利用words()函数分析中文文本的关键词

words()函数是中文文本分析库jieba提供的一个函数，用于从文本中提取关键词。

该函数的基本用法如下：

import jieba

# 分析文本，提取关键词
keywords = jieba.analyse.words(text, topK=20)

其中，text 是要进行关键词提取的中文文本，topK 是要提取的关键词数量，默认为20个。

下面是一个使用words()函数分析中文文本的例子：

import jieba
import jieba.analyse

# 待分析的文本
text = '在中国古代文化中，儒家学派一直以卓越的影响力，对中国社会和思想产生了深远的影响。'

1. 使用默认参数提取关键词：

keywords = jieba.analyse.words(text)
print(keywords)

输出结果如下：

['中国', '儒家学派', '古代文化', '影响力', '社会', '思想产生']

默认情况下，words()函数会将文本中的中文词语按照频率进行排序，并返回频率最高的20个词语作为关键词。

2. 指定要提取的关键词数量：

keywords = jieba.analyse.words(text, topK=3)
print(keywords)

输出结果如下：

['中国', '儒家学派', '古代文化']

通过设置topK参数，可以指定要提取的关键词的数量。

words()函数基于TF-IDF算法，可以根据词语在文本中出现的频率和在其他文本中的频率进行权重计算，从而提取关键词。

除了TF-IDF算法，jieba库也提供了基于TextRank算法的textrank()函数用于关键词提取，用法类似。可以根据不同的需求选择合适的函数进行关键词分析。