jieba.analyse，TF/IDF

`jieba.analyse`模块提供了一些用于关键词提取和摘要提取的功能。其中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种常用的关键词提取算法。

下面是使用`jieba.analyse`模块进行TF-IDF关键词提取的示例代码：

import jieba.analyse

text = "待提取关键词的文本"

# 使用TF-IDF算法进行关键词提取
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=False)

print(keywords)

以上代码中，`text`变量是待提取关键词的文本。`jieba.analyse.extract_tags()`函数用于对文本进行关键词提取，其中的参数`topK`表示提取的关键词数量（这里设置为10），`withWeight`表示是否返回关键词的权重，默认为False，即不返回权重。

运行代码后，将会输出提取得到的关键词列表。

除了TF-IDF算法外，`jieba.analyse`模块还提供了其他关键词提取算法，如TextRank算法、基于新闻语料库的关键词提取等。你可以根据需要选择适合的方法进行关键词提取。

相关问题

jieba.analyse.extract_tags 和 jieba.analyse.textrank区别

jieba.analyse.extract_tags和jieba.analyse.textrank都是jieba库中的关键词提取方法，但它们的算法和使用场景有所不同。

jieba.analyse.extract_tags是基于TF-IDF算法的关键词提取方法，它根据词频和文档频率计算关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量，并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。

jieba.analyse.textrank是基于PageRank算法的关键词提取方法，它将文本中的词语看作是节点，根据它们之间的共现关系构建图，利用PageRank算法进行计算，得出关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量，并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。

总的来说，如果要提取一篇文档中的关键词，可以先使用jieba.analyse.extract_tags进行初步提取，再使用jieba.analyse.textrank进行筛选和排序，以得到更加准确的关键词。但是如果要处理的文本比较长，比如一篇长篇小说或者一篇新闻报道，建议直接使用jieba.analyse.textrank进行关键词提取，因为它能够充分利用文本中的信息，得到更加准确的关键词。

jieba.analyse.set_idf_path("idf.txt")

好的，我了解你的请求，并准备为你提供有关 ChitGPT 的信息。关于 jieba.analyse.set_idf_path("idf.txt") 这个函数，它会设置用于计算 tf-idf 值的 idf 文件路径。idf 文件中保存了每个词语的逆文档频率，用于计算权重值。在使用 jieba 进行中文文本分词时，设置 idf 文件可以提高分词的准确性和效率。