jieba.analyse.extract_tags 和 jieba.analyse.textrank区别

jieba.analyse.extract_tags和jieba.analyse.textrank都是jieba库中的关键词提取方法，但它们的算法和使用场景有所不同。

jieba.analyse.extract_tags是基于TF-IDF算法的关键词提取方法，它根据词频和文档频率计算关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量，并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。

jieba.analyse.textrank是基于PageRank算法的关键词提取方法，它将文本中的词语看作是节点，根据它们之间的共现关系构建图，利用PageRank算法进行计算，得出关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量，并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。

总的来说，如果要提取一篇文档中的关键词，可以先使用jieba.analyse.extract_tags进行初步提取，再使用jieba.analyse.textrank进行筛选和排序，以得到更加准确的关键词。但是如果要处理的文本比较长，比如一篇长篇小说或者一篇新闻报道，建议直接使用jieba.analyse.textrank进行关键词提取，因为它能够充分利用文本中的信息，得到更加准确的关键词。

相关问题

abstract = {a: b.encode('utf-8').decode('utf-8') for a, b in abstract.items()} abstracts = " ".join(abstract.values()) text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) for texts in abstracts: abstracts = [] for keyword, weight in text_analysis: if keyword in texts: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(texts, topK=30, withWeight=True) print(abstract_analysis) break

根据你提供的代码，你想将摘要字典中的值编码为UTF-8，并将所有摘要合并成一个字符串。然后，你使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并尝试在摘要字符串中匹配这些关键词。如果匹配成功，则提取该摘要的关键词，并打印出来。

然而，在你的代码中存在一些问题。首先，在字典推导式中，你尝试对摘要字典中的值进行编码和解码，但是这是不必要的操作。你可以直接使用摘要字典的值，而不需要进行编码和解码操作。

另外，在第一个`for`循环中，你将摘要字符串赋值给了`abstracts`变量，这会覆盖之前定义的摘要列表`abstracts`。这可能导致后续代码中出现问题。建议将变量名修改为不同的名称，以避免冲突。

此外，在第二个`for`循环中，你将遍历摘要字符串`abstracts`的每个字符，而不是遍历摘要列表。这样会导致`text_analysis`中的关键词无法匹配到任何文本，因为你是将每个字符作为单独的文本进行处理。

以下是修改后的示例代码：

import jieba.analyse

keywordss = "关键词列表"  # 假设这是你的关键词列表
abstract = {"a": "摘要1", "b": "摘要2", "c": "摘要3"}  # 假设这是你的摘要字典

# 将摘要字典中的值编码为UTF-8
abstract = {a: b for a, b in abstract.items()}

# 将所有摘要合并成一个字符串
abstracts = " ".join(abstract.values())

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss, topK=100, withWeight=True)

for text in abstracts.split():
    abstract_analysis = []
    for keyword, weight in text_analysis:
        if keyword in text:
            abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=30, withWeight=True)
            break
    print(abstract_analysis)

在这个修改后的代码中，我们首先定义了一个关键词列表`keywordss`和一个摘要字典`abstract`，你需要根据实际情况进行修改。

然后，我们将摘要字典中的值保留原样，不进行编码和解码操作。

接下来，我们将所有摘要合并成一个字符串，并使用空格分隔每个摘要。

然后，我们使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并将结果保存在`text_analysis`变量中。

接着，我们遍历摘要字符串`abstracts`，并对于每个摘要文本`text`，遍历关键词列表`text_analysis`。如果关键词存在于摘要文本中，则使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数提取该摘要的关键词，并将结果保存在`abstract_analysis`变量中。

请根据你的具体需求修改代码中的关键词列表和摘要字典，并确保已正确导入`jieba.analyse`模块。如果还有其他问题，请提供更多细节，我将尽力帮助你。

解释这段代码：import jieba.analyse jieba.analyse.set_stop_words('HGD_StopWords.txt') #合并一起 text = '' for i in range(len(df['cutword'])): text += df['cutword'][i]+'\n' j_r=jieba.analyse.extract_tags(text,topK=20,withWeight=True) df1 = pd.DataFrame() df1['word']= [word[0] for word in j_r];df1['frequency']=[word[1] for word in j_r] df1

这段代码的作用是导入Python中的jieba.analyse库，并设置停用词表为'HGD_StopWords.txt'文件中的内容。停用词表通常包括一些常见的无意义词语，例如助词、介词、连词等，用来排除这些词语对于文本分析的干扰。通过调用jieba.analyse.set_stop_words()函数，可以设置自定义的停用词表，以便更好地处理和分析文本数据。