1 詞頻統(tǒng)計

1.1 簡單詞頻統(tǒng)計

1.導入jieba庫并定義文本

import jieba
text = "Python是一種高級編程語言，廣泛應用于人工智能、數(shù)據(jù)分析、Web開發(fā)等領域。"

2.對文本進行分詞

words = jieba.cut(text)

這一步會將文本分成若干個詞語，并返回一個生成器對象words，可以使用for循環(huán)遍歷所有的詞語。

3. 統(tǒng)計詞頻

word_count = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:
        word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1

這一步通過遍歷所有的詞語，統(tǒng)計每個詞語出現(xiàn)的次數(shù)，并保存到一個字典word_count中。在統(tǒng)計詞頻時，可以通過去除停用詞等方式進行優(yōu)化，這里只是簡單地過濾了長度小于2的詞語。

4. 結果輸出

for word, count in word_count.items():
    print(word, count)

1.2 加入停用詞

為了更準確地統(tǒng)計詞頻，我們可以在詞頻統(tǒng)計中加入停用詞，以去除一些常見但無實際意義的詞語。具體步驟如下：

定義停用詞列表

import jieba

# 停用詞列表
stopwords = ['是', '一種', '等']

對文本進行分詞，并過濾停用詞

text = "Python是一種高級編程語言，廣泛應用于人工智能、數(shù)據(jù)分析、Web開發(fā)等領域。"
words = jieba.cut(text)
words_filtered = [word for word in words if word not in stopwords and len(word) > 1]

統(tǒng)計詞頻并輸出結果

word_count = {}
for word in words_filtered:
    word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1
for word, count in word_count.items():
    print(word, count)

加入停用詞后，輸出的結果是：

可以看到，被停用的一種這個詞并沒有顯示出來。

2 關鍵詞提取

2.1 關鍵詞提取原理

與對詞語進行單純計數(shù)的詞頻統(tǒng)計不同，jieba提取關鍵字的原理是基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法。TF-IDF算法是一種常用的文本特征提取方法，可以衡量一個詞語在文本中的重要程度。

具體來說，TF-IDF算法包含兩個部分：

• Term Frequency（詞頻）：指一個詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù)，通常用一個簡單的統(tǒng)計值表示，例如詞頻、二元詞頻等。詞頻反映了一個詞在文本中的重要程度，但是忽略了這個詞在整個語料庫中的普遍程度。
• Inverse Document Frequency（逆文檔頻率）：指一個詞在所有文檔中出現(xiàn)的頻率的倒數(shù)，用于衡量一個詞的普遍程度。逆文檔頻率越大，表示一個詞越普遍，重要程度越低；逆文檔頻率越小，表示一個詞越獨特，重要程度越高。

TF-IDF算法通過綜合考慮詞頻和逆文檔頻率，計算出每個詞在文本中的重要程度，從而提取關鍵字。在jieba中，關鍵字提取的具體實現(xiàn)包括以下步驟：

• 對文本進行分詞，得到分詞結果。
• 統(tǒng)計每個詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù)，計算出詞頻。
• 統(tǒng)計每個詞在所有文檔中出現(xiàn)的次數(shù)，計算出逆文檔頻率。
• 綜合考慮詞頻和逆文檔頻率，計算出每個詞在文本中的TF-IDF值。
• 對TF-IDF值進行排序，選取得分最高的若干個詞作為關鍵字。

舉個例子：
F（Term Frequency）指的是某個單詞在一篇文檔中出現(xiàn)的頻率。計算公式如下：
T F = ( 單詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù) ) / ( 文檔中的總單詞數(shù) ) 
例如，在一篇包含100個單詞的文檔中，某個單詞出現(xiàn)了10次，則該單詞的TF為
10 / 100 = 0.1 
IDF（Inverse Document Frequency）指的是在文檔集合中出現(xiàn)某個單詞的文檔數(shù)的倒數(shù)。計算公式如下：
I D F = l o g ( 文檔集合中的文檔總數(shù) / 包含該單詞的文檔數(shù) ) 
例如，在一個包含1000篇文檔的文檔集合中，某個單詞在100篇文檔中出現(xiàn)過，則該單詞的IDF為 l o g ( 1000 / 100 ) = 1.0
TFIDF是將TF和IDF相乘得到的結果，計算公式如下：
T F I D F = T F ∗ I D F 

需要注意的是，TF-IDF算法只考慮了詞語在文本中的出現(xiàn)情況，而忽略了詞語之間的關聯(lián)性。因此，在一些特定的應用場景中，需要使用其他的文本特征提取方法，例如詞向量、主題模型等。

2.2 關鍵詞提取代碼

import jieba.analyse

# 待提取關鍵字的文本
text = "Python是一種高級編程語言，廣泛應用于人工智能、數(shù)據(jù)分析、Web開發(fā)等領域。"

# 使用jieba提取關鍵字
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=True)

# 輸出關鍵字和對應的權重
for keyword, weight in keywords:
    print(keyword, weight)

在這個示例中，我們首先導入了jieba.analyse模塊，然后定義了一個待提取關鍵字的文本text。接著，我們使用jieba.analyse.extract_tags()函數(shù)提取關鍵字，其中topK參數(shù)表示需要提取的關鍵字個數(shù)，withWeight參數(shù)表示是否返回關鍵字的權重值。最后，我們遍歷關鍵字列表，輸出每個關鍵字和對應的權重值。
這段函數(shù)的輸出結果為：

可以看到，jieba根據(jù)TF-IDF算法提取出了輸入文本中的若干個關鍵字，并返回了每個關鍵字的權重值。

到此這篇關于Python中Jieba進行詞頻統(tǒng)計與關鍵詞提取的文章就介紹到這了,更多相關Python Jieba詞頻統(tǒng)計與關鍵詞提取內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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