掌握python文本分析，轻松提取关键词！

　　作为一名数据分析师，我们不仅需要掌握数据的获取、清洗、处理等基本技能，更需要从海量数据中挖掘出有价值的信息。而文本分析和关键词提取正是其中重要的一环。在这篇文章中，我们将深入探讨python在文本分析和关键词提取方面的应用。

　　一、文本分析的含义及步骤

　　文本分析，也称为文本挖掘，是指对*敏*感*词*的非结构化文本进行自动化处理和分析。文本分析的步骤主要包括：数据预处理、特征提取、分类建模和结果评估。其中，数据预处理是文本分析中最重要的一步，在此基础上才能进行后续的操作。

　　在python中，我们可以使用nltk库来进行文本预处理。nltk库是自然语言处理领域最常用的python库之一，它包含了大量有用的工具和函数，可以帮助我们完成各种文本预处理任务。

　　二、常用的文本预处理方法

　　1.分词

　　分词是将一段连续的文本按照一定规则切割成词语序列的过程。在nltk库中，我们可以使用word_tokenize()函数来进行分词。

　　2.去停用词

　　在文本分析中，有些词语对于文本的含义并没有太大的贡献，比如“的”、“是”、“在”等。这些词语被称为停用词，需要从文本中去除。在nltk库中，我们可以使用stopwords.words()函数来获取英文停用词列表，并使用列表推导式来去除文本中的停用词。

　　3.词干提取

　　为了减少不同形态的单词对于文本分析的干扰，我们可以对单词进行词干提取。在nltk库中，我们可以使用PorterStemmer类来进行英文词干提取。

　　三、关键词提取的含义及方法

　　关键词提取是指从文本中自动抽取出最能代表文章主题和内容的一组词语。关键词提取通常分为基于统计和基于规则两种方法。

　　在python中，我们可以使用gensim库来进行基于统计的关键词提取。gensim库是一种流行的自然语言处理库，它包含了许多有用的工具和函数，可以帮助我们完成各种自然语言处理任务。

　　四、代码实现

　　下面是一个简单的python程序，展示了如何使用nltk库和gensim库进行文本分析和关键词提取。

　　python

import nltk

from nltk.tokenize import word_tokenize

from nltk.corpus import stopwords

from nltk.stem.porter import PorterStemmer

from gensim.summarization import keywords

#定义文本

text ="Python是一种高级编程语言，它简单易学，功能强大。在数据分析和机器学习领域，Python也得到了广泛应用。"

#分词

words = word_tokenize(text)

#去停用词

stop_words = set(stopwords.words('english'))

filtered_words =[word for word in words if word.lower() not in stop_words]

#词干提取

porter_stemmer = PorterStemmer()

stemmed_words =[porter_stemmer.stem(word) for word in filtered_words]

#关键词提取

key_words = keywords(text).split('\n')

print("原始文本：", text)

print("分词结果：", words)

print("去停用词结果：", filtered_words)

print("词干提取结果：", stemmed_words)

print("关键词提取结果：", key_words)

　　五、总结

　　本文介绍了python在文本分析和关键词提取方面的基本应用。通过对文本进行分词、去停用词、词干提取等操作，可以使得我们更加准确地理解文本的含义。而关键词提取则可以帮助我们快速抽取出文章的主题和核心内容，为后续的分析和建模提供有力支持。

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