jieba：关键词抽取（TD-IDF、TextRank）_jieba 抽取关键词

目录

TF-IDF关键词抽取

TextRank关键词抽取

---

jieba实现了两种关键词抽取算法，分别是TF-IDF和TextRank。

TF-IDF关键词抽取

TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。实际应用中主要是将TF（词频，词t在文档d中出现的频率）* IDF(逆文档率，语料库中包含词t的文档的数目的倒数)

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())

其中，sentence为待提取文本，topK为返回几个TF-IDF值最大的关键词，默认20，withWeight为是否一并返回关键词权重值，默认值为False，allowPOS仅包括指定词性的词，默认值为空（不筛选）

from jieba import analyse
tfidf = analyse.extract_tags
 
text = "传统数据基本都是结构化数据，每个字段都是有用的，价值密度非常高。\
        大数据时代，越来越多数据都是半结构化和非结构化数据，比如网站访问日志，\
        里面大量内容都是没价值的，真正有价值的比较少，虽然数据量比以前大了N倍，\
        但价值密度确实低了很多。"
# 基于TF-IDF算法关键词提取
keywords = tfidf(text, topK=20, withWeight=True)
print('keywords by tfidf:')
for keyword, val in keywords:
    print(keyword + " " + str(val))

输出：

 

TextRank关键词抽取

TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。

jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())

参数对应参考TF-IDF

from jieba import analyse
textrank = analyse.textrank
 
text = "传统数据基本都是结构化数据，每个字段都是有用的，价值密度非常高。\
        大数据时代，越来越多数据都是半结构化和非结构化数据，比如网站访问日志，\
        里面大量内容都是没价值的，真正有价值的比较少，虽然数据量比以前大了N倍，\
        但价值密度确实低了很多。"
# 基于TF-IDF算法关键词提取
keywords = textrank(text, topK = 10, withWeight = True)
print('keywords by tfidf:')
for keyword, val in keywords:
    print(keyword + " " + str(val))

输出：