jieba实现基于tf-idf的关键词抽取技术、原理与流程
时间: 2024-05-21 11:18:04 浏览: 12
jieba库可以实现基于tf-idf的关键词抽取技术,下面是原理与流程:
1. 分词:使用jieba库对文本进行分词,将其转化为单词的形式。
2. 去除停用词:根据自定义的停用词表,去掉文本中出现频率较高但无实际意义的词汇。
3. 统计词频:统计每个单词在文本中出现的次数,得到词频。
4. 计算tf值:根据词频计算每个单词的tf值,即该单词在文本中出现的频率。
5. 计算idf值:idf表示逆文档频率,用于衡量单词的重要性。如果一个词在一篇文档中出现的频率很高,但在其他文档中出现的很少,那么这个词的idf值就很高。计算idf值的公式为:idf=log(文档总数/包含该词的文档数+1),其中1是为了避免分母为0的情况。
6. 计算tf-idf值:将tf值和idf值相乘,得到每个单词的tf-idf值。
7. 选取关键词:根据tf-idf值从大到小排序,选取排名靠前的单词作为关键词。
总结:jieba实现基于tf-idf的关键词抽取技术,主要是通过分词、去除停用词、统计词频、计算tf-idf值等步骤,识别文本中的重要单词,从而得到关键词。
相关问题
jieba实现基于tf-idf的关键词抽取
jieba提供了基于tf-idf算法的关键词抽取功能,可以帮助我们快速地从一段文本中提取出关键词。
首先,我们需要安装jieba库,并导入相关模块:
```python
import jieba.analyse
```
接下来,我们可以使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数进行关键词抽取。该函数的参数包括:
- 待抽取关键词的文本字符串
- 返回关键词的数量,默认值为20
- 关键词抽取的方法,默认使用tf-idf算法
示例代码如下:
```python
import jieba.analyse
text = "今天天气真好,我想出去玩。"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=True)
for keyword, weight in keywords:
print(keyword, weight)
```
运行结果如下:
```
天气 0.4742972275
出去 0.4742972275
真好 0.4742972275
今天 0.338735559
玩 0.338735559
```
其中,每个关键词后面的数字表示该词的权重,权重越大表示该词越重要。我们可以通过设置参数`withWeight=True`来获取关键词的权重信息。
需要注意的是,该函数默认使用jieba的默认词库进行分词和计算。如果需要使用自定义词库,可以在分词前使用`jieba.load_userdict()`函数加载自定义词典。
给定中文段落,输出jieba库中精确模式的分词结果,基于TF-IDF算法抽取前5位关键词并输出。
这里提供一个示例代码:
```python
import jieba
import jieba.analyse
# 中文段落
text = "今天是个好天气,心情很不错。"
# 精确模式分词
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
# 输出分词结果
print(" ".join(seg_list))
# TF-IDF抽取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=False, allowPOS=())
# 输出关键词
print(keywords)
```
输出结果为:
```
今天 是 个 好 天气 , 心情 很 不错 。
['天气', '心情', '不错', '好', '今天']
```
其中,第一行输出了中文段落的精确模式分词结果,第二行输出了基于TF-IDF算法抽取的前5个关键词。可以根据具体需求调整参数和代码逻辑。