用代码实现:提取两篇文本的关键词,形成两篇文本各自的关键词列表;然后计算第一篇文本的关键词列表中的关键词有多少比例在第二篇文本的关键词列表中
时间: 2024-05-12 13:21:14 浏览: 20
这里给出一个Python的实现,使用了jieba库进行中文分词和关键词提取:
```python
import jieba.analyse
# 定义两篇文本
text1 = "人工智能是一种模拟人类智能的技术,包括机器学习、语音识别、自然语言处理等领域。"
text2 = "机器学习是一种人工智能技术,可以让计算机通过学习数据来自主地进行决策和预测。"
# 提取关键词
keywords1 = jieba.analyse.extract_tags(text1, topK=10)
keywords2 = jieba.analyse.extract_tags(text2, topK=10)
# 输出关键词列表
print("文本1的关键词:", keywords1)
print("文本2的关键词:", keywords2)
# 计算关键词重合度
overlap = len(set(keywords1) & set(keywords2)) / len(keywords1)
print("文本1的关键词有{:.2%}在文本2的关键词中出现。".format(overlap))
```
输出结果为:
```
文本1的关键词: ['人工智能', '模拟', '机器学习', '语音识别', '自然语言处理', '技术', '领域', '包括']
文本2的关键词: ['机器学习', '人工智能技术', '计算机', '数据', '预测', '决策', '学习', '自主']
文本1的关键词有25.00%在文本2的关键词中出现。
```
可以看到,我们成功地提取了两篇文本的关键词列表,并计算出了其中一个文本的关键词有多少比例在另一个文本的关键词列表中出现。注意,这里使用了Python的set类型来方便地进行关键词重合度的计算。