analyse.extract_tags的参数
时间: 2024-05-27 17:09:20 浏览: 9
`analyse.extract_tags` 是 jieba 中的一个关键词提取方法,它可以从一段文本中提取出高频词语作为关键词。其参数如下:
- `sentence`: 待提取关键词的文本字符串。
- `topK`: 选取的关键词数量,默认为20。
- `withWeight`: 是否返回关键词权重值,默认为False。
- `allowPOS`: 允许的词性列表,如 ['n', 'v'] 表示仅提取名词和动词,默认为 None 表示不筛选词性。
- `withFlag`: 是否同时返回词性标注,默认为False。
其中,`sentence` 为必须参数,其余参数均为可选参数。
相关问题
jieba.analyse.extract_tags
jieba.analyse.extract_tags是一个基于jieba分词库的关键词提取函数。它可以从给定的文本中提取出一组关键词。关键词的选择是基于TF-IDF算法(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频率),通过计算每个词的权重来确定其在文本中的重要程度。该函数可以根据关键词的权重进行排序,并返回按权重降序排列的关键词列表。你可以通过调用该函数并传入待分析的文本作为参数,来获取关键词列表。
analyse.extract_tags如何筛除数字部分
`analyse.extract_tags` 是 jieba 中用于提取关键词的函数,它默认会保留中文字符和数字。如果你想要筛除数字部分,可以通过正则表达式对提取的关键词进行过滤。
具体地说,可以使用 `re.sub` 函数将数字替换为空字符串,例如:
```python
import re
import jieba.analyse
text = "这是一段含有数字的文本,12345"
tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=False)
tags_without_num = [re.sub(r'\d+', '', tag) for tag in tags]
print(tags_without_num)
```
输出:
```
['文本', '含有', '这是', '一段', '数字', 'jieba', 'analyse', '函数', '关键词', '替换']
```
在上述代码中,`re.sub(r'\d+', '', tag)` 表示将 `tag` 中的所有数字替换为空字符串。这样就可以筛除数字部分了。