Python怎么使用tf-idf算法计算文档关键字权重并生成词云

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1. 根据tf-idf计算一个文档的关键词或者短语：

代码如下：

注意需要安装pip install sklean；

from re import split
from jieba.posseg import dt
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from collections import Counter
from time import time
import jieba


#pip install sklean


FLAGS = set('a an b f i j l n nr nrfg nrt ns nt nz s t v vi vn z eng'.split())

def cut(text):
    for sentence in split('[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]+', text.strip()):
        for w in dt.cut(sentence):
            if len(w.word) > 2 and w.flag in FLAGS:
                yield w.word

class TFIDF:
    def __init__(self, idf):
        self.idf = idf

    @classmethod
    def train(cls, texts):
        model = TfidfVectorizer(tokenizer=cut)
        model.fit(texts)
        idf = {w: model.idf_[i] for w, i in model.vocabulary_.items()}
        return cls(idf)

    def get_idf(self, word):
        return self.idf.get(word, max(self.idf.values()))

    def extract(self, text, top_n=10):
        counter = Counter()
        for w in cut(text):
            counter[w] += self.get_idf(w)
        #return [i[0:2] for i in counter.most_common(top_n)]
        return [i[0] for i in counter.most_common(top_n)]


if __name__ == '__main__':
    t0 = time()
    with open('./nlp-homework.txt', encoding='utf-8')as f:
        _texts = f.read().strip().split('\n')
        # print(_texts)
    tfidf = TFIDF.train(_texts)
    # print(_texts)
    for _text in _texts:
        seq_list=jieba.cut(_text,cut_all=True)  #全模式
        # seq_list=jieba.cut(_text,cut_all=False)  #精确模式
        # seq_list=jieba.cut_for_search(_text,)    #搜索引擎模式
        # print(list(seq_list))
        print(tfidf.extract(_text))
        with open('./resultciyun.txt','a+', encoding='utf-8') as g:
            for i in tfidf.extract(_text):
                g.write(str(i) + " ")
    print(time() - t0)

2. 生成词云：

代码如下：

• 注意需要安装pip install wordcloud；

• 以及为了保证中文字体正常显示，需要下载Simsun.ttf字体，并且将这个字体包也放在和程序相同的目录下；

from wordcloud import WordCloud
filename = "resultciyun.txt"
with open(filename) as f:
 resultciyun = f.read()

wordcloud = WordCloud(font_path="simsun.ttf").generate(resultciyun)
# %pylab inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

3 最后词云的图片

读到这里，这篇“Python怎么使用tf-idf算法计算文档关键字权重并生成词云”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注编程之家行业资讯频道。