怎么使用TextBlob进行跨语言关键词提取

TextBlob是一个Python库，它提供了一种简单的方法来进行文本分析和自然语言处理。虽然TextBlob主要支持英文文本分析，但是可以通过使用Google Translate API来实现跨语言关键词提取。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用TextBlob和Google Translate API进行跨语言关键词提取：

from textblob import TextBlob
from googletrans import Translator

def translate_text(text, dest_lang='en'):
    translator = Translator()
    translated_text = translator.translate(text, dest=dest_lang)
    return translated_text.text

def extract_keywords(text, lang='en'):
    translated_text = translate_text(text, lang)
    blob = TextBlob(translated_text)
    return blob.noun_phrases

if __name__ == '__main__':
    text = "这是一个简单的示例代码用于跨语言关键词提取"
    keywords = extract_keywords(text, lang='zh-cn')
    print(keywords)

在这个示例中，我们首先定义了一个translate_text函数，它使用Google Translate API来将文本翻译为指定的目标语言。然后定义了一个extract_keywords函数，它将文本翻译为英文，然后使用TextBlob来提取名词短语作为关键词。最后，我们通过调用extract_keywords函数来提取关键词并打印输出。

需要注意的是，由于Google Translate API是付费的，需要在使用之前配置好API密钥。同时，由于Google Translate API有访问次数限制，建议在大批量处理文本时注意限制请求频率。