知识点2.2.1 TF-IDF算法的基本思想

TF-IDF算法由TF和IDF两部分组成，是TF算法和IDF算法的综合使用

TF（词频）：某词在某文档中出现的次数/该文档的总词数，词频越高表示该词对该文档的表达能力越强

IDF（逆文档频次）：log(语料库中的总文档数/(1+语料库中出现某词的文档数))，分母加1是使用了拉普拉斯平滑，以避免个别新词没有在语料库中出现而导致分母为0的情况，逆文档频次越高表示该词对该文档的区分能力越强

例：“发展”在2021年的政府工作报告中出现的频数较高（TF较高），但在每一年的政府工作报告中都出现（IDF较低），因此“发展”可能不是2021年政府工作报告的关键词

​ “高质量”在2021年政府工作报告中出现的频数较高（TF较高），且仅在近几年的政府工作报告中出现（IDF也较高），因此“高质量”可能就是2021年政府工作报告的关键词

优点：便于理解，便于计算

缺点：考虑信息不够全面（词性、位置）

改进：在传统TF-IDF算法的基础上，按词性（比如名词）、位置（比如起始段落或结尾段落）等信息赋予某些词更高的权重

知识点2.2.2 基于jieba的TF-IDF关键词提取

基于jieba的TF-IDF关键词提取的特点：

1. 能够直接分词
2. 能够使用自定义词典（新词、停用词）
3. 能够直接计算TF-IDF值（无需训练模型）
4. 能够使用自定义语料库（计算IDF值）
5. 计算结果以列表形式呈现（而非矩阵）
6. 适用于单文本关键词提取

#载入需要的程序模块
import jieba.analyse

#导入需分析的文档（str类型），并打印
with open('C:\\Users\\dell-pc\\desktop\\2021.txt', "r", encoding = 'utf-8') as f:chap2_tf = f.read()print(chap2_tf)

#导入自定义的停用词词典
jieba.analyse.set_stop_words('C:\\Users\\dell-pc\\desktop\\停用词.txt')

#使用tf-idf算法提取前20个关键词（基于jieba默认的计算idf值的语料库）
freq_tf = jieba.analyse.extract_tags(chap2_tf, topK = 20)
freq_tf

#使用tf-idf算法提取前20个关键词及tf-idf值
freq_tf = jieba.analyse.extract_tags(chap2_tf, topK = 20, withWeight = True)
freq_tf

#使用tf-idf算法提取前20个指定词性的关键词及tf-idf值（n表示名词）
freq_tf = jieba.analyse.extract_tags(chap2_tf, topK = 20, withWeight = True, allowPOS=('n'))
freq_tf

知识点2.2.3 关键词的词云图展示

#载入需要的程序包
import wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt

#导入需要的中文字体
myfont = r'C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttc'

#绘制词云图（如要绘制前50个关键词的词云图，则需在关键词提取命令中将topK设置为50）
word_cloud = wordcloud.WordCloud(font_path = myfont,width = 1200,height = 800,mode = 'RGBA',background_color = None,max_words = 50,colormap = 'cividis').fit_words(dict(freq_tf))

• font_path 设置自定义字体路径
• width 设置图片宽度，默认为400
• height 设置图片高度，默认为200
• mode 默认为‘RGB’，当设置为’RGBA’时背景色为透明
• background_color 设置图片背景色，默认为黑色
• max_words 设置图片显示的词数，默认为200
• colormap 设置字体颜色

wordcloud官方网址(https://amueller.github.io/word_cloud/)

字体颜色参考网址(https://matplotlib.org/stable/gallery/color/colormap_reference.html)

#展示词云图
plt.imshow(word_cloud)
plt.axis("off")
plt.show() 

#保存词云图
word_cloud.to_file("chap202.png")

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