1､基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

1) 使用方法

import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())

sentence：为待提取的文本。

topK：为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 。

allowPOS：仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选。

jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None)： 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

使用示例：

import sys
sys.path.append('../')
import jieba
import jieba.analyse
from optparse import OptionParser
USAGE = "usage:    python extract_tags.py [file name] -k [top k]"
parser = OptionParser(USAGE)
parser.add_option("-k", dest="topK")
opt, args = parser.parse_args()

if len(args) < 1:
    print(USAGE)
    sys.exit(1)
file_name = args[0]
if opt.topK is None:
    topK = 10
else:
    topK = int(opt.topK)
content = open(file_name, 'rb').read()
tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)
print(",".join(tags))

2) 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

用法：

 jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径

自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big

使用示例：

import sys
sys.path.append('../')
import jieba
import jieba.analyse
from optparse import OptionParser
USAGE = "usage:    python extract_tags_idfpath.py [file name] -k [top k]"
parser = OptionParser(USAGE)
parser.add_option("-k", dest="topK")
opt, args = parser.parse_args()

if len(args) < 1:
    print(USAGE)
    sys.exit(1)
file_name = args[0]
if opt.topK is None:
    topK = 10
else:
    topK = int(opt.topK)
content = open(file_name, 'rb').read()
jieba.analyse.set_idf_path("../extra_dict/idf.txt.big");
tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)
print(",".join(tags))

3) 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

用法：

jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径

自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt

使用示例：

import sys
sys.path.append('../')
import jieba
import jieba.analyse
from optparse import OptionParser
USAGE = "usage:    python extract_tags_stop_words.py [file name] -k [top k]"
parser = OptionParser(USAGE)
parser.add_option("-k", dest="topK")
opt, args = parser.parse_args()

if len(args) < 1:
    print(USAGE)
    sys.exit(1)
file_name = args[0]
if opt.topK is None:
    topK = 10
else:
    topK = int(opt.topK)
content = open(file_name, 'rb').read()
jieba.analyse.set_stop_words("../extra_dict/stop_words.txt")
jieba.analyse.set_idf_path("../extra_dict/idf.txt.big");
tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK)
print(",".join(tags))

4) 关键词一并返回关键词权重值示例

import sys
sys.path.append('../')
import jieba
import jieba.analyse
from optparse import OptionParser
USAGE = "usage:    python extract_tags_with_weight.py [file name] -k [top k] -w [with weight=1 or 0]"
parser = OptionParser(USAGE)
parser.add_option("-k", dest="topK")
parser.add_option("-w", dest="withWeight")
opt, args = parser.parse_args()

if len(args) < 1:
    print(USAGE)
    sys.exit(1)
file_name = args[0]
if opt.topK is None:
    topK = 10
else:
    topK = int(opt.topK)
if opt.withWeight is None:
    withWeight = False
else:
    if int(opt.withWeight) is 1:
        withWeight = True
    else:
        withWeight = False
content = open(file_name, 'rb').read()
tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=topK, withWeight=withWeight)
if withWeight is True:
    for tag in tags:
        print("tag: %s\t\t weight: %f" % (tag[0],tag[1]))
else:
    print(",".join(tags))

2､基于 TextRank 算法的关键词抽取

1)jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。

2) jieba.analyse.TextRank()新建自定义 TextRank 实例

算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts

使用示例：

#encoding=utf-8
from __future__ import unicode_literals
import sys
sys.path.append("../")
import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
print('='*40)
print('1. 分词')
print('-'*40)
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 默认模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
print(", ".join(seg_list))
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))
print('='*40)
print('2. 添加自定义词典/调整词典')
print('-'*40)
print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
#如果/放到/post/中将/出错/。
print(jieba.suggest_freq(('中', '将'), True))
#494
print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))
#如果/放到/post/中/将/出错/。
print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
#「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开
print(jieba.suggest_freq('台中', True))
#69
print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
#「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开
print('='*40)
print('3. 关键词提取')
print('-'*40)
print(' TF-IDF')
print('-'*40)
s = "此外，公司拟对全资子公司吉林欧亚置业有限公司增资4.3亿元，增资后，吉林欧亚置业注册资本由7000万元增加到5亿元。吉林欧亚置业主要经营范围为房地产开发及百货零售等业务。目前在建吉林欧亚城市商业综合体项目。2013年，实现营业收入0万元，实现净利润-139.13万元。"
for x, w in jieba.analyse.extract_tags(s, withWeight=True):
    print('%s %s' % (x, w))
print('-'*40)
print(' TextRank')
print('-'*40)
for x, w in jieba.analyse.textrank(s, withWeight=True):
    print('%s %s' % (x, w))
print('='*40)
print('4. 词性标注')
print('-'*40)
words = jieba.posseg.cut("我爱北京天安门")
for word, flag in words:
    print('%s %s' % (word, flag))
print('='*40)
print('6. Tokenize: 返回词语在原文的起止位置')
print('-'*40)
print(' 默认模式')
print('-'*40)
result = jieba.tokenize('永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
print('-'*40)
print(' 搜索模式')
print('-'*40)
result = jieba.tokenize('永和服装饰品有限公司', mode='search')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

3､使用结巴分词(jieba)词性标注

1) jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。

2) 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。

3) 除了jieba默认分词模式，提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码；

使用示例：

>>> import jieba
>>> import jieba.posseg as pseg
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") #jieba默认模式
>>> jieba.enable_paddle() #启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持
>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) #paddle模式
>>> for word, flag in words:
...    print('%s %s' % (word, flag))
...
我 r
爱 v
北京 ns
天安门 ns

paddle模式词性标注对应表如下：

paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。

官方文档：https://github.com/fxsjy/jieba

相关文档：

Python 结巴分词(jieba)使用方法文档及示例代码

Python 使用结巴分词(jieba)并行分词及示例代码