使用python中提取中文短句中的关键词，然后对比自建词典，输出对比结果

你可以使用中文分词库（如jieba）来提取中文短句中的关键词，然后使用Python的set类型来比对自建词典，输出相应的结果。

下面是一个简单的示例代码：

import jieba

# 要提取关键词的短句
sentence = "我想买一件红色的衬衫"

# 分词并去除停用词
stop_words = set(['的', '一', '想', '买', '件'])
words = [word for word in jieba.cut(sentence) if word not in stop_words]

# 自建词典
custom_dict = set(['红色', '衬衫'])

# 比对结果
result = custom_dict.intersection(set(words))
print(result)

输出结果为：`{'红色', '衬衫'}`，即自建词典中存在的关键词。

相关问题

请用python完成以下过程，输入一个中文短句，提取该句关键词并与自建字典比对。

好的，我可以用Python编写一个简单的程序来实现这个功能。首先需要安装中文分词库和关键词提取库，我选择使用jieba和textrank4zh库。

安装命令：

pip install jieba
pip install textrank4zh

然后，我们需要建立自己的关键词字典，存储在一个文本文件中。假设我们的字典文件名为keywords.txt，每行存储一个关键词。

接下来，我们就可以开始编写Python程序了。代码如下：

import jieba
from textrank4zh import TextRank4Keyword

# 加载关键词字典
keywords = set()
with open('keywords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        keywords.add(line.strip())

# 输入句子
sentence = input('请输入中文句子：')

# 分词
words = jieba.lcut(sentence)

# 提取关键词
tr4w = TextRank4Keyword()
tr4w.analyze(text=sentence, lower=True, window=2)
keywords_extracted = set([item.word for item in tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2)])

# 比对关键词字典
matched_keywords = keywords & keywords_extracted

# 输出匹配结果
if matched_keywords:
    print('匹配到的关键词：', matched_keywords)
else:
    print('没有匹配到关键词')

程序运行后，会提示输入中文句子，输入完后，程序会自动从字典文件中加载关键词，并提取输入句子中的关键词。然后，程序会将提取到的关键词与字典中的关键词进行比对，输出匹配结果。

需要注意的是，这里使用了jieba进行分词，并且使用了TextRank算法进行关键词提取。如果需要更加高级的关键词提取功能，可以考虑使用其他相关库。

请用python完成以下任务：1、由键盘输入一句中文短语。2、提取该短语中的数字并输出。3、利用机器学习算法提取该句中的关键词并与自建词典比对，输出比对结果。

好的，我来帮你解决这个问题。首先，我们需要安装一些依赖库，包括jieba和gensim。你可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba gensim

然后，我们可以按照以下步骤完成任务：

1. 由键盘输入一句中文短语：

phrase = input("请输入一句中文短语：")

2. 提取该短语中的数字并输出：

import re

# 使用正则表达式提取数字
nums = re.findall(r"\d+", phrase)

# 输出数字
print("短语中的数字为：", nums)

3. 利用机器学习算法提取该句中的关键词并与自建词典比对，输出比对结果：

import jieba
from gensim import corpora, models

# 加载自建词典
jieba.load_userdict("my_dict.txt")

# 分词
words = jieba.lcut(phrase)

# 去除停用词
stopwords = ["的", "了", "是", "在", "我", "你", "他"]
words = [word for word in words if word not in stopwords]

# 构建语料库
dictionary = corpora.Dictionary([words])
corpus = [dictionary.doc2bow(words)]

# 训练TF-IDF模型
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]

# 加载LDA模型
lda = models.LdaModel.load("my_lda_model")

# 提取关键词
keywords = [word for word, score in lda.show_topic(0, topn=10)]

# 输出比对结果
matched = [word for word in keywords if word in words]
print("关键词为：", matched)

其中，自建词典可以根据你的需求进行构建，保存在my_dict.txt文件中。LDA模型需要在预处理好的语料库上进行训练，保存在my_lda_model文件中。你也可以根据需要调整关键词的数量和匹配方式。