jieba-基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

jieba-基于 TF-IDF 算法的关键词抽取


通过上述三篇文章的介绍(详见其他的博客),接下来将对TF-IDF算法的实现进行介绍。

  • 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

关键词提取的代码如下:

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))

测试样本为《西游记》的TXT文件(后续代码的测试样本都是基于此文本进行测试,不再进行说明),在命令行中输入如下语句:

python extract_tags.py xiyouji.txt -k 10

所得结果如下所示:

jieba-基于 TF-IDF 算法的关键词抽取_第1张图片

1.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:

jieba-基于 TF-IDF 算法的关键词抽取_第2张图片

  • 代码如下:

    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("../jieba-基于 TF-IDF 算法的关键词抽取/idf.txt.big");
    
    tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)
    
    print(",".join(tags))
    

    在命令行中输入如下代码:

    python extract_tags_idfpath.py xiyouji.txt -k 10
    

    所得结果如下所示:

jieba-基于 TF-IDF 算法的关键词抽取_第3张图片

2.关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

  • 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径

  • 自定义语料库示例(注:字典采用utf-8的编码格式):

jieba-基于 TF-IDF 算法的关键词抽取_第4张图片

  • 代码如下:

    import sys
    sys.path.append('../')
    
    import jieba
    import jieba.analyse
    from optparse import OptionParser
    
    USAGE = "usage:    python extract_tags_stop_words.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_stop_words("../extra_dict/stop_words.txt")
    jieba.analyse.set_idf_path("../extra_dict/idf.txt.big");
    
    tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)
    
    print(",".join(tags))
    

    在命令行中输入代码:

    python extract_tags_stop_words.py xiyouji.txt -k 10
    

    所得结果如下所示:

    jieba-基于 TF-IDF 算法的关键词抽取_第5张图片

3.关键词一并返回关键词权重值

  • 代码如下:

    import sys
    sys.path.append('../')
    
    import jieba
    import jieba.analyse
    from optparse import OptionParser
    
    USAGE = "usage:    python extract_tags_with_weight.py [file name] -k [top k] -w [with weight=1 or 0]"
    
    parser = OptionParser(USAGE)
    parser.add_option("-k", dest="topK")
    parser.add_option("-w", dest="withWeight")
    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)
    
    if opt.withWeight is None:
        withWeight = False
    else:
        if int(opt.withWeight) is 1:
            withWeight = True
        else:
            withWeight = False
    
    content = open(file_name, 'rb').read()
    
    tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK, withWeight=withWeight)
    
    if withWeight is True:
        for tag in tags:
            print("tag: %stt weight: %f" % (tag[0],tag[1]))
    else:
        print(",".join(tags))
    

    在命令行中输入代码:

    python extract_tags_with_weight.py xiyouji.txt -k 10 -w 1
    

    (1为显示权重值,0为不显示权重值)

    所得结果如下所示:

jieba-基于 TF-IDF 算法的关键词抽取_第6张图片

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