tf-idf批量提取英文文献关键词,并且备选关键词来自于特定文件,用代码来表示
时间: 2024-04-29 13:21:06 浏览: 16
以下是一个示例代码,用于从一个包含英文文献的文件夹中批量提取关键词,并且备选关键词来自于另一个特定的文件。
```
import os
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 定义文献文件夹和备选关键词文件路径
docs_dir = "/path/to/docs/folder"
keywords_file = "/path/to/keywords/file"
# 读取备选关键词文件
with open(keywords_file, 'r') as f:
keywords = f.readlines()
keywords = [k.strip() for k in keywords]
# 定义tf-idf向量化器
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english', vocabulary=keywords)
# 遍历文献文件夹中的每个文献,提取关键词并输出
for filename in os.listdir(docs_dir):
if filename.endswith(".txt"):
with open(os.path.join(docs_dir, filename), 'r') as f:
document = f.read()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform([document])
feature_names = tfidf_vectorizer.get_feature_names()
top_keywords = ', '.join([feature_names[i] for i in tfidf_matrix.indices])
print(f"Keywords for {filename}: {top_keywords}")
```
这个代码使用了Python中的os库和sklearn库。在执行代码前,需要将`/path/to/docs/folder`和`/path/to/keywords/file`替换为实际的文件夹和文件路径。此外,需要确保备选关键词文件中每行只包含一个关键词。