analyse.extract_tags

### 回答1：
analyse.extract_tags是一个Python库中的函数，用于从文本中提取关键词。它使用TF-IDF算法来计算每个词语的重要性，并返回排名最高的关键词列表。这个函数可以用于文本分类、信息检索、文本摘要等领域。

### 回答2：
analyse.extract_tags是Python中文文本处理库jieba中的一个函数。它可以用于提取文本中的关键词，以便于对文本进行更深入的分析和处理。

在使用extract_tags函数时，可以指定需要处理的文本内容，以及需要提取出的关键词数量。例如，可以使用以下代码来提取一段文本中的前10个关键词：

import jieba.analyse

text = "这是一段测试用的文本，用于演示extract_tags函数的使用方法。"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10)

print(keywords)

输出结果可能如下所示：

['测试', '演示', '提取', '关键词', '用于', '文本', '使用方法', '函数', 'extract', 'tags']

从输出结果可以看出，extract_tags函数成功地提取出了文本中的关键词，并按照重要程度从高到低进行了排序。

在实际应用中，extract_tags函数可以用于基于关键词的文本分类、文本摘要、情感分析等任务。通过提取文本中的关键词，可以更加准确地把握文本的主旨和内容，为后续的分析和处理提供有力的支持。

### 回答3：
analyse.extract_tags是Python中的一个文本处理工具，用于抽取文本中的关键词。通常用于文本分析、数据挖掘、自然语言处理等领域。

具体来说，这个工具采用基于TF-IDF算法的关键词抽取方法，通过计算每个词的出现频率和tf-idf值来确定其重要程度。其中，tf-idf是一种常用的文本特征提取方法，用于衡量一个词对于一个文档集合的重要程度。它的计算方法是将tf（词频）和idf（逆文档频率）相乘。

在使用analyse.extract_tags时，可以设置关键词数量、词性过滤、停用词等参数，以达到更好的抽取效果。举个例子，我们可以将一篇新闻的标题传入函数中，通过抽取关键词得到文章的主题。如果设置参数，还可以筛选出与主题相关的实体、地点、人物等。

总体来说，使用analyse.extract_tags可以帮助我们更快、更准确地掌握文本信息，进而进行有针对性的分析和应用。但需要注意的是，由于该方法只是一种基于统计的关键词提取方法，不能保证一定抽取出所有重要关键词，因此需要结合具体情况进行分析和优化。