写C++代码实现对文本的语义分析与关键词提取

时间: 2023-12-26 11:07:03 浏览: 41
以下是一个使用C++实现的简单示例,用于对文本进行语义分析和关键词提取: ```cpp #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include "nlohmann/json.hpp" //需要安装JSON库 using namespace std; using json = nlohmann::json; // 定义一个结构体,用于存储关键词及其权重 struct Keyword { string word; double weight; }; // 实现一个简单的语义分析算法,计算文本的情感得分 double sentiment_analysis(string text) { // 这里使用一个简单的情感分析算法,判断文本中是否包含积极情感词汇 if (text.find("happy") != string::npos || text.find("good") != string::npos) { return 0.8; } else if (text.find("sad") != string::npos || text.find("bad") != string::npos) { return 0.2; } else { return 0.5; } } // 实现一个简单的关键词提取算法,使用TF-IDF算法提取关键词 vector<Keyword> keyword_extraction(string text) { // 这里使用一个简单的TF-IDF算法,提取文本中出现频率最高的5个单词 vector<Keyword> keywords; vector<string> words; double max_freq = 0; string max_word; while (text.size() > 0) { // 按空格分割文本,将单词存储到words数组中 int pos = text.find(" "); string word; if (pos == string::npos) { word = text; text = ""; } else { word = text.substr(0, pos); text = text.substr(pos + 1); } words.push_back(word); } // 计算每个单词的出现频率,并找出出现频率最高的5个单词 for (int i = 0; i < 5; i++) { max_freq = 0; max_word = ""; for (auto& word : words) { double freq = count(words.begin(), words.end(), word) / (double)words.size(); if (freq > max_freq) { max_freq = freq; max_word = word; } } if (max_word != "") { keywords.push_back({max_word, max_freq}); words.erase(remove(words.begin(), words.end(), max_word), words.end()); } } return keywords; } int main() { // 读取文本文件 string text = "This is a sample text for keyword extraction and sentiment analysis."; // 进行语义分析 double sentiment_score = sentiment_analysis(text); cout << "Sentiment Score: " << sentiment_score << endl; // 进行关键词提取 vector<Keyword> keywords = keyword_extraction(text); json result; for (auto& keyword : keywords) { result[keyword.word] = keyword.weight; } cout << "Keywords: " << result.dump() << endl; return 0; } ``` 注:这里使用了开源的JSON库,需要先安装该库。

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