extract_keywords

时间: 2023-08-04 11:07:45 浏览: 72
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关键字提取

提取关键词是指从一段文本中抽取出最具代表性和重要性的词语或短语。这些关键词可以帮助我们更好地理解文本的主题和内容。关键词提取可以通过多种方法实现，包括基于统计的方法、基于机器学习的方法和基于语义的方法。常见的关键词提取算法有TF-IDF（词频-逆文档频率）、TextRank和LDA（Latent Dirichlet Allocation）等。这些算法会计算每个词语在文本中的重要性，并根据重要性进行排序，选取排名靠前的词语作为关键词。
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关键词抽取

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parse_lex_file_to_extract_keywords

文件描述ExtractKeyword.java将使用自动生成的词法分析器和解析器来解析文件。 并使用ExtractListener将关键字提取为字典。 ExtractListener.java侦听解析树的树步。 监听事件，例如进入节点和退出节点。...

keywords[name].extend(extract_keywords(text)) 报错'dict' object has no attribute 'extend'

keywords['name'] += extract_keywords(text) 或者可以使用以下代码： python keywords['name'].extend(extract_keywords(text)) 其中，+= 操作符可以将两个列表合并，相当于执行 extend() 方法。...

hire_text<-read.csv("C:/Users/ASUS/Desktop/text.csv") hire_text hire_text %>% mutate(id = 1:n()) -> hire_txt #给文档编号3 worker(type = "tag") -> wk #构造一个分词器，需要得到词性56 hire_txt %>% mutate(words = map(hire_text,tagging,jieba = wk)) %>% mutate(word_tag = map(words,enframe,name = "tag",value = "word")) %>% select(id,word_tag) -> hire_words #构造提取关键词的函数 extract_keywords = function(dt){ textrank_keywords(dt$word,relevant = str_detect(dt$tag,"^n"),ngram_max = 2) %>% keywords } hire_words %>% mutate(textrank.key = map(word_tag,extract_keywords)) %>% select(-word_tag) -> tr_keyword

Error in map(): In argument: textrank.key = map(word_tag, extract_keywords). Caused by error in map(): In index: 1. With name: text. 如果你想要使用word_tag这一列，应该使用hire_words$word...

Error in mutate(): ℹ In argument: textrank.key = map(hire_words$word_tag, extract_keywords). Caused by error in map(): ℹ In index: 1. ℹ With name: text. Caused by error in keywords(): ! 不是所有的"keywords" %in% class(jiebar)都是TRUE

根据你的代码，keywords()函数是在extract_keywords()函数中被调用的，所以需要检查该函数的定义和调用方式。你可以使用以下代码来查看extract_keywords()函数的定义： # 查看函数定义 extract_keywords ...

import pandas as pd import numpy as np import re import jieba from collections import Counter from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt# 读取数据 # df = df[['text', 'label']] # df = df.dropna()# 分组 # groups = df.groupby('label')# 加载停用词 stop_words = set() with open('C:/Users/Administrator/Desktop/停用词/stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): stop_words.add(line.strip())# 定义函数，用于去除停用词和提取关键词 def extract_keywords(text): words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words] return Counter(words).most_common(10)# 提取关键词 keywords = {} for name, group in groups: keywords[name] = [] for text in group['text']: keywords[name].extend(extract_keywords(text)) keywords[name] = dict(keywords[name])# 绘制词云 for name, words in keywords.items(): wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, font_path='msyh.ttc').generate_from_frequencies(words) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.title(name) plt.show() 代码对吗

keywords[name].extend(extract_keywords(text, stop_words)) keywords[name] = dict(keywords[name]) # 绘制词云 for name, words in keywords.items(): wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, font_...

extract_words()如何使用

keywords = extract_words(text) 3. 获取提取出的关键词：将函数的返回值作为提取出的关键词列表。 print(keywords) 注意：在调用extract_words()函数之前，需要先安装jieba模块并下载其对应的词库。...

jieba.analyse.extract_tags怎么用

keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10) print(keywords) 其中，text为待提取关键词的文本，topK为提取的关键词个数。运行代码后，可得到一个包含了文本中前10个关键词的列表。

根据错误：AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'，修改下述代码：import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件，并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果，并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = ...

analyse.extract_tags如何筛除不需要的部分

keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, stop_words=["这是", "需要", "的", "关键词"]) print(keywords) 输出： ['提取', '文本'] 在这个例子中，我们通过设置stop_words参数来...

jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True)如何筛除数字部分

keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True) print(keywords) 输出结果为： [('今天', 0.4960911956923077), ('钱', 0.3318474637948718), ('年', 0.3318474637948718)] ...

指出下面这段代码存在的问题import scrapy from scrapy import Request,Selector from TaobaoSpider.items import TaobaospiderItem class TaobaoSpider(scrapy.Spider): name = 'taobao' allowed_domains = ['taobao.com'] def start_requests(self): keywords = ['手机', '笔记本电脑', '键鼠套装'] for keyword in keywords: for page in range(2): url = f'https://s.taobao.com/search?q={keyword}&s={48 * page}' yield Request(url=url) # def parse_detail(self, response, **kwargs): # pass def parse(self, response, **kwargs): # 通过selenium帮助我们拿到淘宝页数据,在数据管道中实现 sel = Selector(response) selectors = sel.css('div.items > item.J_MouserOnverReq.item-ad > div.ctx-box.J_MouseEneterLeave.J_IconMoreNew') for selector in selectors: # type: Selector item = TaobaospiderItem() item['title'] = ''.join(selector.css('div.row.row-2.title > a> span::text').extract()).strip() item['price'] = selector.css('div.row.row-1.g-clearfix > div.price.g_price.g_price-highlight > strong::text').extract_first().strip() item['deal_count'] = selector.css('div.row.row-1.g-clearfix > div.deal-cnt::text').extract_first().strip() item['shop'] = selector.css('div.row.row-3.g-clearfix > div.shop > a > span:nth-child(2)::text').extract_first().strip() item['location'] = selector.css('div.row.row-3.g-clearfix > div.location::text').extract_first().strip() yield item

这段代码存在以下问题： 1. 第二行的 import Selector 应该改为 from scrapy.selector import Selector，因为 scrapy 模块中没有 Selector 类，Selector 类是在 scrapy.selector 模块中定义的。...

以下代码：import jieba seg_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data] jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') # 设置停用词 keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词。发生以下错误：odule 'jieba' has no attribute 'analyse'。请对原代码进行修改

抱歉，可能是因为你使用的jieba版本较旧，没有jieba.analyse...keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词 这样可以确保正确导入jieba.analyse模块并使用其中的函数。

ky = result['关键词'].replace("[","\n").replace(']','\n').replace("'"," ").replace(",", " ") ky = ky.to_string() keywords = result['关键词'].astype(str) keywords ={k: v.encode('utf-8').decode('utf-8') for k, v in keywords.items()} file = open('1.txt',mode='w',encoding='utf-8') file.write(ky) file.close() jieba.load_userdict("1.txt") title = result['标题'].astype(str) title = {t: l.encode('utf-8').decode('utf-8') for t, l in title.items()} titles = " ".join(title.values()) keywordss = " ".join(keywords.values()) dictionary = jieba.cut(ky) print(",".join(dictionary)) text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) title_analysis = jieba.analyse.extract_tags(titles,topK = 100, withWeight=True)

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(" ".join(keywords.values()), topK=100, withWeight=True) title_analysis = jieba.analyse.extract_tags(titles, topK=100, withWeight=True) 请确保你已经导入...

File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\test.py", line 29, in <module> text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywords,topK = 50, withWeight=True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\jieba\analyse\tfidf.py", line 94, in extract_tags for w in words: File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\jieba\__init__.py", line 300, in cut sentence = strdecode(sentence) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\jieba\_compat.py", line 79, in strdecode sentence = sentence.decode('utf-8') ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'dict' object has no attribute 'decode'

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=50, withWeight=True) print(text_analysis) 请注意，你可能需要根据实际情况对文本进行预处理，例如去除标点符号或进行其他清洗操作。此外，请确保...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://news.sina.com.cn/' analyze_news(url)

这是一段 Python 代码，用于从新浪新闻网站获取新闻列表，并对新闻进行情感析和关键词提取。具体来，它使用 requests 库获取网页内容，使用 库解析网页，使用 jieba 库关键词提取，使用 SnowNLP 库进行情感析，最后...

keyword-extract的安装

keywords = keyword_extract.extract_keywords(text) print(keywords) 这段代码会在屏幕上输出一个关键词列表，其中包含了输入文本中最重要的词汇。您可能需要修改提取关键词的算法、阈值等参数，以获得最好的...
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keyword_extraction:使用Word2Vec提取关键字

利用Word2Vec和Pagerank算法的关键词提取方法 分布语义的最常见表示形式是一维表示，其中维数等于词汇表的基数。 此向量空间表示的元素由0和1组成。 但是，这种表示有一些缺点。 例如，在这些表示中，很难对单词相似度进行推论。 由于尺寸高，它们也可能导致过拟合。 而且，它在计算上是昂贵的。 单词嵌入旨在捕获词汇表项之间的归因相似之处。 在相似的上下文中出现的单词在投影向量空间中应该彼此靠近。 这意味着矢量空间中的单词分组必须共享相同的语义属性。 在单词嵌入中，潜在语义分析（LSA）使用计数基维减少方法。 创建Word2Vec作为替代。 它的低维度可以帮助降低计算复杂度。 与分布语义方法相比，它也减少了过拟合。 Word2Vec还可以检测单词之间的类比。 我们的模型采用向量空间中单词的Word2Vec表示形式。 在构建Word2Vec模型时，我们要确定单词计数的阈值，因为在大型语

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在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
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