Python实现提取文章关键字

2024-04-01 17:12 Python实现提取文章关键字已关闭评论

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TfidfVectorizersklearn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PorterStemmerWordNetLemmatizer),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sklearnnltk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。

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