文本关键词提取的具体python代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于从文本中提取关键词：

import jieba.analyse

text = "这是一段文本，用于演示关键词提取的 Python 代码。"

# 使用 jieba.analyse 库提取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5)

# 输出提取出的关键词
print(keywords)

这个代码使用了 jieba.analyse 库来提取关键词，其中 topK 参数指定了要提取的关键词数量。你可以根据需要调整这个参数来获取更多或更少的关键词。

相关问题

标题文本关键词提取的具体python代码，要求能体现出标题特征

以下是一个简单的Python代码示例，可以提取标题文本中的关键词：

import jieba.analyse

title = "这是一个标题文本，包含一些关键词"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(title, topK=5, withWeight=True, allowPOS=('n', 'nr', 'ns'))

print(keywords)

这段代码使用了jieba库中的extract_tags函数，可以将文本中的关键词提取出来。其中，topK参数指定了提取的关键词数量，withWeight参数指定是否返回关键词的权重，allowPOS参数指定了允许的词性。在这个例子中，我们只允许名词、人名和地名作为关键词。

关键词提取，python代码，TextRank算法

关键词提取是自然语言处理中的一种常用技术，它的目的是在文本中提取出关键词或者关键短语。TextRank算法是一种用于关键词提取的算法，它是基于PageRank算法的改进版本。

下面是一个使用TextRank算法进行关键词提取的Python代码示例：

import jieba
from jieba.analyse import textrank

text = '这是一段文本，用于演示关键词提取'

# 使用jieba库进行分词
words = jieba.cut(text)

# 使用TextRank算法提取关键词
keywords = textrank(words, topK=10)

print(keywords)

在上面的代码中，我们使用了jieba库来进行中文分词，然后使用TextRank算法提取关键词。这里我们将提取出的关键词数量设置为10，也就是说最后会提取出前10个关键词。

注意：在使用jieba库之前，需要先安装它。可以使用如下命令进行安装：

pip install jieba

希望这些信息能够帮助你。