识别文字中的关键词 整理成规范表格

识别文本中的关键词并整理成规范表格是一种常见的自然语言处理任务。您可以考虑使用Python中的pandas和nltk等库来实现。

首先，您需要使用nltk库中的分词器将文本分词，然后使用pandas库中的DataFrame来创建规范化的表格。例如：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
import pandas as pd

text = "This is a sample text for keyword recognition and table formatting."
tokens = word_tokenize(text)

keywords = ["text", "keyword", "recognition", "table", "formatting"]
counts = [tokens.count(keyword) for keyword in keywords]

df = pd.DataFrame({"Keyword": keywords, "Count": counts})

print(df)

输出结果为：

       Keyword  Count
0         text      1
1      keyword      1
2  recognition      1
3        table      1
4   formatting      1

在这个例子中，我们首先使用nltk的分词器将文本分词，然后计算每个关键词在文本中出现的次数。最后，我们使用pandas的DataFrame来创建一个规范化的表格，其中包含关键词和它们在文本中出现的次数。

当然，这只是一个简单的示例，您可以根据您的具体需求进行更复杂的操作，例如去除停用词、识别实体等等。