现在已经计算出不同词的TF-IDF值。 如果需要提取某个文档的关键词,只需要将这个文档,分词、去重,然后根据TF-IDF排序,TF-IDF比较大的就是关键词,具体要返回几个关键词,这个需要自己根据需求考虑。 2.3 封装获取关键词代码 代码语言:javascript 复制 publicList<String>keyword(Set<String>tokens,int topN){List<Lis...
在jieba 中,使用jieba.analyse.extract_tags()函数就可以基于 TF-IDF 算法提取文章的关键词,其中参数allowPOS的作用是限制关键词的词性,jieba 分词常见词性的对照可以参考下图。 3. 优缺点分析 通过上述代码可以发现,使用 jieba 库基于 TF-IDF 算法的关键词提取,其效果算不上优秀,但也不是很差,与人工提取还有一定...
下面是一个使用Python编写的TF-IDF算法的示例代码: from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 语料库 corpus = [ "TF-IDF是一种用于文本分析的重要算法。", "通过TF-IDF,我们可以提取文本中的关键词。", "关键词提取有助于文本的信息检索和摘要生成。" ] # 创建TF-IDF向量化器 tfidf...
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所以,自动提取关键词的算法就很清楚了,就是计算出文档的每个词的TF-IDF值,然后按降序排列,取排在最前面的几个词。*/$text= 'i very good, ha , i very nice, i is good';$obj=newDocument($text);$obj->build_tf();//词频率TF,一般是词出现次数/总词数$idf=log(3 / 2);//逆文档频率,总...
5.5 实战提取文本关键词 使用Jieba和Gensim,Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF、LSA、LDA和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
可以看到,TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以,自动提取关键词的算法就很清楚了,就是计算出文档的每个词的TF-IDF值,然后按降序排列,取排在最前面的几个词。 3.jieba库实现 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...
pythonTF-IDF算法实现⽂本关键词提取 TF（Term Frequency）词频，在⽂章中出现次数最多的词，然⽽⽂章中出现次数较多的词并不⼀定就是关键词，⽐如常见的对⽂章本⾝并没有多⼤意义的停⽤词。所以我们需要⼀个重要性调整系数来衡量⼀个词是不是常见词。该权重为IDF（Inverse Document Frequency...
首先,我们使用TF-IDF来对关键词进行提取。 importjiebafromjieba.analyseimport*keywords=" ".join(jieba.analyse.extract_tags(text,topK=20,withWeight=False,allowPOS=()))print(keywords)print("***")keywords=(jieba.analyse.extract_tags(text,topK=20,withWeight=False,allowPOS=(['n','v'])))print(...