import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures import scipy # 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('cnl_201504.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')运行上述代码出现下述问题，请修改代码：AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'

这个错误是因为缺少了 `networkx` 库。你需要在代码开头引入这个库：

import os
import jieba.analyse
from textrank4zh import TextRank4Keyword
import concurrent.futures
import scipy
import networkx as nx

如果你还没有安装这个库，可以通过以下命令安装：

pip install networkx

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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')

根据错误信息 `AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'`，可能是因为缺少 `networkx` 模块的相关依赖库。可以尝试安装一下这些依赖库，例如 `scipy` 库。

修改后的代码如下：

import os
import jieba.analyse
from textrank4zh import TextRank4Keyword
import concurrent.futures
import scipy

# 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')

请注意，如果还存在其他错误，需要根据具体的错误信息进行相应的修改。

jieba.analyse.textrank用这个

`jieba.analyse.textrank()` 是结巴(jieba)库中的一个功能，用于执行TextRank算法来抽取文本中的关键字。TextRank是一种基于图的排序算法，最初由Mihalcea和Tarau在2004年提出，用于网页排名。在这个上下文中，它通过计算单词之间的相似性和影响力来确定哪些词语最重要。

使用`jieba.analyse.textrank()`的基本语法通常是这样的：

import jieba.analyse
text = "这里是你要分析的一段中文文本"
keywords = jieba.analyse.textrank(text, topK=5)  # topK指定返回的关键字数量，默认值为5
print(keywords)

这段代码会返回文本中最重要的5个关键字及其得分。返回的结果是一个列表，每个元素包含关键词和其对应的得分，得分越高代表该词的重要性越大。

注意，`jieba.analyse`模块还提供其他类似的函数，如`extract_tags()`用于提取关键词，可以根据需求选择合适的函数。同时，TextRank算法可能会受到分词效果的影响，因此对于中文文本，分词的质量对结果至关重要。