Python中ngrams()函数的应用：从中文文本中提取关键词

在自然语言处理（NLP）中，n-grams是一种常用的文本特征表示方法，用于提取文本中的关键词或短语。n-grams将连续的n个词组合成一个特征，以便更好地理解文本的语义和上下文。

在Python中，可以使用NLTK（自然语言工具包）的ngrams()函数来提取n-grams。该函数需要输入一个文本和一个n的值，然后返回相应的n-grams列表。

下面是一个简单的例子，演示如何从中文文本中提取关键词使用ngrams()函数。

import jieba
from nltk.util import ngrams

# 定义一个函数来提取关键词
def extract_keywords(text, n):
    # 使用jieba进行中文分词
    tokenized_text = list(jieba.cut(text))
  
    # 使用ngrams函数提取n-grams
    keywords = ngrams(tokenized_text, n)
  
    # 将提取到的n-grams转换为词语
    keywords = [''.join(keyword) for keyword in keywords]
    return keywords

# 示例文本
text = '我喜欢看电影，特别是喜剧电影。'

# 提取2-grams作为关键词
keywords = extract_keywords(text, 2)
print(keywords)

输出：

['我喜欢', '喜欢看', '看电影', '电影，', '，特别', '特别是', '是喜剧', '喜剧电影', '电影。']

在这个例子中，我们使用jieba进行中文分词，将文本划分为词语。然后，我们使用ngrams()函数提取2-grams（即相邻的两个词）作为关键词。最后，我们将提取到的关键词列表打印出来。

ngrams()函数可以根据需要提取任意长度的n-grams。例如，如果我们将n设置为3，将会提取3-grams作为关键词。这个函数可以非常灵活，可以用于文本分析、机器学习等各种NLP任务中。

需要注意的是，n-grams的提取只是一个最基本的特征提取方法，可能无法完全表达文本的语义。在实际应用中，可以结合其他NLP技术，如词性标注、命名实体识别等，以获得更全面的关键词信息。