python 分词计算文档TF-IDF值并排序

好的，可以使用Python中的jieba和sklearn库来实现分词计算文档TF-IDF值并排序。

首先，需要安装jieba和sklearn库：

pip install jieba
pip install sklearn

接着，我们需要读取文本文件，并使用jieba进行分词：

import jieba

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba进行分词
words = jieba.lcut(text)

接下来，我们需要计算TF-IDF值。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。TF表示词语在文档中出现的频率，IDF表示逆文档频率，即一个词语在文档集合中出现的文档数目的倒数。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 计算TF-IDF值
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform([text])

最后，我们可以将TF-IDF值进行排序，输出前N个关键词：

import numpy as np

# 将TF-IDF值进行排序
indices = np.argsort(tfidf.toarray()).flatten()[::-1]

# 输出前N个关键词
N = 10
for i in range(N):
    index = indices[i]
    word = vectorizer.get_feature_names()[index]
    print(word)

以上就是使用Python进行文本分词、计算TF-IDF值并排序的方法。