长文本关键词提取后，进行可视化，Python代码示例

下面是一个使用 Python 进行长文本关键词提取并可视化的代码示例。这里使用了 jieba 库进行中文分词，并使用 wordcloud 库进行可视化。

首先，需要安装 jieba 和 wordcloud 库：

!pip install jieba
!pip install wordcloud

然后，导入所需的库：

import jieba
import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud

接下来，使用 jieba 库进行分词，并使用 jieba.analyse.extract_tags 函数进行关键词提取。这里设置了参数 topK=20，表示提取出现频率最高的 20 个关键词：

# 将文本进行分词
text = "这是一段长文本，用于演示长文本关键词提取的代码示例。"
words = jieba.cut(text)

# 提取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20)
print(keywords)

最后，使用 wordcloud 库进行可视化：

# 生成词云
wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', max_words=20)
wc.generate_from_frequencies(keywords)

# 展示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

完整的代码如下：

import jieba
import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud

# 将文本进行分词
text = "这是一段长文本，用于演示长文本关键词提取的代码示例。"
words = jieba.cut(text)