Python 实战 | 文本分析之文本关键词提取
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自然语言处理基础任务之一就是文本关键词提取，本文将介绍如何使用 Python 实现中文文本关键词提取。关键词提取能直观反映文章主题，用于情感分析、摘要生成和文本分类。常用算法包括TF-IDF和TextRank。TF-IDF结合词频和文档频率，通过计算TF-IDF值量化关键词重要性。TextRank则借鉴网页排序算法，通过构建单词关系图进行迭代计算，确定关键词权重。使用Python第三方库jieba，可以简便地实现关键词提取。算法实现和应用案例将在后续文章中详细展示。
TF-IDF算法原理：计算每个词的词频和逆文档频率，通过乘积表示词的重要程度。该算法需要大量文本作为基础，提取关键词时需考虑文本多样性。算法在特定领域文本处理上效果一般，但对大部分文本适用性较强。
TextRank算法基于PageRank算法，通过构建单词关系图进行迭代计算，确定关键词权重。TextRank无需依赖大量文本，适用于单一文本关键词提取。算法原理较为抽象，实现过程复杂，但现成库如jieba提供方便的接口。
在实际应用中，TF-IDF和TextRank算法各有优劣。TF-IDF算法易于实现，权重计算直观，但需要大量文本支持。TextRank算法无需依赖大量文本，适用于单一文本关键词提取，但实现过程较为复杂。选择哪种算法取决于具体应用场景和需求。
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自然语言处理基础任务之一就是文本关键词提取，本文将介绍如何使用 Python 实现中文文本关键词提取。关键词提取能直观反映文章主题，用于情感分析、摘要生成和文本分类。常用算法包括TF-IDF和TextRank。TF-IDF结合词频和文档频率，通过计算TF-IDF值量化关键词重要性。TextRank则借鉴网页排序算法，通过构建单词关系图进行迭代计算，确定关键词权重。使用Python第三方库jieba，可以简便地实现关键词提取。算法实现和应用案例将在后续文章中详细展示。
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在实际应用中，TF-IDF和TextRank算法各有优劣。TF-IDF算法易于实现，权重计算直观，但需要大量文本支持。TextRank算法无需依赖大量文本，适用于单一文本关键词提取，但实现过程较为复杂。选择哪种算法取决于具体应用场景和需求。
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