一组函数，使用sklearn执行TFIDF分析，从基于事件/分组的文本语料库生成关键字。
evekeys的Python项目详细描述
evekeys：从基于事件和自定义分组的文本语料库中分离关键字
作者：克里斯·林德格伦chris.a.lindgren@gmail.com
根据BSD 3条款许可证分发。看到了吗许可证.txt或http://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause获取详细信息。在
文档：https://evekeys.readthedocs.io/en/latest/
概述
使用scikit learn执行TF-IDF分析的一组函数，从基于事件的文档中分离关键字。它回答了以下问题：
- 哪些关键词代表某一特定时期的内容？在
- 哪些关键字代表特定时期的特定内容组？在
它假设您有：
- 把你的语料库作为熊猫数据帧导入
- 包括元数据信息，如日期列表和重新组织语料库的组列表，以及
- 预处理您的文档。在
它只在python3.x上运行，不向后兼容。在
Warning：evekeys几乎不执行任何自定义错误处理，因此请确保输入的格式正确。如果您有任何问题，请通过电子邮件通知我。在
系统要求
- 熊猫
- 学习
- 全面质量管理
安装
pip install evekeys
已知问题或限制
- 如果您发现任何问题，请与我联系。在
示例笔记本
- 马上就来。在
分发更新终端命令
- 项目
标签：
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