摘要：
在开始关键词分词之前,我们需要先安装一些必要的库。最常用的库包括NLTK(NaturalLanguageToolkit)、jieba和SnowNLP。这些库提供丰富的自然语言处理功... 在开始关键词分词之前,我们需要先安装一些必要的库。最常用的库包括NLTK(Natural Language Toolkit)、jieba和SnowNLP。这些库提供丰富的自然语言处理功能,包括分词、词性标注、命名实体识别等。我们可以使用pip来安装这些库,如下所示:
pip install nltkpip install jiebapip install snownlpNLTK是Python中最流行的自然语言处理库之一。它提供一系列的工具和算法,可以帮助我们快速地实现关键词提取。以下是一个简单的示例代码:
import nltkfrom nltk.corpus import stopwordsfrom nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenizefrom collections import Countertext = "Python is a powerful programming language that is widely used for a variety of applications, including web development,>在python 环境下，使用结巴分词，自动导入文本，分词，提取关键词.脚本 大侠给个
# -*- coding: utf-8 -*-import as #_userdict()#jieba默认有一个词库，但可以根据自己需要加入自己的词条str1 = 训练一个可进行N维分类的网络的常用方法是使用多项式逻辑回归str2 = 可以尝试修改网络架构来准确的复制全连接模型str3 = 模型的目标函数是求交叉熵损失和所有权重衰减项的和，loss()函数的返回值就是这个值seg_list = (str1,cut_all =True) #全模式print(/(seg_list))result = (str1)result2 = (str2)#精准模式result3 = _tags(str3,4)#关键词提取result4 = _for_search(str3)#搜索引擎模式for w in result:print(,)print( (result2))print( (result3))print( (result4))
python爬虫学习笔记——5. jieba库中文分词用法
整理自< 结巴中文分词的用法>特点演示文档安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容算法主要功能1. jieba 分词有三种模式，并且支持新建自定义分词器代码示例输出:2. 添加自定义词典载入词典范例： 自定义词典：用法示例：调整词典代码示例：3. 关键词提取基于 TF-IDF 算法的关键词抽取import _tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())sentence 为待提取的文本topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 FalseallowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选分词词性可参见博客：[词性参考]( /HHTNAN/ar...)(idf_path=None)新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件代码示例 （关键词提取）关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径用法： _idf_path(file_name)# file_name为自定义语料库的路径自定义语料库示例： /fxsjy/jieba/...用法示例： /fxsjy/jieba/...关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径用法： _stop_words(file_name)# file_name为自定义语料库的路径自定义语料库示例： /fxsjy/jieba/...用法示例： /fxsjy/jieba/...关键词一并返回关键词权重值示例用法示例： ttps:///fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_基于 TextRank 算法的关键词抽取(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(ns, n, vn, v))直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 ()新建自定义 TextRank 实例算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts基本思想:使用示例: 见 test/4. 词性标注5. 并行分词6. Tokenize：返回词语在原文的起止位置输出：输出7. ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎8. 命令行分词使用示例：python -m jieba > cut_命令行选项（翻译）：延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 ()不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。 如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。 下面部分内容整理自< python jieba分词(结巴分词)、提取词，加载词，修改词频，定义词库>二、 常用NLP扩充知识点(python2.7)这几个点在知乎爬虫程序中很有用处Part 1. 词频统计、降序排序Part 2. 人工去停用词标点符号、虚词、连词不在统计范围内Part 3. 合并同义词将同义词列举出来，按下Tab键分隔，把第一个词作为需要显示的词语，后面的词语作为要替代的同义词，一系列同义词放在一行。 这里，“北京”、“首都”、“京城”、“北平城”、“故都”为同义词。 Part 4. 词语提及率主要步骤：分词——过滤停用词（略）——替代同义词——计算词语在文本中出现的概率。 Part 5. 按词性提取
如何进行关键词分析
关键词分析是一种通过收集和分析关键字或关键短语来了解文本内容、主题或趋势的方法。 以下是进行关键词分析的一般步骤：1. 收集文本数据：收集包含你感兴趣内容的文本数据，可以是文章、新闻、评论、社交媒体帖子等。 2. 清理和预处理文本：对文本进行清理和预处理，包括去除标点符号、停用词（如“的”、“是”）和特殊字符。 可以使用自然语言处理（NLP）工具库如NLTK、spaCy等。 3. 分词：将文本切分成单词或短语，称为分词（tokenization）。 可以使用NLP工具库进行分词操作。 4. 统计词频：统计每个单词或短语出现的频率。 可以使用Python编程语言的Counter模块或其他统计工具。 5. 去除常见词：去除高频的停用词或常见词，以便关注更有代表性的关键词。 可以使用常用的停用词列表，或者根据具体情境自定义停用词。 6. 提取关键词：根据你的分析目标，选择适当的关键词提取方法。 常见的方法包括基于词频的提取（选择频率较高的关键词）、TF-IDF提取（根据词的重要性和出现频率计算得分）和文本主题建模（根据概率模型推测每个词的主题）等。 可以使用Python的库，如nltk、gensim等。 7. 分析和可视化：将提取的关键词进行分析和可视化展示，以便更好地理解文本的内容和趋势。 可以使用数据可视化工具，如WordCloud、Matplotlib等。 总之，关键词分析是一个结合文本处理、统计和数据可视化的过程，通过对关键词的收集、清理、统计和提取来揭示文本的特征和趋势，并为进一步分析和决策提供有价值的信息。