基于TF-IDF的关键词抽取算法,目标是获取文本中词频高,也就是TF大的,且语料库其他文本中词频低的,也就是IDF大的。这样的词可以作为文本的标志,用来区分其他文本。 from jieba import analyse # 引入TF-IDF关键词抽取接口 tfidf = analyse.extract_tags # 原始文本 text = "线程是程序执行时的最小单位,它...
1,当一个词在文档频率越高并且新鲜度高(即普遍度低),其TF-IDF值越高 2,TF-IDF兼顾词频与新鲜度,过滤一些常见词,保留能提供更多信息的重要词 7. TF-IDF实现 extract_tags( ) 函数简介 jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) 该函数有四个参数: sentence:待提取关...
第二种是无监督的学习方法,该方法对候选词进行打分,大风范最高的候选词为关键词 常见的打分算法有TF-IDF和TextRank。 (1)基于TF-IDF算法的关键词提取:extract_tags()函数 extract_tags()函数能基于TF-IDF算法提取关键词 jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) 1. 该...
jieba分词实现了基于TF-IDF和基于TextRank的关键词抽取算法。 基于TF-IDF 算法的关键词抽取 基于TF-IDF的关键词抽取算法,目标是获取文本中词频高,也就是TF大的,且语料库其他文本中词频低的,也就是IDF大的。这样的词可以作为文本的标志,用来区分其他文本。 代码语言:javascript 复制 import jieba.analyse jieba....
计算公式:IDF = log(文档总数/(包含该词的文档数 - 1)) TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency):权衡某个分词是否关键词的指标,该值越大,是关键词的可能性就越大。 计算公式:TF - IDF = TF * IDF 7.1文档向量化 7.2代码实战
基于TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_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 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False ...
jieba.analyse.TFIDF(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) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 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: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file...
jieba.analyse.textrank(self,sentence,topK=20,withWeight=False,allowPOS=('ns','n','vn','v'),withFlag=False)# 与TF-IDF方法相似,但是注意allowPOS有默认值,即会默认过滤某些词性。 并行分词 可以通过 jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式,参数为并行进程数,默认全部...
TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 转自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html 这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到...
1. TF-IDF 算法 TF-IDF 是 Term Frequency-Inverse Document Frequency 的缩写，译为 "词频-逆文档...