import pymongoimport nltkimport functoolsimport mathfrom bsonobjectid import ObjectIdfrom bson import json_util as jsonbfrom nltk import word_tokenizepos_tagfrom gensim import corpora modelsfrom nltkc

这段代码实现了一个基于TF-IDF模型的关键词提取功能。首先，从MongoDB数据库中获取评论数据，并进行分词、去除标点符号和停用词等预处理操作。然后，使用词干提取方法对分词结果进行处理。接着，使用TF-IDF模型计算关键词，并按照TF-IDF值从高到低排序，输出排名前keyword_num个关键词。

具体地，代码中train_idf函数用于计算idf值，其中参数doc_list是一个列表，每个元素表示一篇文章，每篇文章是一个由单词组成的列表。该函数返回一个字典idf_dic，其中每个键表示一个单词，每个值表示该单词的idf值。默认idf值default_idf是所有单词的文档频率的自然对数的相反数。

函数cmp用于对关键词按照TF-IDF值从高到低排序，函数tfidf_extract是主函数，用于调用TF-IDF模型并输出结果。函数TfIdf是TF-IDF模型的实现，其中参数idf_dic是一个字典，表示所有单词的idf值；default_idf是默认idf值；doc_list是一个列表，表示待处理的文本；keyword_num是要提取的关键词的数量。该模型首先计算TF值，然后根据公式计算TF-IDF值，并对结果按照TF-IDF值从高到低排序，输出排名前keyword_num个关键词。

需要注意的是，代码中使用了NLTK和gensim库，需要提前安装并导入。此外，该代码中的路径和停用词表需要根据实际情况进行修改