挖掘短语的文本挖掘代码
时间: 2023-09-25 13:08:42 浏览: 54
您好!要挖掘短语的文本数据,可以使用一些常见的文本挖掘技术,如词频统计、关键词提取和短语抽取。以下是一个示例代码,使用Python中的NLTK库进行文本挖掘:
```python
import nltk
from nltk import FreqDist, pos_tag
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
def extract_phrases(text, n):
# 分词
tokens = word_tokenize(text)
# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]
# 词频统计
freq_dist = FreqDist(filtered_tokens)
# 提取名词和形容词作为关键词
tagged_tokens = pos_tag(filtered_tokens)
keywords = [token for token, pos in tagged_tokens if pos.startswith('NN') or pos.startswith('JJ')]
# 提取短语
phrases = freq_dist.most_common(n)
return phrases, keywords
# 示例文本
text = "This is a sample text for phrase mining. It contains several phrases that we want to extract."
# 提取前3个短语和关键词
phrases, keywords = extract_phrases(text, 3)
print("Phrases:")
for phrase in phrases:
print(phrase[0])
print("\nKeywords:")
for keyword in keywords:
print(keyword)
```
这段代码将输出示例文本中出现频率最高的前3个短语和提取的关键词。您可以根据需要调整参数和扩展功能。希望对您有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。