analyse.extract_tags如何筛除不需要的部分

`analyse.extract_tags`函数可以通过设置`stop_words`参数来筛除不需要的部分。`stop_words`参数是一个列表，包含需要被过滤的词语。比如，如果你想要过滤掉英文单词"the"和"and"，可以这样设置：

import jieba.analyse

text = "这是一段需要提取关键词的文本。"
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`参数来筛除了"这是"、"需要"、"的"和"关键词"这几个词语。

相关问题

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。

利用结巴分词，以及词频分析统计统计出词频名词（使用jieba.analyse.extract_tags函数。）前五十个的词

利用结巴分词库（jieba）进行文本处理时，可以先对文本进行分词，然后通过`jieba.analyse.extract_tags`函数来提取关键词，这个函数会返回文本中高频出现的词语列表，通常按词频从高到低排序。以下是简单的步骤：

1. 首先，需要安装jieba库（如果还没有安装），可以通过命令行运行`pip install jieba`进行安装。
2. 导入必要的模块并初始化结巴分词：

   import jieba
   from collections import Counter

3. 对一段文本进行分词：

   text = "这里是一段待分析的文本..."
   words = jieba.lcut(text)

4. 使用`extract_tags`提取关键词，并计算词频：

   tags = jieba.analyse.extract_tags(' '.join(words), topK=50) # 将分词后的结果转换为字符串再提取
   tag_freq = dict(Counter(tags)) # 计算词频

5. 最后，你可以打印出前五十个词及其频率：

   for tag, freq in tag_freq.items()[:50]:
       print(f"{tag}: {freq}")

注意，由于这是实时操作，所以你需要提供具体的文本内容才能得到实际的词频统计结果。