使用jieba库的jieba.analyse.extract_tags函数得到的关键词是否属于是TF-IDF统计的结果

是的，jieba库中的jieba.analyse.extract_tags函数使用的是TF-IDF算法来计算关键词的权重，并返回权重排名靠前的关键词作为结果。具体来说，TF-IDF算法是通过计算一个词语在文本中的词频（Term Frequency，TF）和在整个语料库中出现的文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）来计算该词语在文本中的重要程度的。在jieba.analyse.extract_tags函数中，TF-IDF算法被用来计算每个词语在文本中的重要程度，并根据重要程度从高到低排序，最后返回权重排名靠前的关键词。

相关问题

jieba.analyse.extract_tags 和 jieba.analyse.textrank区别

jieba.analyse.extract_tags和jieba.analyse.textrank都是jieba库中的关键词提取方法，但它们的算法和使用场景有所不同。

jieba.analyse.extract_tags是基于TF-IDF算法的关键词提取方法，它根据词频和文档频率计算关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量，并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。

jieba.analyse.textrank是基于PageRank算法的关键词提取方法，它将文本中的词语看作是节点，根据它们之间的共现关系构建图，利用PageRank算法进行计算，得出关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量，并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。

总的来说，如果要提取一篇文档中的关键词，可以先使用jieba.analyse.extract_tags进行初步提取，再使用jieba.analyse.textrank进行筛选和排序，以得到更加准确的关键词。但是如果要处理的文本比较长，比如一篇长篇小说或者一篇新闻报道，建议直接使用jieba.analyse.textrank进行关键词提取，因为它能够充分利用文本中的信息，得到更加准确的关键词。

jieba.analyse.extract_tags

jieba.analyse.extract_tags是一个基于jieba分词库的关键词提取函数。它可以从给定的文本中提取出一组关键词。关键词的选择是基于TF-IDF算法（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率），通过计算每个词的权重来确定其在文本中的重要程度。该函数可以根据关键词的权重进行排序，并返回按权重降序排列的关键词列表。你可以通过调用该函数并传入待分析的文本作为参数，来获取关键词列表。