python 关键词提取

Python关键词提取是一种自然语言处理技术，用于从文本中自动提取关键词。它可以帮助人们快速了解文本内容，并从大量文本中挖掘出重要信息。Python中有多种方法可以进行关键词提取，例如：

1. TF-IDF（词频-逆文档频率）：这是一种常用的关键词提取方法，它根据单词在文本中出现的频率和在整个文本集合中出现的频率来计算单词的重要性。

2. TextRank：这是一种基于图论的关键词提取方法，它将文本中的单词作为节点，根据它们之间的相互关系构建图，然后通过迭代算法计算每个节点的重要性。

3. LDA（潜在狄利克雷分配）：这是一种主题建模方法，它可以将文本中的单词归为不同的主题，然后提取每个主题的关键词。

4. RAKE（快速自动关键词提取）：这是一种基于文本中的关键词和短语之间的共现频率计算重要性的方法。

通过使用这些方法，Python可以很容易地提取文本中的关键词，并且可以根据不同的应用场景进行调整和优化。