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...
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...
重点关注一下词频TF和IDF的计算,(2)部分代码简历一个字典freq,记录文本中所有词的出现次数。(3)部分代码计算IDF,前文提到IDF需要通过语料库计算,jieba.analyse中包含一个idf.txt。idf.txt中记录了所有词的IDF值,当然你可以使用自己的语料库idf.txt,详见fxsjy/jieba文档。 总结:关键词提取在文本挖掘领域有着非常广...
6 计算各个分词的tf*idf值,并进行倒序排序,得到最重要的N个词,即为关键词 代码实现 # -*- coding: utf-8 -*-import jiebaimport jieba.analysejieba.load_userdict('cidian.txt')text=''with open ('demo.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:for line in file:line=line.strip()text+=line#...
把jieba分词器和停用词库传进sklearn的TfidfVectorizer 使用TfidfVectorizer构建TF-IDF模型并计算向量矩阵 计算新文本与我们的文本的相似度 进行排序,找出前k个最相似的文本,生成 [标题,文本,相似度分数] 格式的结果 首先,假设我们的文本是下面这样,我们先用pandas来加载数据。
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是python第三方库,用于自然语言处理,对文本进行分词,当然也有其他的分词库。gensim库,利用TFIDF算法来进行文本相似度计算,通过利用gensim库的corpora,models,simila...
jieba中文叫做结巴,是一款中文分词工具,官方文档链接:https://github.com/fxsjy/jiebaTfidfVectorizer中文叫做词袋向量化模型,是用来文章内容向量化的工具,官方文档链接:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.htmlLogisticRegression中文叫做逻辑回归模型...
首先需要导入jieba库,以便后续调用分词功能。代码如下: importjieba 1. 3.2 导入jieba.analyse模块 接下来,需要导入jieba.analyse模块,以便调用其中的tfidf方法。代码如下: fromjiebaimportanalyse 1. 3.3 准备待提取关键词的文本 在使用TF-IDF算法之前,需要准备一段待提取关键词的中文文本。可以将待提取的文本赋值给一...
jieba是python第三方库,用于自然语言处理,对文本进行分词,当然也有其他的分词库。 gensim库,利用TFIDF算法来进行文本相似度计算,通过利用gensim库的corpora,models,similarities处理后续。 基本思路:jieba进行分词,整理为指定格式->gensim库将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量->再通过models中的tf-idf将语料库进行处...