如何结合jieba库和TF-IDF算法实现中文文本关键词的高效提取？

jieba分词库是Python中一款高效的中文分词组件，而TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种统计方法，用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。结合jieba和TF-IDF算法可以有效地从中文文本中提取关键词。首先，使用jieba库对文本进行分词处理，然后对分词结果应用TF-IDF算法提取关键词。以下是操作步骤的详细说明：

参考资源链接：[jieba分词详解和实践](https://wenku.csdn.net/doc/6401abb8cce7214c316e9420?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 安装jieba库：如果你还没有安装jieba分词库，可以通过pip安装：`pip install jieba`。
2. 导入jieba进行分词：首先导入jieba，并对文本进行分词处理。
3. 应用TF-IDF算法：可以使用scikit-learn库中的TfidfVectorizer类来计算TF-IDF矩阵。
4. 提取关键词：根据TF-IDF矩阵，我们可以选择TF-IDF值最高的几个词语作为关键词。

具体代码示例如下（代码略，实际操作中需要编写具体代码实现）：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from collections import defaultdict

# 示例文本
text = 

参考资源链接：[jieba分词详解和实践](https://wenku.csdn.net/doc/6401abb8cce7214c316e9420?spm=1055.2569.3001.10343)