Python实现文本关键词提取

有参考资料，很详细，需要一点改动啥的，用Jupyter notebook，
写一个简单的实验报告，要有实验小结，程序调试过程，具体实验内容 把代码和运行结果贴上去
这就是所有的要求了

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7670808

这个其实不难，这个建议自己先尝试写下，遇到有不明白的疑问可以来交流，这样对你，对大家都比较合适。

挺专业的！！

基于Python和TFIDF实现提取文本中的关键词_python
https://www.jb51.net/article/245943.htm

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(X.toarray())
import spacy
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
import regex as re
import string
import pandas as pd
import numpy as np
import nltk.data
import re
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk import word_tokenize, sent_tokenize, pos_tag
import os        
path = "./data/theses100/"     
all_files = os.listdir(path + "docsutf8") 
all_keys = os.listdir(path + "keys") 
print(len(all_files)," files n",all_files,
      "n", all_keys) # 不一定要排序

all_documents =[] 
all_keys = [] 
all_files_names = [] 
for i, fname in enumerate(all_files): 
  with open(path+'docsutf8/'+fname) as f: 
      lines = f.readlines() 
  key_name= fname[:-4 ] 
  with open(path+'keys/'+key_name+'.key') as f: 
      k = f.readlines() 
  all_text = ' '.join(lines) 
  keyss = ' '.join(k) 
  all_documents.append(all_text) 
  all_keys.append(keyss.split("n")) 
  all_files_names.append(key_name)
  
import pandas as pd
dtf = pd.DataFrame({'goldkeys': all_keys,
                    'text': all_documents})
dtf.head()
dtf['cleaned_text'] = dtf.text.apply(lambda x: ' '.join(preprocess_text(x)))
dtf.head()
# 清理基本关键字，删除空格和噪音
def clean_orginal_kw(orginal_kw):
  orginal_kw_clean =[]
  for doc_kw in orginal_kw:
    temp =[]
    for t in doc_kw:
      tt = ' '.join(preprocess_text(t))
      if len(tt.split())>0:
        temp.append(tt)
    orginal_kw_clean.append(temp)
  return orginal_kw_clean

orginal_kw= clean_orginal_kw(dtf['goldkeys'])
orginal_kw[0:1]