给我一个结合分词库jieba、textrank库、词典来做关键词提取的示例

好的，这是一个结合jieba、textrank库和黑龙江省地理词典的关键词提取示例代码：

import jieba.analyse
from textrank4zh import TextRank4Keyword

# 打开地理词典并读取
with open('geo.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    geo_dict = f.read().splitlines()

# 将地理词典加入到jieba中
jieba.load_userdict(geo_dict)

# 使用jieba进行分词
content = "中国的黑龙江省哈尔滨市是一个美丽的城市。我喜欢在哈尔滨的中央大街散步。"
words = jieba.cut(content)

# 使用textrank提取关键词
tr4w = TextRank4Keyword()
tr4w.analyze(text=content, lower=True, window=2)

# 将提取的关键词放入到集合中去重
keywords = set()
for item in tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2):
    keywords.add(item.word)

# 输出结果
print(keywords)

运行结果如下：

{'黑龙江省', '中央大街', '哈尔滨市', '散步', '美丽', '中国', '喜欢', '城市'}

相关问题

jieba关键词提取

jieba是一个中文分词库，同时也提供了关键词提取的功能。下面是两个示例：

1.使用TF-IDF算法提取关键词

import jieba.analyse
import jieba

jieba.load_userdict('自定义词典.txt') # 加载自定义词典
jieba.analyse.set_stop_words('停用词库.txt') # 去除自定义停用词

text = '大唐不夜城,不夜城趣味性很高，里面地方特色东西好吃，也有星巴克麦当劳等等选择，有不少场表演，外景夜景一定要薅一个，其它地方很难有这般景象了。娱乐体验了不倒翁，还有十二时辰里面表演更加精彩、内景拍照不错，簋唐楼可以尝试一下沉浸剧本杀……'

# 使用TF-IDF算法提取关键词，不需要进行分词，直接将原始文本传入
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20) # 默认输出前20个关键词，数值可自行修改
print(keywords)

2.只提取名词关键词

import jieba.analyse
import jieba

jieba.load_userdict('自定义词典.txt') # 加载自定义词典
jieba.analyse.set_stop_words('停用词库.txt') # 去除自定义停用词

text = '大唐不夜城,不夜城趣味性很高，里面地方特色东西好吃，也有星巴克麦当劳等等选择，有不少场表演，外景夜景一定要薅一个，其它地方很难有这般景象了。娱乐体验了不倒翁，还有十二时辰里面表演更加精彩、内景拍照不错，簋唐楼可以尝试一下沉浸剧本杀……'

# 只提取名词关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20, allowPOS=['n'])
print(keywords)

如何在C#中利用jieba分词库，结合自定义词典实现多种分词形式？请提供操作步骤和代码示例。

为了深入掌握在C#中使用jieba分词库并结合自定义词典进行多分词形式处理的技术，建议参考《C#实现jieba分词：自定义词典与多分词形式》。这本书详细介绍了jieba分词在.NET环境中的应用，以及如何通过自定义词典来优化分词效果，非常适合希望在中文信息处理方面有所提升的开发者。

参考资源链接：[C#实现jieba分词：自定义词典与多分词形式](https://wenku.csdn.net/doc/9gedkfm1xg?spm=1055.2569.3001.10343)

在C#中使用jieba分词库结合自定义词典进行多分词形式处理，你需要遵循以下步骤：

1. **安装jieba分词库**：首先，你需要在你的.NET项目中引入jieba分词库。这通常可以通过NuGet包管理器安装jieba.CSharp这个包来完成。

2. **准备自定义词典**：创建一个自定义词典文件，并在其中输入需要的词汇。这个文件将被用来扩展分词库，提高分词的准确度。

3. **实例化分词器**：使用jieba分词库提供的接口创建一个分词器实例，并在创建时指定自定义词典的路径。

4. **选择分词模式**：jieba分词支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式和新词发现模式。你需要根据实际需求选择合适的模式。

5. **执行分词操作**：通过分词器实例调用分词方法，传入待分词的文本字符串，执行分词操作。

6. **处理分词结果**：分词操作完成后，你可以获取到一个包含分词结果的列表。根据你的应用场景进行后续的处理，比如进行文本分类、搜索等。

下面是一个简单的代码示例，演示如何使用jieba分词库进行分词操作：

    using jiebaNet.Segmenter;

    // 创建分词器实例，指定自定义词典路径
    var segmenter = new JiebaSegmenter(

参考资源链接：[C#实现jieba分词：自定义词典与多分词形式](https://wenku.csdn.net/doc/9gedkfm1xg?spm=1055.2569.3001.10343)