使用TF-IDF和Word2Vec进行关键词提取和词聚类显示分析_python word2vec 聚类

作者：我家自动化 | 2024-03-31 03:01:32

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python word2vec 聚类

自然语言处理（NLP）中的关键词提取和词聚类是文本分析中常见的任务。本文将介绍如何使用TF-IDF（词频-逆文档频率）和Word2Vec来进行关键词提取和词聚类显示分析。我们将使用Python编程语言和相应的库来实现这些任务。

1. 关键词提取

关键词提取是从文本中自动提取出最能代表文本主题的关键词的过程。TF-IDF是一种常用的方法，它根据词语在文档中的频率和在整个语料库中的重要性对词语进行加权。下面是使用TF-IDF进行关键词提取的代码示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 文本数据
documents = [
    "这是一个关于自然语言处理的文章",
    "关键词提取是NLP中的常见任务",
    "TF-IDF是一种常用的关键词提取方法"
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