TF-IDF 和 TextRank 关键词提取算法实现

# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import numpy as np
import jieba
import jieba.posseg as psg
from gensim import corpora, models
from jieba import analyse
import functools

# 步骤2:定义停用词表加载函数。停用词表加载方法
def get_stopword_list():
    # 停用词表存储路径，每一行为一个词，按行读取进行加载
    # 进行编码转换确保匹配准确率
    stop_word_path = 'd:/Users/Administrator/Desktop/data/stop_words.utf8'
    stopword_list = [sw.replace('
', '') for sw in open(stop_word_path, encoding='utf-8').readlines()]
    return stopword_list


# 步骤3:定义分词函数。分词方法，调用jieba接口
def seg_to_list(sentence, pos=False):
    if not pos:
        # 不进行词性标注的分词方法
        seg_list = jieba.cut(sentence)
    else:
        # 进行词性标注的分词方法
        seg_list = psg.cut(sentence)
    return seg_list


# 去除干扰词
def word_filter(seg_list, pos=False):
    stopword_list = get_stopword_list()
    filter_list = []
    # 根据 pos参数选择是否进行词性过滤
    # 不进行词性过滤，则将词性都标记为n，表示全部保留
    for seg in seg_list:
        if not pos:
            word = seg
            flag = 'n'
        else:
            word = seg.word
            flag = seg.flag
        if not flag.startswith('n'):
            continue
        # 过滤停用词表中的词，以及长度小于2的词
        if not word in stopword_list and len(word) > 1:
            filter_list.append(word)
    return filter_list


# 数据加载
def load_data(pos=False, corpus_path='d:/Users/Administrator/Desktop/data/corpus.txt'):
    doc_list = []
    for line in open(corpus_path, 'r', encoding='utf-8'):
        content = line.strip()
        seg_list = seg_to_list(content, pos)
        filter_list = word_filter(seg_list, pos)
        doc_list.append(filter_list)
    return doc_list


# IDF值统计方法
def train_idf(doc_list):
    idf_dic = {}
    # 总文档数
    tt_count = len(doc_list)
    # 每个词出现的文档数
    for doc in doc_list:
        for word in set(doc):
            idf_dic[word] = idf_dic.get(word, 0.0) + 1.0
    # 按公式转换为IDF值，分母加1进行平滑处理
    for k, v in idf_dic.items():
        idf_dic[k] = math.log(tt_count / (1.0 + v))
    # 对于没有在字典中的词，默认其仅在一个文档中出现，得到默认IDF值
    default_idf = math.log(tt_count / (1.0))
    return idf_dic, default_idf


# 比较函数，用于topK关键词的按值排序
def cmp(e1, e2):
    res = np.sign(e1[1] - e2[1])
    if res != 0:
        return res
    else:
        a = e1[0] + e2[0]
        b = e2[0] + e1[0]
        if a > b:
            return 1
        elif a == b:
            return 0
        else:
            return -1


# TF-IDF类
class TfIdf(object):
    # 四个参数分别是训练好的IDF字典、默认IDF值、处理后的待提取文本、关键词数量
    def __init__(self, idf_dic, default_idf, word_list, keyword_num):
        self.word_list = word_list
        self.idf_dic, self.default_idf = idf_dic, default_idf
        self.tf_dic = self.get_tf_dic()
        self.keyword_num = keyword_num

    # 统计TF值
    def get_tf_dic(self):
        tf_dic = {}
        for word in self.word_list:
            tf_dic[word] = tf_dic.get(word, 0.0) + 1.0
        tt_count = len(self.word_list)
        for k, v in tf_dic.items():
            tf_dic[k] = float(v) / tt_count
        return tf_dic

    # 按公式计算TF-IDF值
    def get_tfidf(self):
        tfidf_dic = {}
        for word in self.word_list:
            idf = self.idf_dic.get(word, self.default_idf)
            tf = self.tf_dic.get(word, 0)
            tfidf = tf * idf
            tfidf_dic[word] = tfidf
        tfidf_dic.items()
        # 根据TF-IDF值排序，去排序前keyword_num的词作为关键词
        keywords = []
        for k, v in sorted(tfidf_dic.items(), key=functools.cmp_to_key(cmp), reverse=True)[:self.keyword_num]:
            keywords.append(k)
        return keywords


def tfidf_extract(word_list, pos=False, keyword_num=10):
    doc_list = load_data(pos)
    idf_dic, default_idf = train_idf(doc_list)
    tfidf_model = TfIdf(idf_dic, default_idf, word_list, keyword_num)
    keywords = tfidf_model.get_tfidf()

    # 将关键词保存到字符串中
    result = ''
    for keyword in keywords:
        result += keyword + '/'

    # 将关键词写入文件
    with open('d:/Users/Administrator/Desktop/data/result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('TF-IDF模型结果:
')
        f.write(result)


def textrank_extract(text, pos=False, keyword_num=10):
    textrank = analyse.textrank
    keywords = textrank(text, keyword_num)

    # 将关键词保存到字符串中
    result = ''
    for keyword in keywords:
        result += keyword + '/'

    # 将关键词写入文件
    with open('d:/Users/Administrator/Desktop/data/result.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write('
TextRank模型结果:
')
        f.write(result)


# 调用函数进行关键词提取并保存到文件
with open('d:/Users/Administrator/Desktop/data/corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()  # 读取文本

seg_list = seg_to_list(text, pos)
filter_list = word_filter(seg_list, pos)

tfidf_extract(filter_list, True, 10)
textrank_extract(text, True, 10)

这样，关键词提取结果就会保存到d:/Users/Administrator/Desktop/data/result.txt文件中了。

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其他建议：

您可以使用其他 NLP 工具包，例如 spaCy，进行分词和词性标注，以提高关键词提取的准确率。
您可以使用其他关键词提取算法，例如 YAKE，进行比较分析，选择最适合您的应用场景的算法。
您可以根据具体需求，调整关键词提取的参数，例如关键词数量、停用词表、词性过滤等，以获得更理想的关键词提取结果。