下面為大家分享一篇python實現關鍵字提取的範例講解,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起來看看吧
新人小菜鳥又來寫部落格啦! ! !沒人表示不開心~~(>_<)~~
今天我來弄一個簡單的關鍵字提取的程式碼
##文章內容關鍵字的擷取分為三大步:
(1) 分詞
(2) 去停用字
##(3) 關鍵字提取
分詞方法有很多,我在這裡就選擇常用的結巴jieba分詞;去停用詞,我用了一個停用詞表。
具體程式碼如下:
#import jieba
import jieba.analyse
#第一步:分词,这里使用结巴分词全模式
text = '''新闻,也叫消息,是指报纸、电台、电视台、互联网经常使用的记录社会、传播信息、反映时代的一种文体,具有真实性、时效性、简洁性、可读性、准确性的特点。新闻概念有广义与狭义之分。就其广义而言,除了发表于报刊、广播、电视上的评论与专文外的常用文本都属于新闻之列,包括消息、通讯、特写、速写(有的将速写纳入特写之列)等等。狭义的新闻则专指消息,消息是用概括的叙述方式,比较简明扼要的文字,迅速及时地报道国内外新近发生的、有价值的的事实。新闻也分公众新闻和小道新闻等。每则新闻在结构上,一般包括标题、导语、主体、背景和结语五部分。前三者是主要部分,后二者是辅助部分。写法上主要是叙述,有时兼有议论、描写、评论等。
'''
fenci_text = jieba.cut(text)
#print("/ ".join(fenci_text))
#第二步:去停用词
#这里是有一个文件存放要改的文章,一个文件存放停用表,然后和停用表里的词比较,一样的就删掉,最后把结果存放在一个文件中
stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopwords.txt') ])
final = ""
for word in fenci_text:
if word not in stopwords:
if (word != "。" and word != ",") :
final = final + " " + word
print(final)
#第三步:提取关键词
a=jieba.analyse.extract_tags(text, topK = 5, withWeight = True, allowPOS = ())
print(a)
#text 为待提取的文本
# topK:返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为20。
# withWeight:是否一并返回关键词权重值,默认值为False。
# allowPOS:仅包括指定词性的词,默认值为空,即不进行筛选。
執行結果:
######
runfile('D:/Data/文本挖掘/xiaojieba.py', wdir='D:/Data/文本挖掘')
新闻 消息 指 报纸 、 电台 、 电视台 、 互联网 记录 社会 、 传播 信息 、 时代 一种 文体 真实性 、 时效性 、 简洁性 、 可读性 、 准确性 新闻 概念 广义 狭义 之分 广义 发表 报刊 、 广播 、 电视 评论 专文 外 常用 文本 新闻 列 包括 消息 、 通讯 、 特写 、 速写 ( 速写 纳入 特写 列 ) 狭义 新闻 专指 消息 消息 概括 叙述 方式 简明扼要 文字 报道 国内外 新近 发生 、 价值 事实 新闻 分 公众 新闻 小道 新闻 每则 新闻 在结构上 包括 标题 、 导语 、 主体 、 背景 结语 五 前 三者 二者 辅助 写法 叙述 兼有 议论 、 描写 、 评论
[('新闻', 0.4804811569680808), ('速写', 0.2121107125313131), ('消息', 0.20363211136040404), ('特写', 0.20023623445272729), ('狭义', 0.16168734917858588)]
#########好啦,是不是很簡單? ######相關推薦:#########python實作log日誌的範例程式碼############Python實作接受任意個數參數的函數#### ####################
以上是python實作關鍵字擷取的範例講解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!