Python实现提取文章关键字

虽然您提供的信息提到有一段适用于英文文章的高效Python代码，但没有直接提供具体的代码细节。不过，基于常见的文本处理和自然语言处理方法，我可以为您提供一个基本的Python代码示例，用于提取英文文章的关键字。以下是一个简单的基于TF-IDF算法的实现，使用sklearn库来计算关键词权重：

import re
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from collections import Counter

def extract_keywords(text, top_n=10):
    # 预处理文本：移除标点、转换为小写、分词
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text).lower()
    words = text.split()

    # 使用TF-IDF算法计算词频-逆文档频率
    vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(words)

    # 获取每个词语的TF-IDF值
    word_scores = zip(vectorizer.get_feature_names_out(), tfidf_matrix.toarray()[0])

    # 根据TF-IDF值对词语排序
    sorted_word_scores = sorted(word_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 提取前top_n个最高得分的词语作为关键词
    top_keywords = [word for word, score in sorted_word_scores[:top_n]]

    return top_keywords

# 示例用法：
article_text = "Your English article text goes here..."
keywords = extract_keywords(article_text)
print("Top keywords:", keywords)

这段代码首先对输入的英文文章进行预处理，包括去除标点符号、转为小写以及分词。然后，它使用TfidfVectorizer从sklearn库中计算每个词的TF-IDF值。TF-IDF是一种衡量单词在文档中重要性的常见方法，它结合了词频（TF）和逆文档频率（IDF）。最后，代码按TF-IDF值对词语排序，并返回得分最高的前top_n个单词作为关键词。

请注意，这只是一个基础的实现，实际应用中可能还需要考虑以下几点：

• 更复杂的预处理：可能需要进行词干化或词形还原（例如使用NLTK库的PorterStemmer或WordNetLemmatizer），以及去除停用词（如vectorizer中的stop_words参数）以提高关键词提取的质量。
• 短语识别：单个关键词可能不足以完全捕捉文章的主题，有时候关键短语（multi-word expressions）更具代表性。您可以使用诸如sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2))来同时考虑单词和二元词组。
• 主题模型：对于更复杂的文章或文档集，可以考虑使用主题建模（如Latent Dirichlet Allocation, LDA）来提取多个主题及其对应的关键词。

请根据实际需求调整上述代码，并确保已经安装了必要的Python库（如sklearn、nltk等）。如果您需要处理中文文本，除了相应的预处理步骤（如分词）外，还需要使用支持中文的工具包（如jieba）和适合中文文本的TF-IDF实现。