高频词关键词剖析指南：用Python化繁为简

后端

2023-11-09 08:05:30

文本分析的利器：高频词和关键词分析

简介

在当今数据驱动的时代，文本分析已成为各个行业的重中之重。海量文本数据源源不断地涌现，从中提取有价值的信息已成为一项艰巨的任务。高频词和关键词的分析提供了一把利器，帮助我们快速洞察文本的主题和重点，为进一步的数据挖掘和分析奠定坚实的基础。

Python中的文本处理利器

Python编程语言为文本分析提供了强大的库，如nltk和jieba。这些库提供了丰富的函数和方法，涵盖从分词到关键词提取等一系列任务。

高频词分析实战

nltk库实战指南

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter

text = "这是一段需要分析的文本，其中包含了大量的信息。"

tokens = word_tokenize(text)

stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]

freq_dist = Counter(tokens)

for word, freq in freq_dist.most_common(10):
    print(f"{word}：{freq}")

jieba库实战指南

import jieba
from collections import Counter

text = "这是一段需要分析的中文文本，其中包含了大量的信息。"

tokens = jieba.lcut(text)

freq_dist = Counter(tokens)

for word, freq in freq_dist.most_common(10):
    print(f"{word}：{freq}")

关键词提取

除了高频词分析，关键词提取也是文本分析中的重要步骤。关键词是能够高度概括文本内容的特定词或短语，可以为进一步的主题建模、情感分析和文本分类提供基础。

nltk库中TF-IDF算法实战

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

text = "这是一段需要分析的文本，其中包含了大量的信息。"

tokens = word_tokenize(text)

stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]

stemmer = PorterStemmer()
tokens = [stemmer.stem(token) for token in tokens]

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([text])

features = vectorizer.get_feature_names_out()
coefficients = X.toarray()[0]

for feature, coefficient in zip(features, coefficients):
    print(f"{feature}：{coefficient}")

jieba库中TextRank算法实战

import jieba
from jieba.analyse import textrank

text = "这是一段需要分析的中文文本，其中包含了大量的信息。"

keywords = textrank.extract_keywords(text, topK=10)

for keyword in keywords:
    print(keyword)

深入文本分析

高频词和关键词的分析只是文本分析的开端。在它们的基础上，我们可以进行更深入的分析，如：