jieba分词是目前最好的 python中文分词组件。在讲解jieba分词之前，我们先了解一下中文分词的一些概念：
- 最常用的TF-IDF
什么是TF-IDF呢？要分成2个部分来理解。
- TF，词频——一个词在文章中出现的次数
- IDF，在词频的基础上，赋予每个词一个权重，体现该词的重要性。
这是什么意思呢？我们来看个例子。
这是一条财经类新闻
上周 / 沉寂 / 一段 / 时间 / 的 / 白酒股 / 卷土重来 / ；/ 其中 / 古井贡酒 / 的 / 股价 / 创出 / 了 / 历史新高 / , / 这段 / 时间 / ……
…
在这篇文章中
上周：出现 1 次
时间：出现 2 次
白酒股：出现 1 次
的：出现 2 次
股价：出现 1 次
…
在以上的信息中，1、2、1、2、1等等这些次数就是TF词频。
通常来说，一个词越重要，就会在文章中出现多次，这个词也就能反映出这篇文章的特性，但是你会发现，这篇文章出现最多次数的是 时间、的，它们反映出文章的特性了吗？当然没有！所以，我们还要对每个词进行分类赋予权重：
最常见的词（“的”，“是”，“了”）权重最小
比较常见的词（“时间”，“上周”，“中国”）权重比较小
很少见的词（“白酒股”，“股价”，“养殖”）权重最大
这里的权重就是IDF
将TF和IDF相乘，就得到了TF-IDF值，某个词对文章越重要，该值越大，于是排在前面的几个词，就是这篇文章的关键词。
当然，这个TF-IDF值不用我们自己算，在jieba里面，已经帮我们算好了TF-IDF，直接拿来用就好了。
jieba分词源码地址：https://github.com/fxsjy/jieba
来源：CSDN
作者：毛爷爷~
链接：https://blog.csdn.net/DawnYao/article/details/103928181