利用LDA主题模型、Word2Vec词向量模型与TextRank相融合的关键词抽取算法，提取文本中的关键词的python代码

以下是利用LDA主题模型、Word2Vec词向量模型与TextRank相融合的关键词抽取算法，提取文本中的关键词的Python代码示例：

import jieba
import gensim
from gensim import corpora, models
import numpy as np
from textrank4zh import TextRank4Keyword


# 加载停用词表
stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]

# 加载语料库
corpus = corpora.TextCorpus('corpus.txt')

# 构建词袋模型
dictionary = corpora.Dictionary(corpus)
corpus_bow = [dictionary.doc2bow(text) for text in corpus]

# 训练LDA主题模型
lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus_bow, id2word=dictionary, num_topics=10)

# 计算文本主题分布
doc_lda = lda[corpus_bow]

# 生成文本关键词
keywords = []
for i, doc in enumerate(doc_lda):
    topic = sorted(doc, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0][0]
    keywords.append(lda.show_topic(topic)[0][0])

# 加载Word2Vec模型
word2vec = gensim.models.Word2Vec.load('word2vec.model')

# 计算文本关键词的词向量
vectors = []
for word in keywords:
    if word in word2vec.wv.vocab:
        vectors.append(word2vec[word])
vectors = np.array(vectors)

# 计算文本关键词的中心向量
center_vector = np.mean(vectors, axis=0)

# 计算文本关键词与中心向量的余弦相似度
similarity = []
for word in keywords:
    if word in word2vec.wv.vocab:
        similarity.append(word2vec.similarity(word, center_vector))
similarity = np.array(similarity)

# 根据余弦相似度排序，取出排名前10的关键词
index = np.argsort(similarity)[::-1][:10]
keywords = [keywords[i] for i in index]

# 使用TextRank4Keyword提取文本关键词
tr4w = TextRank4Keyword()
tr4w.analyze(text=''.join(corpus))
tr_keywords = tr4w.get_keywords(num=10, word_min_len=2)

# 将LDA和Word2Vec提取的关键词与TextRank提取的关键词合并
keywords += tr_keywords

# 去除停用词
keywords = [word for word in keywords if word not in stopwords]

print(keywords)

需要注意的是，上述代码中需要加载语料库、停用词表和Word2Vec模型。另外，使用TextRank4Keyword需要安装该模块，可以通过`pip install textrank4zh`命令进行安装。