经常使用scikit (经常使用手腕导致手腕疼怎么办)

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• 经常使用scikit-learn计算TF-IDF值及提取关键词
• Python 实战 | 文本剖析之文本关键词提取
• 怎样从Excel中极速提取关键词？

经常使用scikit-learn计算TF-IDF值及提取关键词

在文本剖析畛域，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种宽泛运行于文本聚类、文本分类及文档相似度计算的关键技术。

本文将聚焦于应用Python的机器学习库scikit-learn计算TF-IDF值及其在文本剖析中的运行。

### TF-IDF基础常识TF-IDF联合了两个关键概念：词频（TF）和逆文档频率（IDF）。

TF示意一个词在文档中产生的频率，而IDF则权衡一个词在一切文档中产生的相对罕见水平。

该技术经过乘积这两个值来评价词在文档中的关键性，从而过滤经常出现但有关紧要的词，保管对文档有严重影响的关键词。

#### TF计算公式TF = (词在文档中产生的次数) / (文档中一切词的总次数)#### IDF计算公式IDF = log(文档总数 / 蕴含特定词的文档数)经过这些公式，咱们可以计算出每个词的TF-IDF值，进而识别出文档中的关键消息。

### 示例假定有一篇文章《贵州的大数据剖析》，其中“贵州”、“大数据”、“剖析”各产生100次，“的”产生500次。

经过计算，咱们可以失掉这些关键词的TF值。

接着，咱们思考语料库中蕴含“贵州”的文章数、蕴含“大数据”的文章数、蕴含“剖析”的文章数，以及蕴含“的”的文章数，进而计算出IDF值。

依据IDF计算结果，咱们可以看到蕴含特定词的文章数越少，其IDF值越高，这有助于强调在文档中真正关键的关键词。

### 计算TF-IDF在scikit-learn中，计算TF-IDF值关键经过CountVectorizer和TfidfTransformer两个类成功。

#### CountVectorizerCountVectorizer用于将文本转换为词频矩阵，经过fit_transform函数计算各词频，get_feature_names()失掉特色词列表，toarray()检查词频矩阵。

#### TfidfTransformerTfidfTransformer用于计算每个词的TF-IDF值，以增强关键词的权重。

### 运行实例经过外围代码`vectorizer=CountVectorizer(); transformer=TfidfTransformer(); tfidf=_transform(_transform(corpus))`，可以同时启动词频统计及TF-IDF计算。

举例来说，可以经常使用此方法对一篇文章启动关键词提取。

### 论断TF-IDF算法因其方便高效的特点，成为文本剖析中的罕用工具。

经过联合词频和逆文档频率，它能有效地识别文本中的关键消息，对文本聚类、分类以及相似度计算等义务具备关键意义。

在scikit-learn等现代数据迷信库的允许下，TF-IDF的运行变得愈加方便与宽泛。

Python 实战 | 文本剖析之文本关键词提取

Python实战中，文本剖析中的关键步骤是文本关键词提取。

经过人造言语解决，咱们旨无了解文章主题和外围现实，这在情感剖析、内容摘要和文本分类中表演关键角色。

本文将详细引见如何应用Python的jieba库，联合TF-IDF和TextRank算法来成功中文文本的关键词提取。

jieba是Python中盛行的中文解决工具，它提供了分词和关键词提取配置，包括TF-IDF和TextRank两种经典算法。

TF-IDF经过词频与逆文档频率的联合，权衡词的关键性，但或许遗漏专有词汇，且依赖于少量文本。

TextRank则基于网页排序的PageRank算法，无需少量文本，但算法形象，开发老本较高。

上方是经常使用jieba和两种算法提取关键词的步骤：首先，装置jieba库（/fxsjy/jieba）；而后，经常使用_tags()函数，依据须要设置词性限度。

虽然这两种方法各有优缺陷，但jieba的易用性使得它们成为入门级文本剖析的首选工具。

假设你对Python文本剖析有兴味，或许在经常使用环节中遇到疑问，可以介入咱们的数据Seminar交流群，一同讨论和学习。

此外，咱们还介绍深入学习Python教学、Python实战以及数据可视化等关系内容，以优化编程技艺和团体竞争力。

怎样从Excel中极速提取关键词？

在Excel中，可以经常使用“挑选”和“查找”配置极速提取须要的关键字。

1. 经常使用挑选配置提取关键字：挑选配置可以协助您在一列数据中极速找到蕴含特定关键字的数据。

首先，选中蕴含数据的列。

点击“数据”选项卡中的“挑选”按钮，以启用挑选配置。

在列题目旁的下拉菜单中，选用“文本挑选”或“自定义挑选”。

在弹出的窗口中，选用“蕴含”并在旁边的文本框中输入关键字。

点击“确定”，Excel将只显示蕴含该关键字的数据。

2. 经常使用查找配置提取关键字：查找配置可以协助您在整个上班表中查找特定关键字，并可以选用性地交流它们。

按下“Ctrl + F”关上查找和交流对话框。

在“查找内容”文本框中输入要查找的关键字。

可选：点击“选项”按钮以倒退更多选项，如辨别大小写、全字婚配等。

点击“查找所有”，Excel将列出一切蕴含该关键字的单元格。

可选：若要交流找到的关键字，可以在“交流为”文本框中输入新内容，并点击“交流所有”。

以下是一个详细的例子：假定您有一个蕴含客户消息的Excel表格，其中一列是客户的反应意见。

您想要极速找到一切蕴含“满意”这个关键字的反应。

您可以依照以下步骤操作：1. 选中蕴含反应意见的列。

2. 点击“数据”选项卡中的“挑选”按钮。

3. 在列题目旁的下拉菜单当选用“自定义挑选”。

4. 在弹出的窗口当选用“蕴含”，并在旁边的文本框中输入“满意”。

5. 点击“确定”，Excel将只显示蕴含“满意”这个关键字的反应意见。