对Dataframe中的每一行应用NLTK Rake

NLTK (Natural Language Toolkit) 是一个流行的自然语言处理（NLP）库，提供了一系列用于处理文本数据的工具和算法。而 Rake（Rapid Automatic Keyword Extraction）是 NLTK 中的一个关键词提取算法，用于从文本中自动提取关键词。

对于 Dataframe 中的每一行应用 NLTK Rake，可以使用以下步骤：

1. 导入 NLTK 库和 Rake 类：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import Rake

1. 定义一个函数，用于处理每一行的文本数据，并返回提取的关键词：

def apply_rake(row):
    text = row['文本列']  # 假设文本列的列名为 '文本列'
    
    # 分词和去除停用词
    tokens = word_tokenize(text)
    tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords.words('english')]
    
    # 初始化 Rake
    rake = Rake()
    
    # 应用 Rake 算法提取关键词
    rake.extract_keywords_from_text(' '.join(tokens))
    keywords = rake.get_ranked_phrases()
    
    return keywords

1. 使用 apply 函数将上述定义的函数应用到 Dataframe 的每一行，并创建一个新的列来存储提取的关键词：

df['关键词列'] = df.apply(apply_rake, axis=1)

以上代码假设 Dataframe 的文本数据存储在名为 '文本列' 的列中，并将提取的关键词存储在名为 '关键词列' 的新列中。你可以根据实际情况进行调整。

NLTK Rake 的优势在于它能够快速且自动地从文本中提取关键词，无需手动定义关键词列表或进行复杂的特征工程。它适用于许多场景，如文本摘要、文本分类、搜索引擎优化等。

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