python基于tf-idf算法的关键词提取代码
时间: 2023-12-20 12:04:15 浏览: 53
下面是基于tf-idf算法的关键词提取代码:
```python
import jieba
import jieba.analyse
# 加载停用词表
jieba.analyse.set_stop_words("stopwords.txt")
# 读取文本文件
with open("text.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
# 使用jieba进行分词,获取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True)
# 输出关键词及其权重
for keyword, weight in keywords:
print(keyword, weight)
```
其中,stopwords.txt是停用词表文件,可以使用自己的停用词表文件替换。text.txt是需要提取关键词的文本文件,可以使用自己的文本文件替换。topK参数表示要提取的关键词数量,withWeight参数表示是否输出关键词的权重。
相关问题
python使用 tf-idf 算法提取关键词
Python使用tf-idf算法提取关键词是一种常见的文本分析和处理方式。TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于衡量文本中词语重要程度的统计方法,它考虑到一个词在文本中的频率和在整个语料库中出现的频率。具体来说,TF-IDF算法把一个词在一个文档中的频率(TF)和在所有文档中出现的频率(IDF)结合起来计算该词的重要性。
在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的TfidfVectorizer类来实现该算法,它能够自动将文本转化为tf-idf矩阵。首先,我们需要准备要分析的文本数据并建立一个文本集合。然后,通过向TfidfVectorizer类中传入该文本集合参数,调用fit_transform()方法,可以生成tf-idf矩阵。我们可以使用get_feature_names()方法,获取所有词汇的列表。
接下来,我们可以使用该矩阵进行文本分类、聚类分析或者关键词提取等操作,例如提取出出现频率高的关键词。最后,通过调整tf和idf的权重,我们也可以自定义该算法的计算方式以适应不同的需求。
综上,Python的TfidfVectorizer类提供了一种方便快捷的tf-idf算法实现方式,并且可以根据需要灵活调整算法参数。该算法在文本挖掘、信息检索、自然语言处理等领域都有着广泛的应用。
jieba实现基于tf-idf算法的关键词提取
jieba可以通过调用`analyse.extract_tags()`方法实现基于tf-idf算法的关键词提取。具体步骤如下:
1. 加载待处理文本,使用jieba进行分词。
```python
import jieba
text = "待处理文本"
word_list = jieba.cut(text)
```
2. 导入`analyse`模块,调用`extract_tags()`方法进行关键词提取。
```python
from jieba import analyse
# 基于tf-idf算法的关键词提取
keywords = analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True)
```
其中,`topK`参数表示要提取的关键词数量,`withWeight`参数表示是否返回关键词权重。
3. 输出关键词及其权重。
```python
for keyword, weight in keywords:
print(keyword, weight)
```
完整代码如下:
```python
import jieba
from jieba import analyse
text = "待处理文本"
word_list = jieba.cut(text)
# 基于tf-idf算法的关键词提取
keywords = analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True)
for keyword, weight in keywords:
print(keyword, weight)
```
注意:在使用`analyse.extract_tags()`方法前,需要先安装jieba的`analyse`模块。可以通过以下命令进行安装:
```
pip install jieba
```