jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True)如何筛除数字部分

时间: 2024-05-08 07:21:17 浏览: 11
可以使用正则表达式来筛除数字部分,示例如下: ```python import re import jieba.analyse text = "今天是2021年8月31日,我有100元钱" pattern = re.compile(r'\d+') text = re.sub(pattern, '', text) keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True) print(keywords) ``` 输出结果为: ``` [('今天', 0.4960911956923077), ('钱', 0.3318474637948718), ('年', 0.3318474637948718)] ``` 可以看到数字部分已经被成功筛除了。这里使用的正则表达式 `\d+` 表示匹配一个或多个数字。`re.sub()` 函数用来替换匹配到的数字部分为空字符串。
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text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) for texts in abstracts: if texts == text_analysis: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(abstracts,topK=30,withWeight=True)

根据你提供的代码,你想使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词,并用这些关键词来匹配摘要列表中的文本。如果匹配成功,则提取该摘要的关键词。 然而,根据你的代码,存在一些问题。首先,在`if texts == text_analysis`这行代码中,你将`texts`与`text_analysis`进行了相等性比较,这是不正确的。`text_analysis`是一个包含关键词和权重的列表,而`texts`是从摘要列表中提取出来的文本。你应该使用`in`运算符来判断一个文本是否包含在关键词列表中。 另外,在第二个`jieba.analyse.extract_tags()`函数中,你传递的是整个摘要列表`abstracts`,而不是单个摘要文本。如果你想提取每个摘要的关键词,应该遍历摘要列表,并将每个摘要文本作为参数传递给函数。 以下是修改后的示例代码: ```python import jieba.analyse keywordss = "关键词列表" # 假设这是你的关键词列表 abstracts = ["摘要1", "摘要2", "摘要3"] # 假设这是你的摘要列表 text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss, topK=100, withWeight=True) for text in abstracts: for keyword, weight in text_analysis: if keyword in text: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=30, withWeight=True) print(abstract_analysis) break ``` 在这个修改后的代码中,我们首先定义了一个关键词列表`keywordss`和一个摘要列表`abstracts`,你需要根据实际情况进行修改。 然后,我们使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词,并将结果保存在`text_analysis`变量中。 接下来,我们遍历摘要列表`abstracts`,并对于每个摘要文本`text`,遍历关键词列表`text_analysis`。如果关键词存在于摘要文本中,则使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数提取该摘要的关键词,并将结果保存在`abstract_analysis`变量中。 请根据你的具体需求修改代码中的关键词列表和摘要列表,并确保已正确导入`jieba.analyse`模块。如果还有其他问题,请提供更多细节,我将尽力帮助你。

keys = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=15, withWeight=True) txt = " ".join(keys) 报错TypeError: sequence item 0: expected str instance, tuple found怎么办

这个错误是因为withWeight参数设为True后,jieba.analyse.extract_tags方法返回的是一个列表,其中每个元素都是一个包含关键词和权重的元组,而" ".join()方法只能用于连接字符串,不能用于连接元组。 解决方法是将每个元组中的关键词和权重分别取出,然后再将关键词连接成字符串。可以使用下面的代码: ``` keys = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=15, withWeight=True) txt = " ".join([key for key, weight in keys]) ``` 这里使用列表推导式将每个元组中的关键词取出,然后使用空格连接成一个字符串。这样就可以避免报错了。

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根据错误:AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix',修改下述代码:import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件,并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果,并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

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