Python 使用tf-idf算法计算文档关键字权重，并生成词云

作者：虚坏叔叔
博客：https://xuhss.com

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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：

1. 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 skleanFLAGS = 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.wordclass TFIDF:def __init__(self, idf):self.idf = idf@classmethoddef 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 WordCloudfilename = "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

总结

最后的最后
由本人水平所限，难免有错误以及不足之处， 屏幕前的靓仔靓女们 如有发现，恳请指出！

最后，谢谢你看到这里，谢谢你认真对待我的努力，希望这篇博客对你有所帮助！

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