从大量文本中提取有用的关键信息是数据分析的一个重要环节。

Python 作为一门广泛应用于数据分析领域的编程语言，有着强大的文本处理库。

整理了几个用于文本关键词提取的优秀工具，一起学习下。

1、jieba库

jieba 是一个中文分词库，可以将一段文本分割为单独的单词。可以使用 jieba 库来提取中文文本的关键词。

1.安装

使用pip安装：

pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这里使用清华大学的源地址     

2. 示例代码

import jieba.analyse
text = "Python 是一个非常优秀的语言，它可以用于 Web 开发，人工智能，数据分析等领域。"
# 抽取5个关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=15)
print(keywords)

输出：

2、textrank库

 TextRank算法可以用来从文本中提取关键词和摘要（重要的句子）。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。

2.1 安装

使用pip安装：

pip install scipy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install textrank4zh -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2 示例代码

from textrank4zh import TextRank4Keyword
text = "Python 是一个非常优秀的语言，它可以用于 Web 开发，人工智能，数据分析等领域。"
tr4w = TextRank4Keyword()
tr4w.analyze(text=text, lower=True, window=2)
# 抽取5个关键词
keywords = tr4w.get_keywords(15, word_min_len=1)

print(keywords)

输出：

[{'word': '用于', 'weight': 0.16490795878329761}, 
{'word': '数据分析', 'weight': 0.16490795878329761},
 {'word': 'web', 'weight': 0.15652499422860283}, 
 {'word': '人工智能', 'weight': 0.15652499422860283},
 {'word': '开发', 'weight': 0.15402639183765743}]

以上两种方法我们可以根据自己的需求进行选择使用，它们都有各自的优势和适用范围。

3、SnowNLP

SnowNLP 是一个 Python 中文文本处理库，可以提供中文分词、情感分析、文本相似度匹配等功能。

使用以下命令来安装 SnowNLP 库：

pip install snownlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用以下代码来利用 SnowNLP 库提取文本中的关键词：

from snownlp import SnowNLP

text = "Python 是一个非常优秀的语言，它可以用于 Web 开发，人工智能，数据分析等领域。"# 创建 SnowNLP 对象s = SnowNLP(text)
# 提取关键词keywords = s.keywords(5)
print(keywords)

看下结果，虽然顺序有点乱，但是结果还行

['语言', '优秀', '一个', 'Python', '开发']

4、总结

jieba 的应用场景比较广泛，适用于中文文本的分词、词性标注、关键词提取等任务，是我们中文文本处理的重要工具。

textrank 主要应用于基于图模型的文本摘要和关键词提取，对于较长的英文文本的处理效果较好。

SnowNLP 的应用场景主要是中文文本情感分析、文本分类等任务，它能够识别出文本的情感色彩，并进行积极、消极等分类，对于中文文本的快速处理有不错的效果。

本文介绍了四个 Python 文本关键词提取库，分别是 jieba、textrank、SnowNLP。通过这些库的使用，我们可以从大量文本中提取出有用的关键信息，为后续的数据分析和挖掘提供重要的支持。当然，本文仅是简单介绍，Python 的文本处理远不止于此。未来，我们还可以学习更多高级的文本处理技巧，如情感分析、主题建模等，以进一步挖掘文本数据中的信息。Python 作为一个灵活、强大的工具，将继续在文本处理领域发挥着重要的作用。