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一、什么是TF-IDF？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本挖掘技术，用于评估一个词在文档中的重要程度。它由两部分组成：

• 词频（TF）：一个词在文档中出现的频率
• 逆文档频率（IDF）：衡量该词在所有文档中的普遍重要性

TF-IDF值越高，表示该词在当前文档中的重要性越高。

二、为什么选择jieba库？

jieba是一个优秀的中文分词库，具有以下特点：

• 支持三种分词模式

• 支持自定义词典

• 高效的词性标注功能

• 内置TF-IDF关键词提取功能

• 轻量级且易于使用

三、代码实现

1.导入必要的库

import pandas as pd
import os
import jieba

• pandas：用于数据处理和分析。
• os：用于与操作系统交互，如遍历目录和文件。
• jieba：一个流行的中文分词库。

2. 读取文件

filePaths = []
fileContents = []
for root, dirs, files in os.walk(r"./红楼梦/分卷"):for name in files:filePath = os.path.join(root, name)  # 获取每个分卷的路径print(filePath)filePaths.append(filePath)  # 卷文件路径添加刀列表filePaths中f = open(filePath, 'r', encoding='utf-8')fileContent = f.read() # 读取每一卷中文件的内容f.close()fileContents.append(fileContent)

• 遍历列表：使用os.walk遍历指定目录下的所有文件和子目录。
• 获取内容：对于每个文件，获取其完整路径（filePath），并读取文件内容（fileContent）。
• 添加文件内容：将文件路径和内容分别添加到两个列表（filePaths和fileContents）中。

3.将文件路径和内容存储到DataFrame

corpos = pd.DataFrame({   # 将文件内容添加到DataFrame框架'filePath': filePaths,'fileContent': fileContents
})

• 使用pandas.DataFrame创建一个新的DataFrame（corpos），其中包含两列：filePath和fileContent。这使得后续的数据处理（如分词和去除停用词）可以更方便地通过行迭代进行。

4.加载自定义词典和停用词

jieba.load_userdict(r"./红楼梦/红楼梦词库.txt")
stopwords = pd.read_csv(r"./红楼梦/StopwordsCN.txt",encoding='utf-8', engine='python', index_col=False)

• 使用jieba.load_userdict加载自定义的《红楼梦》词库，以提高分词的准确性。
• 使用pandas.read_csv读取停用词列表，并存储在stopwords中。注意，这里StopwordsCN.txt文件中有一个名为stopword的列，包含了所有的停用词。

5.分词并去除停用词

file_to_jieba = open(r"./红楼梦/分词后汇总.txt", 'w', encoding='utf-8')
for index, row in corpos.iterrows():juan_ci = ''filePath = row['filePath']fileContent = row['fileContent']segs = jieba.cut(fileContent) # 对文本内容进行分词，返回一个可遍历的迭代器for seg in segs:if seg not in stopwords.stopword.values and len(seg.strip()) > 0: # 剔除停用词和字符为0的内容juan_ci += seg + ' 'file_to_jieba.write(juan_ci + '\n')
file_to_jieba.close()

• 分词：遍历corpos的每一行，对每行的fileContent进行分词。对于分词结果中的每个词，检查它是否不在停用词列表中，并且不是空字符串。如果满足条件，则将该词添加到juan_ci字符串中，并在词之间添加空格作为分隔符。
• 保存结果：将每个文件处理后的文本写入到新的文件中，每个文件的处理结果占一行。

四、总结

jieba库提供的TF-IDF关键词提取功能简单易用但功能强大，适合大多数中文文本处理场景。通过合理设置参数和使用自定义资源，可以进一步提高提取效果。

希望这篇博客能帮助你更好地使用jieba进行关键词提取！