python textrank4zh提取文本关键词代码

以下是使用textrank4zh库提取文本关键词的Python代码示例：

from textrank4zh import TextRank4Keyword

# 创建 TextRank4Keyword 实例
tr4w = TextRank4Keyword()

# 为 TextRank4Keyword 实例设置文本
text = "这是一段需要提取关键词的文本。"
tr4w.analyze(text)

# 输出关键词及其权重
for item in tr4w.get_keywords(5, word_min_len=2):
    print(item.word, item.weight)

在上面的示例中，我们首先创建了一个 `TextRank4Keyword` 实例，并将需要提取关键词的文本传递给了该实例的 `analyze` 方法。然后我们使用 `get_keywords` 方法提取前5个关键词，同时指定了关键词的最小长度为2。最后我们遍历输出了每个关键词以及其对应的权重。

需要注意的是，使用 `textrank4zh` 库提取关键词时，需要将文本中的中文字符进行分词处理。因此需要提前安装中文分词库，例如 `jieba` 库。

相关问题

写一个用Textrank提取外部文档关键词的代码

好的，以下是使用Textrank算法提取外部文档关键词的Python代码：

import os
import codecs
import jieba.analyse
from textrank4zh import TextRank4Keyword

# 设置外部文档路径
doc_path = 'path/to/doc.txt'

# 读取外部文档内容
with codecs.open(doc_path, 'r', 'utf-8') as f:
    doc_content = f.read()

# 使用jieba分词进行关键词提取
jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(doc_content, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'nr', 'ns'))

# 使用Textrank算法进行关键词提取
tr4w = TextRank4Keyword()
tr4w.analyze(text=doc_content, lower=True, window=2)
textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2)

# 输出关键词
print('Jieba提取的关键词：')
for keyword, weight in jieba_keywords:
    print(keyword + '，权重：' + str(weight))

print('\nTextrank提取的关键词：')
for item in textrank_keywords:
    print(item.word + '，权重：' + str(item.weight))

使用上述代码，我们可以同时使用jieba和Textrank算法对外部文档进行关键词提取，并输出提取结果。其中，使用jieba的`extract_tags`函数可以快速提取关键词，但对于长文本的关键词提取效果可能不太理想；而使用Textrank算法则可以更好地处理长文本的关键词提取，但需要一定的计算时间。

No module named 'textrank4zh'

"textrank4zh"是一个Python库，用于中文文本的关键词提取和摘要生成。如果你在使用Python时遇到了"No module named 'textrank4zh'"的错误，这意味着你的Python环境中没有安装这个库。

要解决这个问题，你可以通过以下步骤安装"textrank4zh"库：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 确保你已经安装了Python和pip（Python包管理工具）。
3. 运行以下命令来安装"textrank4zh"库：

   pip install textrank4zh

这将自动从Python包索引中下载并安装"textrank4zh"库及其依赖项。

如果安装成功，你就可以在Python代码中导入并使用"textrank4zh"库了。