【NLP Tool -- JieBa】Jieba实现TF-IDF和TextRank文本关键字提取（附代码）_textrank代码实现

NLP Tool 专栏：NLP Tool_北村南的博客-CSDN博客

目录

JieBa

介绍

安装

TF-IDF

算法思想

实现步骤

代码实现

实现效果

TextRank

算法思想

实现步骤

代码实现

实现效果

参考资料

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JieBa

介绍

Jieba工具主要应用于Python文本分析，其最强大的功能在于分词

在关键字提取方面，Jieba库提供了两个封装算法Tf-Idf和Text-Rank

安装

pip install jieba

TF-IDF

算法思想

如果一个候选词在本文段中出现多次，而在其他文段中出现的次数较少，则可认为其对于本文段较为重要，即关键词。

实现步骤

1 将待提取关键词的文本进行分词

2 载入自定义词典（可省略），虽然jieba有识别新词的能力，但是使用自定义词典可以提高分词准确率，如下

jieba.load_userdict('cidian.txt')

 jieba中的词性分类标签如下

3 自定义逆向文件频率（IDF）文本语料库，从而实现动态更新自己的语料库

4 自定义停用词

5 对分词进行词性标注处理，过滤提用词，保留候选关键词

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 jieba
import jieba.analyse
 
jieba.load_userdict('cidian.txt')
 
 
text=''
with open ('demo.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    for line in file:
        line=line.strip()
        text+=line#将需要的文本读取到text中
print(jieba.analyse.extract_tags(text,topK=5,
                                 withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v','nt','nw',
                                                   'nz','v','vd','vn','a','an','LOC')))

实现效果

TextRank

算法思想

将整篇文章看做一个超平面，每个词看做一个点，一个点周围有越多的点靠近它，那么这个点就是处于核心位置，也就是关键词。

实现步骤

1 将待提取关键词的文本进行分词

2 对分词进行词性标注处理，过滤提用词，保留候选关键词

3 使用滑窗实现词之间的共现关系，构建图，两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为K的窗口中共现

4 根据上述公式，迭代传播各节点的权重，直至收敛

5 对节点权重进行倒序排序，得到最重要的N个词，即为关键词

代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
import jieba.analyse
 
#分词和分字，并输出到文件中
vocab={}
cs={}
text=''
with open ('demo.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    for line in file:
        line=line.strip()
        text+=line#将需要的文本读取到text中
        #分字
        for c in line:
            cs[c]=0
        #分词
        for word in jieba.cut(line):
            vocab[word]=0
#将分词和分字的结果保留到文本文件中
with open ('cs.txt', 'w', encoding='utf-8') as csf:
    for c in cs.keys():
        csf.write(c+'\n')
with open ('vocab.txt', 'w', encoding='utf-8') as vf:
    for w in vocab.keys():
        vf.write(w+'\n')
 
print(jieba.analyse.textrank(text, topK=5,
                       withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v','nt','nw',
                                                   'nz','v','vd','vn','a','an','LOC')))

实现效果

参考资料

Textrank原始论文：mihalcea.emnlp04.pdf (umich.edu)

TF-IDF官方代码：GitHub - fxsjy/jieba: 结巴中文分词