思路：

1.读取所有文章标题；

2.用“结巴分词”的工具包进行文章标题的词语分割；

3.用“sklearn”的工具包计算Tf-idf（词频-逆文档率）;

4.得到满足关键词权重阈值的词

结巴分词详见：结巴分词Github

sklearn详见：文本特征提取――4.2.3.4 Tf-idf项加权

import os
import jieba
import sys
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 
 
sys.path.append("../")
jieba.load_userdict('userdictTest.txt')
STOP_WORDS = set((
  "基于", "面向", "研究", "系统", "设计", "综述", "应用", "进展", "技术", "框架", "txt"
 ))
 
def getFileList(path):
 filelist = []
 files = os.listdir(path)
 for f in files:
  if f[0] == '.':
   pass
  else:
   filelist.append(f)
 return filelist, path
 
def fenci(filename, path, segPath):
 
 # 保存分词结果的文件夹
 if not os.path.exists(segPath):
  os.mkdir(segPath)
 seg_list = jieba.cut(filename)
 result = []
 for seg in seg_list:
  seg = ''.join(seg.split())
  if len(seg.strip()) >= 2 and seg.lower() not in STOP_WORDS:
   result.append(seg)
 
 # 将分词后的结果用空格隔开，保存至本地
 f = open(segPath + "/" + filename + "-seg.txt", "w+")
 f.write(' '.join(result))
 f.close()
 
def Tfidf(filelist, sFilePath, path, tfidfw):
 corpus = []
 for ff in filelist:
  fname = path + ff
  f = open(fname + "-seg.txt", 'r+')
  content = f.read()
  f.close()
  corpus.append(content)
 
 vectorizer = TfidfVectorizer() # 该类实现词向量化和Tf-idf权重计算
 tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)
 word = vectorizer.get_feature_names()
 weight = tfidf.toarray()
 
 if not os.path.exists(sFilePath):
  os.mkdir(sFilePath)
 
 for i in range(len(weight)):
  print('----------writing all the tf-idf in the ', i, 'file into ', sFilePath + '/', i, ".txt----------")
  f = open(sFilePath + "/" + str(i) + ".txt", 'w+')
  result = {}
  for j in range(len(word)):
   if weight[i][j] >= tfidfw:
    result[word[j]] = weight[i][j]
  resultsort = sorted(result.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
  for z in range(len(resultsort)):
   f.write(resultsort[z][0] + " " + str(resultsort[z][1]) + '\r\n')
   print(resultsort[z][0] + " " + str(resultsort[z][1]))
  f.close()

TfidfVectorizer( ) 类 实现了词向量化和Tf-idf权重的计算

词向量化：vectorizer.fit_transform是将corpus中保存的切分后的单词转为词频矩阵，其过程为先将所有标题切分的单词形成feature特征和列索引，并在dictionary中保存了{‘特征'：索引，……}，如{‘农业'：0，‘大数据'：1，……}，在csc_matric中为每个标题保存了 (标题下标，特征索引) 词频tf……，然后对dictionary中的单词进行排序重新编号，并对应更改csc_matric中的特征索引，以便形成一个特征向量词频矩阵，接着计算每个feature的idf权重，其计算公式为 其中是所有文档数量，是包含该单词的文档数。最后计算tf*idf并进行正则化，得到关键词权重。

以下面六个文章标题为例进行关键词提取

Using jieba on 农业大数据研究与应用进展综述.txt

Using jieba on 基于Hadoop的分布式并行增量爬虫技术研究.txt

Using jieba on 基于RPA的财务共享服务中心账表核对流程优化.txt

Using jieba on 基于大数据的特征趋势统计系统设计.txt

Using jieba on 网络大数据平台异常风险监测系统设计.txt

Using jieba on 面向数据中心的多源异构数据统一访问框架.txt

----------writing all the tf-idf in the 0 file into ./keywords/ 0 .txt----------

农业 0.773262366783

大数据 0.634086202434

----------writing all the tf-idf in the 1 file into ./keywords/ 1 .txt----------

hadoop 0.5

分布式 0.5

并行增量 0.5

爬虫 0.5

----------writing all the tf-idf in the 2 file into ./keywords/ 2 .txt----------

rpa 0.408248290464

优化 0.408248290464

服务中心 0.408248290464

流程 0.408248290464

财务共享 0.408248290464

账表核对 0.408248290464

----------writing all the tf-idf in the 3 file into ./keywords/ 3 .txt----------

特征 0.521823488025

统计 0.521823488025

趋势 0.521823488025

大数据 0.427902724969

----------writing all the tf-idf in the 4 file into ./keywords/ 4 .txt----------

大数据平台 0.4472135955

异常 0.4472135955

监测 0.4472135955

网络 0.4472135955

风险 0.4472135955

----------writing all the tf-idf in the 5 file into ./keywords/ 5 .txt----------

多源异构数据 0.57735026919

数据中心 0.57735026919

统一访问 0.57735026919

以上这篇Python3 文章标题关键字提取的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持爱蒂网。