Python 结巴分词实现关键词抽取分析结巴分词实现关键词抽取分析
1 简介简介
关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜
索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。
除了这些，关键词还可以在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。比如在聚类时将关键词相似的几篇文档看成
一个团簇，可以大大提高聚类算法的收敛速度；从某天所有的新闻中提取出这些新闻的关键词，就可以大致了解那天发生了什
么事情；或者将某段时间内几个人的微博拼成一篇长文本，然后抽取关键词就可以知道他们主要在讨论什么话题。
总之，关键词就是最能够反映出文本主题或者意思的词语。但是网络上写文章的人不会像写论文那样告诉你本文的关键词是什
么，这个时候就需要利用计算机自动抽取出关键词，算法的好坏直接决定了后续步骤的效果。
关键词抽取从方法来说大致有两种：
第一种是关键词分配，就是有一个给定的关键词库，然后新来一篇文档，从词库里面找出几个词语作为这篇文档的关键词；
第二种是关键词抽取，就是新来一篇文档，从文档中抽取一些词语作为这篇文档的关键词；
目前大多数领域无关的关键词抽取算法（领域无关算法的意思就是无论什么主题或者领域的文本都可以抽取关键词的算法）和
它对应的库都是基于后者的。从逻辑上说，后者比前着在实际使用中更有意义。
从算法的角度来看，关键词抽取算法主要有两类：
有监督学习算法，将关键词抽取过程视为二分类问题，先抽取出候选词，然后对于每个候选词划定标签，要么是关键词，要么
不是关键词，然后训练关键词抽取分类器。当新来一篇文档时，抽取出所有的候选词，然后利用训练好的关键词抽取分类器，
对各个候选词进行分类，最终将标签为关键词的候选词作为关键词；
无监督学习算法，先抽取出候选词，然后对各个候选词进行打分，然后输出topK个分值最高的候选词作为关键词。根据打分的
策略不同，有不同的算法，例如TF-IDF，TextRank等算法；
jieba分词系统中实现了两种关键词抽取算法，分别是基于TF-IDF关键词抽取算法和基于TextRank关键词抽取算法，两类算法
均是无监督学习的算法，下面将会通过实例讲解介绍如何使用jieba分词的关键词抽取接口以及通过源码讲解其实现的原理。
2 示例示例
下面将会依次介绍利用jieba分词系统中的TF-IDF及TextRank接口抽取关键词的过程。
2.1 基于基于TF-IDF算法进行关键词抽取算法进行关键词抽取
基于TF-IDF算法进行关键词抽取的示例代码如下所示，
from jieba import analyse
# 引入TF-IDF关键词抽取接口
tfidf = analyse.extract_tags
# 原始文本
text = "线程是程序执行时的最小单位，它是进程的一个执行流，\
是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，\
线程间共享进程的所有资源，每个线程有自己的堆栈和局部变量。\
线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\
同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"
# 基于TF-IDF算法进行关键词抽取
keywords = tfidf(text)
print "keywords by tfidf:"
# 输出抽取出的关键词
for keyword in keywords:
print keyword + "/",
控制台输出，
keywords by tfidf:
线程/ CPU/ 进程/ 调度/ 多线程/ 程序执行/ 每个/ 执行/ 堆栈/ 局部变量/ 单位/ 并发/ 分派/ 一个/ 共享/ 请求/ 最小/ 可以/ 允许/ 分配/
2.2 基于基于TextRank算法进行关键词抽取算法进行关键词抽取
基于TextRank算法进行关键词抽取的示例代码如下所示，
from jieba import analyse
# 引入TextRank关键词抽取接口
textrank = analyse.textrank
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