jieba textrank关键词提取 python_教你如何使用python快速提取文章关键词（附源码）

本文主要是介绍jieba textrank关键词提取 python_教你如何使用python快速提取文章关键词（附源码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

写在前面

如何给文章取一个标题，要贴近文章主题那种？如何给文章提取关键词？即使你能一目十行，过目不忘，也比不上机器“一幕十篇”。接下来介绍一个python项目，经过笔者的改造后，可以方便学习和使用，它能很好、很快地提取文章关键词。

先喝杯咖啡，让我们开始python之旅

环境配置

python版本： 3.6.0

编辑器： pycharm

项目所需要的环境安装包

pip install jiebapip install bs4

第一步：导入相关的python包

# encoding:utf-8import jiebaimport jieba.analyseimport jieba.posseg as psegfrom bs4 import BeautifulSoup

jieba: 这是一个处理中文分词工具包。其实它并不是只有分词这一个功能，而是一个开源框架，提供了很多在分词之上的算法，如关键词提取、词性标注等。可以说是做人工智能一个必备的python包。

bs4: 它的作用是能够快速方便简单的提取网页中指定的内容，给我一个网页字符串，然后使用它的接口将网页字符串生成一个对象，然后通过这个对象的方法来提取数据。爬虫工程师会经常用到这个包，这里作为一个数据清洗的包使用。

第二步：参数配置类

class CONF:    stopwords_path = './data/stopwords.txt'    mydict_path = './data/mydict.txt'    top_n = 10  # 只取10个关键词

参数配置类：文件路径、模型存放路径、模型参数统一放在一个类中。值得注意的是，实际项目开发的时候，是用后缀名为config 文本文件存放，不会直接写在代码里。这里为了演示方便，就写在一起，也方便运行。这块代码放在代码文件的开头也方便查看和修改。stopwords_path 是一个停用词库的相对路径。mydict_path 是一个词典路径，词典里主要存放一些网络名词和一些 jieba 分词识别不出的新词汇。

第三步：类的初始化

class KeyWordModel:    def __init__(self, stopwords_path, mydict_path, top_n):        self.stopwords_path = stopwords_path        self.mydict_path = mydict_path        self.top_n = top_n        # 加载停用词  特殊词典        jieba.analyse.set_stop_words(self.stopwords_path)        jieba.load_userdict(self.mydict_path)    """模型初始化"""    @classmethod    def initialize(cls, config):        stopwords_path = config.stopwords_path        mydict_path = config.mydict_path        top_n = config.top_n        return cls(stopwords_path, mydict_path, top_n)

initialize() 函数和 __init__() 函数是对象初始化和实例化，其中包括基本参数的赋值、最后返回用户一个对象。这里作为一个类的基本操作，是属于一个通用模板，在大多数项目中，都可以这么去写。为了养成良好的编程习惯，大家可以把这个模板记下来，后续直接套用，修改部分参数就可以了。jieba.analyse.set_stop_words() 和 jieba.load_userdict() 分别是导入停用词和导入自己构建的词汇，这里放在__init__() 函数中，类被实例化的时候，只被调用一次。

第四步：类的主流程函数

"""获取关键词"""def get_keyword(self, content):    text_rank_word = self.__tf_idf_key_word(content)    tf_idf_word = self.__textrank_key_word(content)    word_list = list(set(text_rank_word).union(set(tf_idf_word)))    result = self.__filter_pos_key_word(word_list, content)    return result

在写代码的时候，一定要抓住主线，就是代码运行的主流程。因为一个完整可靠的项目，它是有很多细枝末节考虑，很多步骤是要分模块来写。主流程就是把主心干确定好，各个模块的入口确定好。这样开发的时候，思路会比较清晰，不会被细节吸引住。这里主心干只有个函数 get_keyword() 的调用，其中text_rank_word 、tf_idf_word 分别用textrank 和tfidf算法提取关键词，最后再用词性过滤器__filter_pos_key_word()，提取名词关键词。

第五步：提取关键词的三个方法

"""TF-IDF 提取top_n个关键词"""def __tf_idf_key_word(self, content):    sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")    tags = jieba.analyse.extract_tags(sp.text, topK=self.top_n)    return tags"""TextRank 提取top_n个关键词"""def __textrank_key_word(self, content):    sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")    tags = jieba.analyse.textrank(sp.text, topK=self.top_n)    return tags"""只获取名词"""def __filter_pos_key_word(self, tag_list, content, pos_list=['n', 'nr', 'ns', 'nt', 'nrt']):    sp = BeautifulSoup(content, "html.parser")    words = pseg.cut(sp.text)    list_tmp = []    for w in words:        word = w.word        if w.flag in pos_list and len(word) > 1 and word not in list_tmp and word in tag_list:            list_tmp.append(word)    return list_tm

TF-IDF：这是一个常用的提取关键词算法，利用文章中词频越高重要性越高、和逆词频(该词在其他文章词频越低越能代表本文章)。

TextRank：有点像PageRank 算法，感兴趣的朋友可以了解一下，这里不过多介绍有难度的算法。

pseg: 这是一个词性解析器，它能够分析句子中每个词语的属性，例如：名词、动词、形容词等。