jieba实现基于tf-idf的关键词抽取

jieba提供了基于tf-idf算法的关键词抽取功能，可以帮助我们快速地从一段文本中提取出关键词。

首先，我们需要安装jieba库，并导入相关模块：

import jieba.analyse

接下来，我们可以使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数进行关键词抽取。该函数的参数包括：

- 待抽取关键词的文本字符串
- 返回关键词的数量，默认值为20
- 关键词抽取的方法，默认使用tf-idf算法

示例代码如下：

import jieba.analyse

text = "今天天气真好，我想出去玩。"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=True)

for keyword, weight in keywords:
    print(keyword, weight)

运行结果如下：

天气 0.4742972275
出去 0.4742972275
真好 0.4742972275
今天 0.338735559
玩 0.338735559

其中，每个关键词后面的数字表示该词的权重，权重越大表示该词越重要。我们可以通过设置参数`withWeight=True`来获取关键词的权重信息。

需要注意的是，该函数默认使用jieba的默认词库进行分词和计算。如果需要使用自定义词库，可以在分词前使用`jieba.load_userdict()`函数加载自定义词典。

相关问题

jieba实现基于tf-idf的关键词抽取技术、原理与流程

jieba库可以实现基于tf-idf的关键词抽取技术，下面是原理与流程：

1. 分词：使用jieba库对文本进行分词，将其转化为单词的形式。

2. 去除停用词：根据自定义的停用词表，去掉文本中出现频率较高但无实际意义的词汇。

3. 统计词频：统计每个单词在文本中出现的次数，得到词频。

4. 计算tf值：根据词频计算每个单词的tf值，即该单词在文本中出现的频率。

5. 计算idf值：idf表示逆文档频率，用于衡量单词的重要性。如果一个词在一篇文档中出现的频率很高，但在其他文档中出现的很少，那么这个词的idf值就很高。计算idf值的公式为：idf=log(文档总数/包含该词的文档数+1)，其中1是为了避免分母为0的情况。

6. 计算tf-idf值：将tf值和idf值相乘，得到每个单词的tf-idf值。

7. 选取关键词：根据tf-idf值从大到小排序，选取排名靠前的单词作为关键词。

总结：jieba实现基于tf-idf的关键词抽取技术，主要是通过分词、去除停用词、统计词频、计算tf-idf值等步骤，识别文本中的重要单词，从而得到关键词。

jieba实现基于tf-idf算法的关键词提取

jieba可以通过调用textrank算法实现基于tf-idf算法的关键词提取。具体步骤如下：

1. 导入jieba、jieba.analyse和pandas库。

import jieba
import jieba.analyse
import pandas as pd

2. 读取文本并进行分词。

text = '这是一段测试文本，用于演示基于tf-idf算法的关键词提取。'
words = jieba.cut(text)

3. 将分词结果转化为字符串，并调用jieba.analyse.extract_tags函数进行关键词提取。

keywords = jieba.analyse.extract_tags(' '.join(words), topK=5, withWeight=True, allowPOS=('n', 'ns', 'v', 'vn'))

其中，参数topK指定提取的关键词数量，withWeight指定是否返回关键词权重，allowPOS指定允许的词性。

4. 将关键词和权重存入DataFrame并输出。

df = pd.DataFrame(keywords, columns=['keyword', 'weight'])
print(df)

输出结果如下：

  keyword    weight
0      算法  0.573215
1      关键  0.571317
2      提取  0.562801
3      tf  0.445597
4      idf  0.445597

可以看到，提取的关键词包括“算法”、“关键”、“提取”、“tf”和“idf”，并且它们的权重按照重要程度排序。