TF-IDF关键词提取算法_tfidf提取关键词_t f - i d f 关 键 词 提取

TF-IDF关键词提取案例——用 TF-IDF 算法实现关键词提取。

1、数据预处理。对读取到的数据进行预处理，包括分词、去停用词和词性筛选， 处理完成后生成标记文件表示预处理部分完成

# 停用词表
stopWord = './data/stopWord.txt'
stopkey = [w.strip() for w in codecs.open(stopWord, 'rb').readlines()]

# 数据预处理操作：分词，去停用词，词性筛选
def dataPrepos(text,stopkey):
    l = []
    pos = ['n','nz','v', 'vd', 'vn', 'l', 'a', 'd'] # 定义选取的词性
    seg = jieba.posseg.cut(text) #分词
    for i in seg:
        if i.word not in stopkey and i.flag in pos:# 去停用词 + 词性筛选
            l.append(i.word)
    return l
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2构建TF-IDF模型，计算TF-IDF矩阵。

● 构建词频矩阵

● 计算语料中每个词语的TF-IDF权值

● 获取词袋模型中的关键词

● 获取TF-IDF矩阵

● 完成后生成标记文件

def get_tfidf(data):
    # 1、构建词频矩阵
    vectorizer = CountVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(data) # 词频矩阵,a[i][j]:表示j词在第i个文本中的词频

    # 2、统计每个词的TF-IDF权值
    transformer = TfidfTransformer()
    tfidf = transformer.fit_transform(X)

    # 3、获取词袋模型中的关键词
    word = vectorizer.get_feature_names()

    # 4、获取TF-IDF矩阵，a[i][j]表示j词在i篇文本中的TF-IDF权重
    weight = tfidf.toarray()
create__file('./data/flag3')
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3、 排序输出关键词，将结果写入文件。 计算好每个词的 TF-IDF 权值之后，对权值进行排序，并以“词语，TF-IDF”的格式依次输出。 全部输出完毕后生成标记文件 表示环节完成，然后将结果写入文件 中。

def getKeywords_tfidf(data, stopkey, topk):
    idList, titleList, abstractList = data['id'], data['title'], data['abstract']
    corpus = []  # 将所有文档输出到一个list中，一行就是一个文档
    for index in range(len(idList)):
        text = '%s。%s' % (titleList[index], abstractList[index])  # 拼接标题和摘要
        text = dataPrepos(text, stopkey)  # 文本预处理
        text = " ".join(text)  # 连接成字符串，空格分隔
        corpus.append(text)

    # 1、构建词频矩阵
    vectorizer = CountVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(corpus)  # 词频矩阵,a[i][j]:表示j词在第i个文本中的词频

    # 2、统计每个词的TF-IDF权值
    transformer = TfidfTransformer()
    tfidf = transformer.fit_transform(X)

    # 3、获取词袋模型中的关键词
    word = vectorizer.get_feature_names()

    # 4、获取TF-IDF矩阵，a[i][j]表示j词在i篇文本中的TF-IDF权重
    weight = tfidf.toarray()
    create__file('./data/flag3')

    # 5、打印词语权重
    ids, titles, keys = [], [], []
    for i in range(len(weight)):
        print(u"-------这里输出第", i + 1, u"篇文本的词语tf-idf------")
        ids.append(idList[i])
        titles.append(titleList[i])
        df_word, df_weight = [], []  # 当前文章的所有词汇列表、词汇对应权重列表
        for j in range(len(word)):
            print(word[j], weight[i][j])
            df_word.append(word[j])
            df_weight.append(weight[i][j])

        df_word = pd.DataFrame(df_word, columns=['word'])
        df_weight = pd.DataFrame(df_weight, columns=['weight'])
        word_weight = pd.concat([df_word, df_weight], axis=1)  # 拼接词汇列表和权重列表
        word_weight = word_weight.sort_values(by='weight', ascending=False)  # 按照权重值降序排列

        keyword = np.array(word_weight['word'])  # 选择词汇列并转成数组格式
        word_split = [keyword[x] for x in range(0, topk)]  # 抽取前topK个词汇作为关键词
        word_split = " ".join(word_split)
        keys.append(word_split)
    result = pd.DataFrame({"id": ids, "title": titles, "key": keys}, columns=['id', 'title', 'key'])
    create__file('./data/flag4')
    return result

result = getKeywords_tfidf(data, stopkey, 10)
# result.to_csv("./data/keys_TFIDF.csv", index=False)
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5、完整代码

"""
导入模块
"""
import sys,codecs
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba.posseg
import jieba.analyse
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
"""
标记函数
"""
def create__file(file_path):
    f=open(file_path,'w')
    f.close

# 读取数据集
dataFile = './data/sample_data - Copy.csv'
data = pd.read_csv(dataFile)
create__file('./data/flag1')

# 停用词表
stopWord = './data/stopWord.txt'
stopkey = [w.strip() for w in codecs.open(stopWord, 'rb').readlines()]

# 数据预处理操作：分词，去停用词，词性筛选
def dataPrepos(text,stopkey):
    l = []
    pos = ['n','nz','v', 'vd', 'vn', 'l', 'a', 'd'] # 定义选取的词性
    seg = jieba.posseg.cut(text) #分词
    for i in seg:
        if i.word not in stopkey and i.flag in pos:# 去停用词 + 词性筛选
            l.append(i.word)
    return l
create__file('./data/flag2')

def get_tfidf(data):
    # 1、构建词频矩阵
    vectorizer = CountVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(data) # 词频矩阵,a[i][j]:表示j词在第i个文本中的词频

    # 2、统计每个词的TF-IDF权值
    transformer = TfidfTransformer()
    tfidf = transformer.fit_transform(X)

    # 3、获取词袋模型中的关键词
    word = vectorizer.get_feature_names()

    # 4、获取TF-IDF矩阵，a[i][j]表示j词在i篇文本中的TF-IDF权重
    weight = tfidf.toarray()
create__file('./data/flag3')


def getKeywords_tfidf(data, stopkey, topk):
    idList, titleList, abstractList = data['id'], data['title'], data['abstract']
    corpus = []  # 将所有文档输出到一个list中，一行就是一个文档
    for index in range(len(idList)):
        text = '%s。%s' % (titleList[index], abstractList[index])  # 拼接标题和摘要
        text = dataPrepos(text, stopkey)  # 文本预处理
        text = " ".join(text)  # 连接成字符串，空格分隔
        corpus.append(text)

    # 1、构建词频矩阵
    vectorizer = CountVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(corpus)  # 词频矩阵,a[i][j]:表示j词在第i个文本中的词频

    # 2、统计每个词的TF-IDF权值
    transformer = TfidfTransformer()
    tfidf = transformer.fit_transform(X)

 **自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。**

**深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！**

**因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。**

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**既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！**

**由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新**

**如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！！！（备注Python）**

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