python文本分析关键词

Python文本分析关键词涉及到自然语言处理（NLP）领域的关键词提取技术。在Python中，有多种库和工具可用于实现这一目标，包括NLTK、spaCy、TextBlob等。这些库提供了一系列功能，如分词、标记化、词性标注、命名实体识别和关键词提取等。

下面是使用NLTK库进行文本关键词提取的示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

def extract_keywords(text):
    # 分词
    tokens = word_tokenize(text)
    
    # 去除停用词
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]

    # 提取关键词
    keywords = nltk.FreqDist(tokens).most_common(10)
    
    return keywords

text = "This is a sample sentence. It showcases how to extract keywords from text using Python."
keywords = extract_keywords(text)
print(keywords)

上述代码使用NLTK库进行文本关键词提取，首先对文本进行分词，并去除停用词。然后，利用`nltk.FreqDist()`函数计算每个词出现的频率，并返回出现频率最高的前10个词作为关键词。

你可以根据具体需求选择合适的库和方法进行文本关键词提取，以上仅为一个示例。