jieba.analyse.extract_tags怎么用
时间: 2023-11-17 09:07:21 浏览: 34
可以使用以下代码来使用jieba.analyse.extract_tags()函数:
```
import jieba.analyse
text = "这是一段需要进行关键词提取的文本"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10)
print(keywords)
```
其中,text为待提取关键词的文本,topK为提取的关键词个数。运行代码后,可得到一个包含了文本中前10个关键词的列表。
相关问题
jieba.analyse.extract_tags
jieba.analyse.extract_tags是一个基于jieba分词库的关键词提取函数。它可以从给定的文本中提取出一组关键词。关键词的选择是基于TF-IDF算法(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频率),通过计算每个词的权重来确定其在文本中的重要程度。该函数可以根据关键词的权重进行排序,并返回按权重降序排列的关键词列表。你可以通过调用该函数并传入待分析的文本作为参数,来获取关键词列表。
jieba.analyse.extract_tags 和 jieba.analyse.textrank区别
jieba.analyse.extract_tags和jieba.analyse.textrank都是jieba库中的关键词提取方法,但它们的算法和使用场景有所不同。
jieba.analyse.extract_tags是基于TF-IDF算法的关键词提取方法,它根据词频和文档频率计算关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量,并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。
jieba.analyse.textrank是基于PageRank算法的关键词提取方法,它将文本中的词语看作是节点,根据它们之间的共现关系构建图,利用PageRank算法进行计算,得出关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量,并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。
总的来说,如果要提取一篇文档中的关键词,可以先使用jieba.analyse.extract_tags进行初步提取,再使用jieba.analyse.textrank进行筛选和排序,以得到更加准确的关键词。但是如果要处理的文本比较长,比如一篇长篇小说或者一篇新闻报道,建议直接使用jieba.analyse.textrank进行关键词提取,因为它能够充分利用文本中的信息,得到更加准确的关键词。