python 关键字提取

本文介绍了Python中使用jieba和TF-IDF进行关键字提取的方法。TF-IDF是一种评估词对文件重要性的技术,而jieba则用于中文分词。通过安装scikit-learn和jieba包,可以实现文本的关键字提取。

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

jieba 关键字提取

import jieba.analyse
tags = jieba.analyse.extract_tags(str, topK=3)
#str是提取关键字的内容,topK是提取关键字数
print ",".join(tags)


TF-IDF关键字提取

 是用于资讯检索和文本挖掘的加权技术。是评估一个词对一个文件集或一份文件的重要程度。TF*IDF

TF(词频)tf(w,d) = count(w, d) / size(d)     count(w, d) :w在文档d中出现的次数   size(d):文档d中的总次数

IDF(逆向文件频率)idf = log(n / docs(w, D))


1.安装scikit-learn包

2.安装jieba分词包

3.实现

def find_keywords(string_list, num):
    """查找
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