Получите самые важные слова в корпусе, используя tf-idf (Gensim)

Я рассчитываю tf-idf следующим образом.

texts=['human interface computer',
 'survey user computer system response time',
 'eps user interface system',
 'system human system eps',
 'user response time']

dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]
analyzedDocument = namedtuple('AnalyzedDocument', 'word tfidf_score')
d=[]
for doc in corpus_tfidf:
    for id, value in doc:
        word = dictionary.get(id)
        score = value
        d.append(analyzedDocument(word, score))

Однако теперь я хочу определить 3 самых важных слова в моем корпусе, используя слова, которые имеют самые высокие значения idf. Пожалуйста, дайте мне знать, как это сделать?


python gensim tf-idf
person Community    schedule 17.11.2017    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Предполагая, что вы получаете свой список в порядке, вы должны быть в состоянии упорядочить его следующим образом: Вверху:

from operator import itemgetter

Затем внизу:

e=sorted(d, key=itemgetter(1))
top3 = e[:3]
print(top3)
person Dlamini    schedule 17.11.2017