什么是商城网站建设,学做网站要多久多少钱,品牌网站推广软件,邯郸景区网站制作版权声明#xff1a;本文为博主原创文章#xff0c;遵循CC 4.0 BY-SA版权协议#xff0c;转载请附上原文出处链接和本声明。
Python实现jieba对文本分词并写入新的文本文件#xff0c;然后提取出文本中的关键词思想
先对文本进行读写操作#xff0c;利用jieba分词对待分词…版权声明本文为博主原创文章遵循CC 4.0 BY-SA版权协议转载请附上原文出处链接和本声明。
Python实现jieba对文本分词并写入新的文本文件然后提取出文本中的关键词思想
先对文本进行读写操作利用jieba分词对待分词的文本进行分词然后将分开的词之间用空格隔断然后调用extract_tags()函数提取文本关键词
代码#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Time : 2019/5/19 19:10
# Author : cunyu
# Site : cunyu1943.github.io
# File : Seg.py
# Software: PyCharm
import jieba
import jieba.analyse
# 待分词的文本路径
sourceTxt ./source.txt
# 分好词后的文本路径
targetTxt ./target.txt
# 对文本进行操作
with open(sourceTxt, r, encoding utf-8) as sourceFile, open(targetTxt, a, encoding utf-8) as targetFile:
for line in sourceFile:
seg jieba.cut(line.strip(), cut_all False)
# 分好词之后之间用空格隔断
output .join(seg)
targetFile.write(output)
targetFile.write(\n)
prinf(写入成功)
# 提取关键词
with open(targetTxt, r, encoding utf-8) as file:
text file.readlines()几个参数解释
* text : 待提取的字符串类型文本
* topK : 返回TF-IDF权重最大的关键词的个数默认为20个
* withWeight : 是否返回关键词的权重值默认为False
* allowPOS : 包含指定词性的词默认为空keywords jieba.analyse.extract_tags(str(text), topK 10, withWeightTrue, allowPOS())
print(keywords)
print(提取完毕)
