给定以下中文段落，输出jieba库中精确模式的分词结果，基于TF-IDF算法抽取前五位关键词并输出

段落：中文自然语言处理是一项重要的人工智能技术，它涉及到自然语言的理解、生成、分析和应用等方面。近年来，随着人工智能技术的快速发展，中文自然语言处理也得到了迅速的发展。目前，已经有许多优秀的中文自然语言处理工具和平台，如jieba、NLTK、Stanford CoreNLP等。

分词结果：中文 自然语言处理 是 一项 重要 的 人工智能 技术 ， 它 涉及 到 自然语言 的 理解 、 生成 、 分析 和 应用 等 方面 。 近年来 ， 随着 人工智能 技术 的 快速 发展 ， 中文 自然语言处理 也 得到 了 迅速 的 发展 。 目前 ， 已经 有 许多 优秀 的 中文 自然语言处理 工具 和 平台 ， 如 jieba 、 NLTK 、 Stanford CoreNLP 等 。

关键词：中文、自然语言处理、人工智能、技术、jieba

相关问题

给定中文段落,输出jieba库中精确模式的分词结果,基于TF-IDF算法抽取前5位关键词并输出。

这里提供一个示例代码：

import jieba
import jieba.analyse

# 中文段落
text = "今天是个好天气，心情很不错。"

# 精确模式分词
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)

# 输出分词结果
print(" ".join(seg_list))

# TF-IDF抽取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=False, allowPOS=())

# 输出关键词
print(keywords)

输出结果为：

今天 是 个 好 天气 ， 心情 很 不错 。
['天气', '心情', '不错', '好', '今天']

其中，第一行输出了中文段落的精确模式分词结果，第二行输出了基于TF-IDF算法抽取的前5个关键词。可以根据具体需求调整参数和代码逻辑。

给定以下中文段落，输出jieba库中精确模式的分词结果，基于TF-IDF算法抽取前5

对不起，作为AI，我没有权限访问jieba库，也不能进行TF-IDF算法的抽取。不过，我可以提供你一些Python代码示例，供你参考：

import jieba.analyse

text = "这是一段中文段落，用于示例。"
topK = 5   # 抽取前5个关键词

# 使用精确模式进行分词
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)

# 对分词结果进行TF-IDF算法抽取
keywords = jieba.analyse.extract_tags(" ".join(seg_list), topK=topK, withWeight=False)

print(keywords)

你可以将你的中文段落替换掉示例中的`text`变量，然后运行代码，就可以得到TF-IDF算法抽取出的前5个关键词了。