在Python中使用gensim库的KeyedVectors实现中文关键词提取

关键词提取是自然语言处理中的重要任务之一，它可以帮助我们从一段文本中提取出最能代表该文本主题的关键词。在Python中，我们可以使用gensim库的KeyedVectors工具来实现中文关键词提取。

gensim是一个用于主题建模和自然语言处理的Python库，其中的KeyedVectors工具可以用于训练和使用词向量模型。词向量是将词汇映射到向量空间的技术，它可以将词汇的语义信息编码为向量，使得计算机可以更好地理解词汇的含义。

下面是一个使用gensim库的KeyedVectors实现中文关键词提取的例子：

from gensim.models import KeyedVectors
from jieba import cut

# 加载已经训练好的中文词向量模型
wv_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path-to-word2vec-model.bin', binary=True)

# 加载停用词列表
stop_words = []
with open('path-to-stop-words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stop_words.append(line.strip())

# 定义函数进行中文关键词提取
def extract_keywords(text, topn=5):
    # 分词
    words = [word for word in cut(text) if word not in stop_words]

    # 计算每个词汇在词向量模型中的相似度得分
    scores = dict()
    for word in words:
        if word in wv_model:
            score = sum([similarity for _, similarity in wv_model.similar_by_word(word, topn=topn)])
            scores[word] = score

    # 根据得分进行排序并返回前topn个关键词
    keywords = sorted(scores.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[:topn]
    return keywords

# 示例文本
text = '我喜欢看电影，尤其是科幻片和动作片。'

# 提取关键词
keywords = extract_keywords(text)
for keyword, score in keywords:
    print(keyword, score)

在上面的示例中，我们首先加载了已经训练好的中文词向量模型，然后定义了一个函数extract_keywords来进行中文关键词提取。在函数内部，我们首先使用jieba库将输入文本进行分词，并去除停用词。然后，对于每个词汇，我们计算它在词向量模型中的相似度得分，将得分求和作为该词汇的综合得分。最后，根据得分进行排序并返回前topn个关键词。

在示例中，我们使用了jieba.cut函数来进行中文分词，需要确保已经安装了jieba库。我们还需要准备一个停用词列表，并将其保存在一个文本文件中，每行一个停用词。

注意，在上述示例中，我们使用了已经训练好的中文词向量模型，你可以从互联网上下载现成的模型，也可以自己使用gensim库进行训练。关于如何训练中文词向量模型的详细步骤可以参考gensim的官方文档。

以上就是使用gensim库的KeyedVectors实现中文关键词提取的例子。通过这个例子，你可以了解到如何在Python中使用gensim库来实现中文关键词提取，并从示例中获取关键词的得分信息。希望对你有所帮助！