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Python基於詞頻排序實現快速挖掘關鍵詞

2023-03-05 14:00:56

一、所有的程式碼

這是所有的程式碼

from collections import defaultdict
import jieba.posseg as jp

with open('keyword.txt','r',encoding='utf-8') as file:
	keyword_list = file.read().split('n')

not_flag = set(['w','x','y','z','un','m'])
not_word = set(['的','是','有','啊','呢','麼','好'])

keyword_split = dict()
word_count = defaultdict(int)
for keyword in keyword_list:
	word_set = set()
	for word,flag in jp.cut(keyword):
		if flag in not_flag:
			continue
		if word in not_word:
			continue
		if word == 'pdf' or word == 'PDF':
			continue

		word_count[word] += 1
		word_set.add(word)

	keyword_split[keyword] = word_set

id_keyword_list = defaultdict(list)
id_count = defaultdict(int)
for keyword,word_set in keyword_split.items():
	word_sort = dict()
	for word in word_set:
		word_sort[word] = word_count[word]

	word_sort = sorted(word_sort.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
	word_id = ','.join([word for word,count in word_sort[0:3]])

	id_keyword_list[word_id] += [keyword]
	id_count[word_id] += 1

result = []
id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
for word_id,count in id_count:
	if count < 3:
		continue
	for keyword in id_keyword_list[word_id]:
		result.append('%st%s' % (keyword,word_id))
	result.append('')

with open('result.txt','wb') as file:
	file.write('n'.join(result).encode('utf-8'))

二、實現的效果

keyword.txt如下圖:

有50萬的關於pdf的關鍵詞資料

最後的輸出result.txt 就是將裡面的含有關鍵詞相同的句子統一輸出出來:

這裡會將一個句子的3個關鍵詞輸出出來 關鍵詞是根據詞頻排序的。

最後將所有關鍵詞一樣的句子組合在一起,就可以知道這些句子表達的意思大致一致

三、程式碼解讀

keyword_list 是從keyword.txt讀取到的所有的句子

not_flag 是要排除的標記,不統計這些標記

not_word 是要排除的單詞,不統計這些單詞

keyword_split 是句子對應到他的所有單詞的字典,key是句子,value是他的所有單詞的集合

word_count 是所有的拆分後的單詞的次數的字典,key是單詞,value是單詞出現的次數

id_keyword_list 是一個字典,它的key是一個字串 value是列表

id_count 是一個字典,它的key是一個字串,value是int

最後對id_count處理 將結果輸出出來

id_count = sorted(id_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for word_id, count in id_count:
    if count < 3:
        continue
    for keyword in id_keyword_list[word_id]:
        result.append('%st%s' % (keyword, word_id))
    result.append('')

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