关键词的提取与可视化Python实现

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本文介绍了如何使用Python结合nltk和wordcloud库,对英文文献进行关键词提取和可视化。通过预处理文本、去除停用词和非字母字符,再进行词频统计,最终生成词云图,以实现快速理解文献数据。

关键词的提取与可视化Python实现

近年来,随着信息量的不断增加,在各类文献、报告、论文等资料中,人们需要快速准确地抽取出关键字,以便进行进一步的研究与分析。在这个背景下,关键词提取技术逐渐得到了广泛应用。

Python作为一种数据科学编程语言,有着强大的文本处理能力,因此它在自然语言处理领域应用广泛。本文将基于Python编写程序,利用nltk、re和wordcloud等相关库,实现英文文献中关键词的提取和可视化。

首先,我们需要导入需要使用的库:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem 
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