新人小菜鸟又来写博客啦！！！没人表示不开心~~(>_<)~~

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今天我来弄一个简单的关键词提取的代码

文章内容关键词的提取分为三大步：

（1） 分词

（2） 去停用词

（3） 关键词提取

分词方法有很多，我这里就选择常用的结巴jieba分词；去停用词，我用了一个停用词表。

具体代码如下：

import jieba
import jieba.analyse
#第一步：分词，这里使用结巴分词全模式
text = '''新闻，也叫消息，是指报纸、电台、电视台、互联网经常使用的记录社会、传播信息、反映时代的一种文体，具有真实性、时效性、简洁性、可读性、准确性的特点。新闻概念有广义与狭义之分。就其广义而言，除了发表于报刊、广播、电视上的评论与专文外的常用文本都属于新闻之列，包括消息、通讯、特写、速写（有的将速写纳入特写之列）等等。狭义的新闻则专指消息，消息是用概括的叙述方式，比较简明扼要的文字，迅速及时地报道国内外新近发生的、有价值的的事实。新闻也分公众新闻和小道新闻等。每则新闻在结构上，一般包括标题、导语、主体、背景和结语五部分。前三者是主要部分，后二者是辅助部分。写法上主要是叙述，有时兼有议论、描写、评论等。
'''
fenci_text = jieba.cut(text)
#print("/ ".join(fenci_text))
#第二步：去停用词
#这里是有一个文件存放要改的文章，一个文件存放停用表，然后和停用表里的词比较，一样的就删掉，最后把结果存放在一个文件中
stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopwords.txt') ])
final = ""
for word in fenci_text:
  if word not in stopwords:
    if (word != "。" and word != "，") :
      final = final + " " + word
print(final)
#第三步：提取关键词
a=jieba.analyse.extract_tags(text, topK = 5, withWeight = True, allowPOS = ())
print(a)
#text 为待提取的文本
# topK:返回几个 TF/IDF 权重大的关键词，默认值为20。
# withWeight: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，即不进行筛选。

分享名称：python实现关键词提取的示例讲解-创新互联
文章位置：http://cdweb.net/article/ejcgs.html