使用TfidfVectorizer()对中文文本进行关键词提取

TfidfVectorizer()是一种将文本转换为TF-IDF特征向量表示的工具，用于提取文本中的关键词。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于评估文本中词语重要程度的方法，它考虑了一个词在文本中的频率以及在整个语料库中的稀有程度。

使用TfidfVectorizer()进行关键词提取通常需要以下步骤：

1. 导入需要的库和数据：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

2. 创建TfidfVectorizer对象，并将文本数据传入：

corpus = ["我 爱 自然语言处理",
          "自然语言处理 是 人工智能 的 重要 分支",
          "机器学习 是 实现 人工智能 的 一种 技术 方法"]
vectorizer = TfidfVectorizer()

3. 调用fit_transform()方法将文本转换成TF-IDF特征向量表示：

X = vectorizer.fit_transform(corpus)

4. 获取关键词及其对应的TF-IDF值：

features = vectorizer.get_feature_names()
for i in range(len(corpus)):
    print("文本{}的关键词和对应的TF-IDF值：".format(i))
    for j in range(len(features)):
        if X[i, j] > 0:
            print("关键词：{}，TF-IDF值：{}".format(features[j], X[i, j]))

上述代码中，我们创建了一个包含3个中文文本的语料库corpus。然后，我们创建了TfidfVectorizer对象，并调用fit_transform()方法将语料库转换成了TF-IDF特征向量表示。最后，我们通过get_feature_names()方法获取了关键词列表，并遍历输出了每个文本的关键词及其对应的TF-IDF值。

以上就是使用TfidfVectorizer()对中文文本进行关键词提取的示例。通过TF-IDF特征向量表示，我们可以很方便地获取文本中的关键词，并根据其TF-IDF值对关键词进行排序，从而实现对文本的关键信息提取。