Python 结巴分词实现关键词抽取分析

Python结巴分词是一种中文分词技术，可以将中文文本中的词汇进行拆分，并结合特定算法来确定每个词汇的词性和用途。通过对结巴分词的实现，可以完成中文文本的关键词提取和分析。

下面是Python结巴分词实现关键词抽取分析的完整攻略：

1. 安装结巴分词库

可以通过pip命令来安装结巴分词库，具体代码如下：

pip install jieba

2. 导入结巴分词库和需要分词的文本

在Python代码中，我们需要导入结巴分词库，同时将需要进行分词的文本载入到程序中。具体代码如下：

import jieba

# 载入需要进行分词的文本
text = '这是一个包含中文的文本文件，我们需要对其进行分词处理'

# 使用jieba分词将文本进行拆分
seg_list = jieba.cut(text)

在上面的代码中，我们通过jieba.cut()方法将文本进行了拆分，并将拆分的结果赋值给了seg_list变量。

3. 对分词结果进行关键词提取

我们可以通过遍历分词结果并筛选出特定类型的词汇，从而实现对中文文本的关键词提取，具体代码如下：

# 定义需要过滤的关键词类型
filter_words = ['的', '我们', '需要', '进行']

# 遍历分词结果，筛选出关键词
keywords = []
for word in seg_list:
    if len(word) > 1 and word not in filter_words:
        keywords.append(word)

在以上代码中，我们通过一个列表来定义需要过滤的关键词类型。然后，我们遍历分词结果，并判断每个词汇是否为关键词，如果是，则将其加入到keywords变量中。这样，我们就可以获取到文本中的关键词了。

4. 示例一：对新闻文本进行关键词提取分析

下面是一个示例，我们将对一篇新闻文本进行关键词提取分析。

# 载入需要进行分词的新闻文本
news_text = '第一次特朗普弹劾案的公开听证会于11月19日开始举行，众议院情报委员会主席亚当·希夫在听证会上作证，他表示特朗普曾试图将对乌克兰的2500万美元援助款与对包括拜登在内的民主党高层的搜查联系起来。'

# 使用结巴分词将文本进行拆分
seg_list = jieba.cut(news_text)

# 定义需要过滤的关键词类型
filter_words = ['第一次', '特朗普', '弹劾案', '听证会', '众议院', '情报委员会', '亚当', '希夫', '作证', '乌克兰', '美元', '援助款', '包括', '拜登', '民主党', '高层', '搜查', '联系']

# 遍历分词结果，筛选出关键词
keywords = []
for word in seg_list:
    if len(word) > 1 and word not in filter_words:
        keywords.append(word)

# 输出关键词
print(keywords)

在以上代码中，我们使用结巴分词将新闻文本进行拆分，并过滤掉一些无用的关键词类型。最终，我们获取到了与新闻主题相关的关键词：公开、听证会、主席、对、民主党、搜查等。

5. 示例二：对商品评论进行情感分析

除了关键词提取，结巴分词还可以应用于情感分析。下面是一个示例，我们将对一些商品评论进行情感分析。

# 载入需要进行分词的评论文本
comments = [
    '这款手机质量不错，速度很快，非常喜欢。',
    '这件衣服颜色很漂亮，但是料子太薄了。',
    '这本书非常好看，推荐大家购买。',
    '这个电视机买了一周就坏了，非常失望。'
]

# 导入情感分析库
from snownlp import SnowNLP

# 对每条评论进行情感分析，并输出情感值
for comment in comments:
    s = SnowNLP(comment)
    print(s.sentiments)

在以上代码中，我们使用SnowNLP情感分析库对每条评论进行情感分析，并输出情感值。情感值越接近1，代表该评论情感越积极；情感值越接近0，代表该评论情感越消极。通过这种方法，我们可以了解到用户对商品的整体评价是积极还是消极。