python TF-IDF算法實現文本關鍵詞提取

python TF-IDF算法實現文本關鍵詞提取？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

TF-IDF算法步驟：

（1）、計算詞頻：

詞頻 = 某個詞在文章中出現的次數

考慮到文章有長短之分，考慮到不同文章之間的比較，將詞頻進行標準化

詞頻 = 某個詞在文章中出現的次數/文章的總詞數

詞頻 = 某個詞在文章中出現的次數/該文出現次數最多的詞出現的次數

（2）、計算逆文檔頻率

需要一個語料庫（corpus）來模擬語言的使用環境。

逆文檔頻率 = log(語料庫的文檔總數/(包含該詞的文檔數 + 1))

（3）、計算TF-IDF

TF-IDF = 詞頻（TF）* 逆文檔頻率（IDF）

詳細代碼如下：

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
 
'''
計算文檔的TF-IDF
'''
import codecs
import os
import math
import shutil
 
#讀取文本文件
def readtxt(path):
 with codecs.open(path,"r",encoding="utf-8") as f:
  content = f.read().strip()
 return content
 
#統計詞頻
def count_word(content):
 word_dic ={}
 words_list = content.split("/")
 del_word = ["\r\n","/s"," ","/n"]
 for word in words_list:
  if word not in del_word:
   if word in word_dic:
    word_dic[word] = word_dic[word]+1
   else:
    word_dic[word] = 1
 return word_dic
 
#遍歷文件夾
def funfolder(path):
 filesArray = []
 for root,dirs,files in os.walk(path):
  for file in files:
   each_file = str(root+"//"+file)
   filesArray.append(each_file)
 return filesArray
 
 
#計算TF-IDF
def count_tfidf(word_dic,words_dic,files_Array):
 word_idf={}
 word_tfidf = {}
 num_files = len(files_Array)
 for word in word_dic:
  for words in words_dic:
   if word in words:
    if word in word_idf:
     word_idf[word] = word_idf[word] + 1
    else:
     word_idf[word] = 1
 for key,value in word_dic.items():
  if key !=" ":
   word_tfidf[key] = value * math.log(num_files/(word_idf[key]+1))
 
 #降序排序
 values_list = sorted(word_tfidf.items(),key = lambda item:item[1],reverse=True)
 return values_list
 
#新建文件夾
def buildfolder(path):
 if os.path.exists(path):
  shutil.rmtree(path)
 os.makedirs(path)
 print("成功創建文件夾！")
 
#寫入文件
def out_file(path,content_list):
 with codecs.open(path,"a",encoding="utf-8") as f:
  for content in content_list:
   f.write(str(content[0]) + ":" + str(content[1])+"\r\n")
 print("well done!")
 
def main():
 #遍歷文件夾
 folder_path = r"分詞結果"
 files_array = funfolder(folder_path)
 #生成語料庫
 files_dic = []
 for file_path in files_array:
  file = readtxt(file_path)
  word_dic = count_word(file)
  files_dic.append(word_dic)
 #新建文件夾
 new_folder = r"tfidf計算結果"
 buildfolder(new_folder)
 
 #計算tf-idf,并將結果存入txt
 i=0
 for file in files_dic:
  tf_idf = count_tfidf(file,files_dic,files_array)
  files_path = files_array[i].split("//")
  #print(files_path)
  outfile_name = files_path[1]
  #print(outfile_name)
  out_path = r"%s//%s_tfidf.txt"%(new_folder,outfile_name)
  out_file(out_path,tf_idf)
  i=i+1
 
if __name__ == '__main__':
 main()

看完上述內容，你們掌握python TF-IDF算法實現文本關鍵詞提取的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！