使用Python进行文本分析，如何提取关键词？

原创「爱情、让人受尽委屈。」 2025-01-15 18:21 35阅读 0赞

在Python中，我们可以使用多种库来提取关键词。这里以两个常用的库：`jieba`和`NLTK`为例。

1. `jieba`库：
   首先需要安装`jieba`库，可以通过pip命令进行安装：

```bash
   pip install jieba
   ```

然后可以使用以下代码提取关键词：

```python
   import jieba

# 你的文本
   text = "这是一段示例文本，我们将用jieba来提取关键词。"

# 使用分词器进行分词
   segmentation_result = jieba.lcut(text)

# 提取关键词（这里使用停用词表，可以忽略）
   stop_words = set(jieba停用词表)
   keywords = [word for word in segmentation_result if word not in stop_words]

print("提取的关键词：", keywords)
   ```

2. `NLTK`库：
   首先需要安装`nltk`库，同样可以通过pip命令进行安装：

```bash
   pip install nltk
   ```

然后下载停用词表，可以使用以下代码进行下载和分词：

```python
   import nltk
   from nltk.corpus import stopwords

# 下载停用词表
   nltk.download('stopwords')

# 你的文本
   text = "这是一段示例文本，我们将用nltk来提取关键词。"

# 使用停用词进行分词
   stop_words = set(stopwords.words('english')) if 'english' in nltk.data.find('corpora')['stopwords'] else stopwords.words('english')
   words = [word for word in nltk.word_tokenize(text) if word not in stop_words]

print("提取的关键词：", words)
   ```

以上两种方法都可以有效地从文本中提取关键词。

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