基于tf-idf算法如何用jieba库对中文熟语料库进行关键词提取
时间: 2024-05-02 17:16:42 浏览: 14
基于TF-IDF算法,可以使用jieba库对中文文本进行关键词提取,具体步骤如下:
1. 读入中文语料库,使用jieba库对文本进行分词。
```python
import jieba
# 读入中文语料库
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
corpus = f.read()
# 对文本进行分词
words_list = jieba.cut(corpus)
```
2. 对分词后的结果进行统计,得到每个词语的TF值。
```python
from collections import Counter
# 统计每个词语的出现次数
word_counts = Counter(words_list)
# 计算每个词语的TF值
total_words = sum(word_counts.values())
tf = {word: count / total_words for word, count in word_counts.items()}
```
3. 计算每个词语的IDF值。
```python
import math
# 计算每个词语的IDF值
idf = {}
for word in word_counts:
num_docs_containing_word = sum(1 for doc in corpus_list if word in doc)
idf[word] = math.log(len(corpus_list) / num_docs_containing_word)
```
4. 计算每个词语的TF-IDF值,并进行排序,得到关键词列表。
```python
# 计算每个词语的TF-IDF值
tf_idf = {word: tf[word] * idf[word] for word in tf}
# 对TF-IDF值进行排序,得到关键词列表
keywords = sorted(tf_idf.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
```
其中,关键词列表中的数字10表示需要提取的关键词数量,可以根据实际需求进行调整。