Python 实战 | 文本分析之文本关键词提取

Question

如题所述

Answer 1

Python实现中文文本关键词提取的常用算法是TFIDF和TextRank。

TFIDF算法：

原理：结合词频和逆文档频率，通过计算TFIDF值量化关键词的重要性。特点：需要大量文本作为基础，提取关键词时需考虑文本多样性。在特定领域文本处理上效果一般，但对大部分文本适用性较强。适用场景：易于实现，权重计算直观，适合有充足文本数据支持的情况。

TextRank算法：

原理：基于PageRank算法，通过构建单词关系图进行迭代计算，确定关键词权重。特点：无需依赖大量文本，适用于单一文本关键词提取。算法原理较为抽象，实现过程复杂，但可以使用现成的库提供方便的接口。适用场景：适用于单一文本或文本数据量较少的情况，提取关键词时无需大量文本支持。

在实际应用中，选择哪种算法取决于具体应用场景和需求。