python提取文本的关键词代码

你可以使用Python中的第三方库`jieba`进行中文文本的关键词提取。以下是一个简单的示例代码：

import jieba.analyse

# 读取文本
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 提取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True)

# 打印关键词及其权重
for keyword, weight in keywords:
    print(keyword, weight)

其中，`topK`参数表示提取的关键词数量，默认为20；`withWeight`参数表示是否返回关键词的权重值，默认为False。

相关问题

利用 python 提取 中文文本 关键词 代码

可以使用 jieba 和 TF-IDF 算法来提取中文文本的关键词。下面是一个参考代码：import jieba
from jieba import analyse# 加载文本
text = "这是一段测试文本"# 使用 TF-IDF 算法提取关键词
tfidf = analyse.extract_tags
keywords = tfidf(text, topK=10, withWeight=False, allowPOS=())
print(keywords)

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。