python实现英文txt文本TF-IDF提取关键词

好的，我可以为您提供相关的Python代码。

首先，需要安装Python中的nltk和sklearn库，可以使用以下命令进行安装：

pip install nltk
pip install sklearn

接下来，可以使用以下代码进行TF-IDF提取关键词：

import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 使用nltk进行分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 定义停用词列表
stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')

# 去除停用词
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stopwords]

# 定义TF-IDF向量化器
tfidf = TfidfVectorizer()

# 将文本向量化
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(filtered_tokens)

# 获取关键词及其TF-IDF值
feature_names = tfidf.get_feature_names()
for col in tfidf_matrix.nonzero()[1]:
    print(feature_names[col], ' - ', tfidf_matrix[0, col])

其中，'text.txt'为待提取关键词的文本文件名，可以根据实际情况进行修改。代码执行后，会输出关键词及其TF-IDF值。