机器学习入门-提取文章的主题词 1.jieba.analyse.extract_tags(提取主题词)

最新推荐文章于 2024-11-27 11:57:58 发布
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文章标签： 人工智能 python java
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本文介绍了如何利用jieba库在Python中提取文本的主题词。步骤包括读取语料库、分词、去除停用词，以及使用jieba.analyse.extract_tags函数来获取文章的关键内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.jieba.analyse.extract_tags(text)  text必须是一连串的字符串才可以

第一步：进行语料库的读取

第二步：进行分词操作

第三步：载入停用词，同时对分词后的语料库进行停用词的去除

第四步：选取一段文本分词列表，串接成字符串，使用jieba.analyse.extract_tags提取主题词

import pandas as pd
import numpy as np
import jieba

# 1.导入数据语料的新闻数据
df_data = pd.read_table('data/val.txt', names=['category', 'th
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XIADA_2019
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jieba.analyse.extract_tags提取权重关键词+显示词云图
我的Python教程
11-27 663
allowPOS：仅返回符合此正则表达式的词性（词性标签），默认为空字符串，即不过滤词性。如果设置为 True，则返回的列表将包含元组，每个元组包含关键词和对应的权重。使用WordCloud模块中repeat参数，做一个关键字重复的词云图。-------------词云图集合-----------------------★★历史博文集合★★----------topK：需要返回关键词的个数，默认为 20 个。盘点WordCloud模块，词云图的相关知识点。关于词云图显示异常，出现乱码的解决办法。
jieBa analyse.extract_tags
qq_45193988的博客
10-12 5613
jieba 文本分析方法
利用jieba.analyse进行 关键词 提取
玄机
01-27 2065
这里写自定义目录标题利用jieba.analyse进行 关键词 提取参数介绍用法介绍jieba分词中的词性类型 利用jieba.analyse进行 关键词 提取 import jieba.analyse text='2020年5月11日至17日，全市共接报电信诈骗警情80宗。' Key=jieba.analyse.extract_tags(text,topK=3) print(Key) 参数介绍 keywords = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=5,
python3——extract_tags()函数对文本数据进行分词，按照tf-idf展示词云并美化
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目录一、所需的包二、分词三、词云图最终效果图 一、所需的包 import jieba.analyse as ana import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud from scipy.misc import imread 二、分词 用 extract_tags()函数，进行分词、提取使用默认的TF-IDF模型对文档进行分析，同时去除停用词 参数1.withWeight设置为True时可以显示
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05-28
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gensim提取一个句子的关键词_NLP第3课：动手实战中文文本中的关键字提取
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提取文章主题词
studyvcmfc的专栏
08-30 631
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鬼吹灯文本挖掘3：关键词提取extract_tags和使用sklearn TfidfTransformer 计算TF-IDF矩阵
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1.  jieba模块进行关键词提取    jiaba.analyse.extract_tags() 可以使用默认的TF-IDF模型对文档进行分析。    参数withWeight设置为True时可以显示词的权重，topK设置显示的词的个数。# 注意：函数是在使用默认的TF-IDF模型进行分析 jieba.analyse.extract_tags(gcd1_chap.txt[1]) ['胡国华'...
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allowPOS是允许的提取的词性，默认为allowPOS=‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’，提取地名、名词、动名词、动词。jieba.analyse.extract_tags()提取关键字的原理是使用TF-IDF算法。文件是我一个旅游项目的数据，从中随机抽取了50行作为备选文字。withWeight 是否返回每个关键词的权重。感觉效果还是不错的，我只提取了名词和地点。，必须是str类型，不能是list。sentence 需要提取的。topK 提取前多少个关键字。
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news_analysis.ipynb import pandas as pd import jieba import numpy #pip install jieba 数据源：http://www.sogou.com/labs/resource/ca.php df_news = pd.read_table('./data/val.txt',names=['category','theme','URL','content'], encoding='utf-8')#按字段来命名 df_news = df_n
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02-08
keywords_with_weights = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=True) for word, score in keywords_with_weights: print(f"{word}: {score}") ``` 这里选择了前五个最具代表性的词条及其相对...
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