2021/9/24

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

import jieba.analyse

• jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
  • sentence 为待提取的文本
  • topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 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，即不筛选
• jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

代码示例 （关键词提取）:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py(代码如下)

import sys
sys.path.append('../')

import jieba
import jieba.analyse
from optparse import OptionParser

USAGE = "usage:    python extract_tags.py [file name] -k [top k]"

parser = OptionParser(USAGE)
parser.add_option("-k", dest="topK")
opt, args = parser.parse_args()


if len(args) < 1:
    print(USAGE)
    sys.exit(1)

file_name = args[0]

if opt.topK is None:
    topK = 10
else:
    topK = int(opt.topK)

content = open(file_name, 'rb').read()

tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)

print(",".join(tags))

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
• 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big(内容如下)

• 劳动防护 13.900677652
  勞動防護 13.900677652
  生化学 13.900677652
  生化學 13.900677652
  奥萨贝尔 13.900677652
  奧薩貝爾 13.900677652
  考察队员 13.900677652
  考察隊員 13.900677652
  ......

• 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py

import sys
sys.path.append('../')

import jieba
import jieba.analyse
from optparse import OptionParser

USAGE = "usage:    python extract_tags_idfpath.py [file name] -k [top k]"

parser = OptionParser(USAGE)
parser.add_option("-k", dest="topK")
opt, args = parser.parse_args()


if len(args) < 1:
    print(USAGE)
    sys.exit(1)

file_name = args[0]

if opt.topK is None:
    topK = 10
else:
    topK = int(opt.topK)

content = open(file_name, 'rb').read()

jieba.analyse.set_idf_path("../extra_dict/idf.txt.big");#与extract_tags相比多了这一句

tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)

print(",".join(tags))