def keywords():
f = open(path + '政府的救助措施.txt',
encoding='gbk') # 疫情传播、疫情防控、疫情救治、疫情对经济的影响、政府的救助措施
text = f.read()
n = 10 # keywords_nums
# SnowNLP
s = SnowNLP(text)
print(s.keywords(n))
# jiagu
keywords = jiagu.keywords(text, n) # 关键词
print(keywords)
def test_keywords(self):
text = '''
该研究主持者之一、波士顿大学地球与环境科学系博士陈池（音）表示，
“尽管中国和印度国土面积仅占全球陆地的9%，但两国为这一绿化过程
贡献超过三分之一。考虑到人口过多的国家一般存在对土地过度利用的
问题，这个发现令人吃惊。”
NASA埃姆斯研究中心的科学家拉玛·内曼尼（Rama Nemani）说，“这一
长期数据能让我们深入分析地表绿化背后的影响因素。我们一开始以为，
植被增加是由于更多二氧化碳排放，导致气候更加温暖、潮湿，适宜生长。”
“MODIS的数据让我们能在非常小的尺度上理解这一现象，我们发现人类活动
也作出了贡献。”
NASA文章介绍，在中国为全球绿化进程做出的贡献中，有42%来源于植树造林
工程，对于减少土壤侵蚀、空气污染与气候变化发挥了作用。
据观察者网过往报道，2017年我国全国共完成造林736.2万公顷、森林抚育
830.2万公顷。其中，天然林资源保护工程完成造林26万公顷，退耕还林工程
完成造林91.2万公顷。京津风沙源治理工程完成造林18.5万公顷。三北及长江
流域等重点防护林体系工程完成造林99.1万公顷。完成国家储备林建设任务68万公顷。
'''
keywords = jiagu.keywords(text, 5) # 关键词
self.assertTrue(len(keywords) == 5)
def nlp_jiagu(self, btn):
text = str(self.lbl.text.strip()).replace("\n", "")
if text[-2:] == "qg":
sentiment = jiagu.sentiment(text[:-2])
self.lbl.text = pprint.pformat(sentiment)
elif text[-2:] == "cq":
keywords = jiagu.keywords(text, 5) # 关键词
self.lbl.text = pprint.pformat(keywords)
elif text[-2:] == "jl":
if "," in self.lbl.text:
docs = self.lbl.text.split(",")
else:
docs = self.lbl.text.split("，")
#print(docs)
cluster = jiagu.text_cluster(docs)
self.lbl.text = pprint.pformat(cluster)
else:
knowledge = jiagu.knowledge(text)
self.lbl.text = pprint.pformat(knowledge)
def getKeywords_jiagu(data, topK):
idList, titleList, abstractList = data['id'], data['title'], data[
'abstract']
ids, titles, keys = [], [], []
for index in range(len(idList)):
text = '%s。%s' % (titleList[index], abstractList[index]) # 拼接标题和摘要
print("\"", titleList[index], "\"", " 10 Keywords - Jiagu :")
keywords = jiagu.keywords(text, topK) # 关键词
print(keywords)
word_split = " ".join(keywords)
print(word_split)
#keys.append(word_split.encode("UTF-8"))
keys.append(word_split)
ids.append(idList[index])
titles.append(titleList[index])
# print(len(ids),len(titles),len(keys))
result = pd.DataFrame({
"id": ids,
"title": titles,
"key": keys
},
columns=['id', 'title', 'key'])
return result
import csv
import jiagu
with open('废弃物回收.csv', 'r', encoding='utf-8') as read:
count = 1
text = csv.DictReader(read)
for i in text:
print(i)
#print(type(i))
#print(i['发明机构'])
keyword = jiagu.keywords(str(i['摘要']), 5)
# 写入关键词
#print(keyword)
with open('废弃物test.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as wr:
i['关键词'] = keyword
header = ['序号', 'date', '类型', '名称', '链接', '发明机构', '摘要', '关键词']
r_csv = csv.DictWriter(wr, header)
if count == 1:
r_csv.writeheader()
r_csv.writerow(i)
wr.close()
count += 1
if i == None:
break
# jiagu.load_userdict('dict/user.dict') # 加载自定义字典，支持字典路径、字典列表形式。
jiagu.load_userdict(['思知机器人'])
words = jiagu.seg(text)
print(words)
text = '''
该研究主持者之一、波士顿大学地球与环境科学系博士陈池（音）表示，“尽管中国和印度国土面积仅占全球陆地的9%，但两国为这一绿化过程贡献超过三分之一。考虑到人口过多的国家一般存在对土地过度利用的问题，这个发现令人吃惊。”
NASA埃姆斯研究中心的科学家拉玛·内曼尼（Rama Nemani）说，“这一长期数据能让我们深入分析地表绿化背后的影响因素。我们一开始以为，植被增加是由于更多二氧化碳排放，导致气候更加温暖、潮湿，适宜生长。”
“MODIS的数据让我们能在非常小的尺度上理解这一现象，我们发现人类活动也作出了贡献。”
NASA文章介绍，在中国为全球绿化进程做出的贡献中，有42%来源于植树造林工程，对于减少土壤侵蚀、空气污染与气候变化发挥了作用。
据观察者网过往报道，2017年我国全国共完成造林736.2万公顷、森林抚育830.2万公顷。其中，天然林资源保护工程完成造林26万公顷，退耕还林工程完成造林91.2万公顷。京津风沙源治理工程完成造林18.5万公顷。三北及长江流域等重点防护林体系工程完成造林99.1万公顷。完成国家储备林建设任务68万公顷。
'''
keywords = jiagu.keywords(text, 5) # 关键词抽取
print(keywords)
summarize = jiagu.summarize(text, 3) # 文本摘要
print(summarize)
# jiagu.findword('input.txt', 'output.txt') # 根据大规模语料，利用信息熵做新词发现。
# 知识图谱关系抽取
text = '姚明1980年9月12日出生于上海市徐汇区，祖籍江苏省苏州市吴江区震泽镇，前中国职业篮球运动员，司职中锋，现任中职联公司董事长兼总经理。'
knowledge = jiagu.knowledge(text)
print(knowledge)
# 情感分析
text = '很讨厌还是个懒鬼'
sentiment = jiagu.sentiment(text)
# @Author: jason # @Email: [email protected] # @Time: 2021/4/20 12:21 # @Desc: import jiagu text = ''' 该研究主持者之一、波士顿大学地球与环境科学系博士陈池（音）表示，“尽管中国和印度国土面积仅占全球陆地的9%，但两国为这一绿化过程贡献超过三分之一。考虑到人口过多的国家一般存在对土地过度利用的问题，这个发现令人吃惊。” NASA埃姆斯研究中心的科学家拉玛·内曼尼（Rama Nemani）说，“这一长期数据能让我们深入分析地表绿化背后的影响因素。我们一开始以为，植被增加是由于更多二氧化碳排放，导致气候更加温暖、潮湿，适宜生长。” “MODIS的数据让我们能在非常小的尺度上理解这一现象，我们发现人类活动也作出了贡献。” NASA文章介绍，在中国为全球绿化进程做出的贡献中，有42%来源于植树造林工程，对于减少土壤侵蚀、空气污染与气候变化发挥了作用。 据观察者网过往报道，2017年我国全国共完成造林736.2万公顷、森林抚育830.2万公顷。其中，天然林资源保护工程完成造林26万公顷，退耕还林工程完成造林91.2万公顷。京津风沙源治理工程完成造林18.5万公顷。三北及长江流域等重点防护林体系工程完成造林99.1万公顷。完成国家储备林建设任务68万公顷。 ''' keywords = jiagu.keywords(text, 10) # 关键词 print(keywords) summarize = jiagu.summarize(text, 3) # 摘要 print(summarize) text = '哇哇哇王一博 赵丽颖这段跪求把花絮加到正片里啊啊啊啊啊这个戳腰要到我了呢[色][色][色] 追剧少女喵大仙的微博视频 ' sentiment = jiagu.sentiment(text) print(sentiment) docs = [ "五一放假去哪玩呢，去看电影吧", "愿你永远初心不忘，何需畏惧世俗眼光，愿你永远笑意张扬，何需担忧否定污蔑，愿你永远坚定锋芒，何需恐慌偏见斥难，愿你永远向上似阳，何需惶怕恶意风浪", "恭喜赵丽颖开启人生新篇章。What's past is prologue，凡此过往，皆为序章。赵丽颖，继续走吧，走向灯火通明、花团锦簇的未来", "深度学习实践：从零开始做电影评论文本情感分析", "朋友们关注一下姐的作品！",
import jiagu #jiagu.init() # 可手动初始化，也可以动态初始化 text = '携手推动民族复兴，实现和平统一目标；探索“两制”台湾方案，丰富和平统一实践；坚持一个中国原则，维护和平统一前景；深化两岸融合发展，夯实和平统一基础；实现同胞心灵契合，增进和平统一认同。在《告台湾同胞书》发表40周年纪念会上，习近平总书记提出的这五个方面重大政策主张，系统阐释了实现国家统一的目标内涵、基本方针、路径模式，深刻指明了今后一个时期对台工作的基本思路、重点任务和前进方向，既有坚定的原则性又有极强的针对性和极大的包容性，展现了非凡的政治勇气和政治智慧。' words = jiagu.seg(text) stop_words = ['的', '，', '；', '、'] words = [w for w in words if w not in stop_words] # 去除停用词，符号等 keywords = jiagu.keywords(words) # 关键词抽取 print(keywords)
