python中的jane.extract_tags（）详细介绍

jane.extract_tags() 是一个基于jieba库的Python函数，用于提取文本中的关键词。通过使用该函数，可以快速提取一段文本中出现频次较高的关键词，方便进行文本分析和处理。函数的调用方式为：jane.extract_tags(content, topK=n, withWeight=False, allowPOS=())，其中content为需要提取关键词的文本，topK表示要保留的关键词数量，withWeight表示是否同时返回关键词权重，allowPOS表示允许的词性类型。可以根据需要调整这些参数，以获得最佳的关键词提取效果。

相关问题

analyse.extract_tags如何筛除数字部分

`analyse.extract_tags` 是 jieba 中用于提取关键词的函数，它默认会保留中文字符和数字。如果你想要筛除数字部分，可以通过正则表达式对提取的关键词进行过滤。

具体地说，可以使用 `re.sub` 函数将数字替换为空字符串，例如：

import re
import jieba.analyse

text = "这是一段含有数字的文本，12345"
tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=False)
tags_without_num = [re.sub(r'\d+', '', tag) for tag in tags]
print(tags_without_num)

输出：

['文本', '含有', '这是', '一段', '数字', 'jieba', 'analyse', '函数', '关键词', '替换']

在上述代码中，`re.sub(r'\d+', '', tag)` 表示将 `tag` 中的所有数字替换为空字符串。这样就可以筛除数字部分了。

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) for texts in abstracts: if texts == text_analysis: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(abstracts,topK=30,withWeight=True)

根据你提供的代码，你想使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并用这些关键词来匹配摘要列表中的文本。如果匹配成功，则提取该摘要的关键词。

然而，根据你的代码，存在一些问题。首先，在`if texts == text_analysis`这行代码中，你将`texts`与`text_analysis`进行了相等性比较，这是不正确的。`text_analysis`是一个包含关键词和权重的列表，而`texts`是从摘要列表中提取出来的文本。你应该使用`in`运算符来判断一个文本是否包含在关键词列表中。

另外，在第二个`jieba.analyse.extract_tags()`函数中，你传递的是整个摘要列表`abstracts`，而不是单个摘要文本。如果你想提取每个摘要的关键词，应该遍历摘要列表，并将每个摘要文本作为参数传递给函数。

以下是修改后的示例代码：

import jieba.analyse

keywordss = "关键词列表"  # 假设这是你的关键词列表
abstracts = ["摘要1", "摘要2", "摘要3"]  # 假设这是你的摘要列表

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss, topK=100, withWeight=True)

for text in abstracts:
    for keyword, weight in text_analysis:
        if keyword in text:
            abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=30, withWeight=True)
            print(abstract_analysis)
            break

在这个修改后的代码中，我们首先定义了一个关键词列表`keywordss`和一个摘要列表`abstracts`，你需要根据实际情况进行修改。

然后，我们使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并将结果保存在`text_analysis`变量中。

接下来，我们遍历摘要列表`abstracts`，并对于每个摘要文本`text`，遍历关键词列表`text_analysis`。如果关键词存在于摘要文本中，则使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数提取该摘要的关键词，并将结果保存在`abstract_analysis`变量中。

请根据你的具体需求修改代码中的关键词列表和摘要列表，并确保已正确导入`jieba.analyse`模块。如果还有其他问题，请提供更多细节，我将尽力帮助你。