在提取关键词之前可以加上自定义词典和停用词库,这里我用一条评论文本进行示范,注意使用jieba中的extract_tags函数不需要进行分词,直接传入原始文本即可。 import jieba.analyseimport jiebajieba.load_userdict('自定义词典.txt') # 应用自定义词典jieba.analyse.set_stop_words('停用词库.txt') # 去除自定义停用词...
Python的jieba库提供了基于TF-IDF算法。 首先来看看jieba库的关键词提取的效果:(其中text为待提取关键词的文本字符串,取自news_data) 1、jieba.analyse.extract_tags(text) 完整代码位于 关键代码如下: def extract_tags(self, sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False): # (1)中...
采用TF-IDF算法对文档提取特征词,一开始使用jieba自带tf-idf算法,结果不太理想,见下图,每一列为10个产业提取的特征词,红色是之间有重复的情况。分析原因:jieba的tf-idf算法tf值和idf值依托自身的词典,所以没有针对性。 自己编写TF-IDF算法,效果 TF-IDF算法...
python+gensim︱jieba分词、词袋doc2bow、TFIDF文本挖掘 分词这块之前一直用R在做，R中由两个jiebaR+Rwordseg来进行分词，来看看python里面的jieba.之前相关的文章：R语言︱文本挖掘之中文分词包——Rwordseg包(原理、功能、详解)R语言︱文本挖掘——jiabaR包与分词向量化的simhash算法（与word2vec简单比较）.一、jieba...
地名可能没在词典里 或者被标注为别的名词性
jieba库实现TF-IDF算法主要是通过调用extract_tags函数实现。extract_tags函数参数介绍如下: def extract_tags(self, sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False): """ Extract keywords from sentence using TF-IDF algorithm.