主题关键词提取

本文介绍了使用TF-IDF进行关键词提取,并通过该方法计算不同文章的相似度。同时,探讨了LDA主题模型在训练语料预处理和主题向量变换的步骤,深入理解文本分析技术。

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

1、TF-IDF

import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags?

数据的读取

import pandas as pd

df_news=pd.read_table(r'C:\Users\CDAer\Desktop\data\car.txt',
                   names=['category','theme','url','content'])
df_news.head()
category theme url content
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数据的清洗

import jieba
#提取新闻的内容,并将其转变成列表
content_list=df_news['content'].values.tolist()
#导入停留词
stopwords=pd.read_csv(r'C:\Users\CDAer\Desktop\data\stopwords.txt',sep='\t',
                     quoting=3,names=['stopword'])
stopwords_list=stopwords['stopword'].values.tolist()
#去除分词长度为1的词,去除空值
contents_clean=[]
for line in content_list:
    seg=jieba.lcut(line)
    line_clean=''
    
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