根据学习至今的python，和导师吩咐的方向，一共做了5件事：

1.政府网http://www.gov.cn/index.htm中养老政策特殊文本爬取与保存。

2.基于的TF/IDF多文档关键词抽取。

-基于TF-IDF算法的关键词抽取（原文：https://blog.csdn.net/zhangyu132/article/details/52128924）

  import jieba.analyse

  jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())     –sentence 为待提取的文本     –topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20     –withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False     –allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

-基于TextRank算法的关键词提取

    jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。     –基本思想：     1，将待抽取关键词的文本进行分词     2，以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图

 

topK=15表示每篇文章抽取频率最高的前15个词。下一步处理共现时词与词中间需要'/'，否则无法共现，然后将每篇抽取的放入同一个xlxs中，抽取结果如图：

3.关键词共现矩阵的生成。

结果如图

4.政策词云图的生成（这是一段单独的程序，也可以把上下步骤加进来）

5.关键词网络关系图生成。

做关系图时要把生成的nxn共现矩阵转换为一个nx3的矩阵，如下图，然后将所有数取倒数，(取倒数前将所有0置为0.01)，我认为两词距离越近那么他们之间值应该也越小，而上面得出的共现矩阵以加法形式进行计算。

以下是得出的结果，

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