Python实现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

简介: Python实现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

思路

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, withWeight=True, allowPOS=())
    print(keywords)
  print('提取完毕!')
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