“一键提取文章关键词”软件推荐，Python必备！

　　在如今信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的文字内容。对于从事文本分析、数据挖掘等工作的人来说，快速、准确地提取文章中的关键词是非常重要的工作。那么，有没有一款软件可以自动提取一篇文章里的词语呢？答案是肯定的。本文将为大家介绍一些常用的自动关键词提取软件，并对其进行详细分析和比较。

　　第一方面：Jieba分词

　　Jieba分词是Python中最常用的中文分词工具之一。它采用了基于前缀词典实现的高效算法，能够快速准确地将一段中文文本切分成单个词语，同时还支持用户自定义词典和停用词表等功能。使用Jieba分词进行关键词提取非常简单，只需要调用其textrank函数即可。

　　下面是一个示例代码：

　　python

import jieba.analyse

text ="这是一段包含关键词的中文文本"

keywords = jieba.analyse.textrank(text, topK=10, withWeight=True)

for keyword, weight in keywords:

print(keyword, weight)

　　在这个例子中，我们使用了Jieba分词的textrank函数提取了文本中的前10个关键词，并按照权重从大到小输出。

　　第二方面：THULAC

　　THULAC是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的一款中文词法分析工具，具有高效、准确、稳定等优点。它不仅可以进行分词和词性标注，还能够进行命名实体识别和关键词提取等功能。相比于Jieba分词，THULAC在处理长文本时速度更快，且对新词的处理能力更强。

　　下面是一个示例代码：

　　python

import thulac

thu1 = thulac.thulac()

text ="这是一段包含关键词的中文文本"

result = thu1.cut(text, text=True)

keywords = thu1.cut(text, text=True)

for keyword in keywords:

if 'n' in keyword[1]:

print(keyword[0])

　　在这个例子中，我们使用了THULAC进行分词和词性标注，并筛选出其中的名词作为关键词输出。

　　第三方面：HanLP

　　HanLP是由中国科学院计算技术研究所自然语言处理实验室开发的一款自然语言处理工具包，集成了分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取等多个功能。相比于Jieba分词和THULAC，HanLP在处理长文本时速度更快，且对于新词的处理能力也更强。

　　下面是一个示例代码：

　　java

import com.hankcs.hanlp.HanLP;

import com.hankcs.hanlp.extractor.KeywordExtractor;

import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;

String text ="这是一段包含关键词的中文文本";

List<String> keywords = HanLP.extractKeyword(text, 10);

for (String keyword : keywords){

System.out.println(keyword);

}

　　在这个例子中，我们使用了HanLP的extractKeyword函数提取了文本中的前10个关键词，并输出到控制台。

　　第四方面：LTP

　　LTP是由哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的一款自然语言处理工具包，提供了分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义角色标注等多个功能。相比于其他几款工具，LTP在处理长文本时速度较快，且对于新词的处理能力也很强。

　　下面是一个示例代码：

　　python

import pyltp

segmentor = pyltp.Segmentor()

segmentor.load('path/to/your/models')

text ="这是一段包含关键词的中文文本"

words = segmentor.segment(text)

segmentor.release()

keywords =[word for word in words if len(word)>1]

print(keywords)

　　在这个例子中，我们使用了LTP进行分词，并筛选出其中长度大于1的词作为关键词输出。

　　综上所述，以上几款自动关键词提取工具均具有各自的优点和特点，选择哪一款工具取决于具体的应用场景和需求。无论选择哪一款工具，都需要根据实际情况进行调参和优化，以获得更好的效果。

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