• 中文词频统计与词云生成


    作业来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822

    作业要求:

    1. 下载一长篇中文小说。

    下载了《粤港澳大湾区发展纲要》

    2. 从文件读取待分析文本。

      text=open('artical.txt',encoding='utf-8').read();
       e=''',,.。??!!-::《》< >"“”、 u3000 ufeff'''
       for in e:
       text=text.replace(i,"")

    3. 安装并使用jieba进行中文分词。

    pip install jieba

    import jieba

    jieba.lcut(text)

    4. 更新词库,加入所分析对象的专业词汇。

    jieba.add_word('天罡北斗阵')  #逐个添加

    jieba.load_userdict(word_dict)  #词库文本文件

    jieba.add_word('大湾')

    参考词库下载地址:https://pinyin.sogou.com/dict/

    转换代码:scel_to_text

    5. 生成词频统计

     dict={}
      for in tokens:
        if not in dict:
            dict[i]=tokens.count(i)
      print(dict)

    6. 排序

    word=list(dict.items())
     word.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

    7. 排除语法型词汇,代词、冠词、连词等停用词。

    stops=['也','等','的','谁','又','是','新','了','只','一','和','或','区','市','为','在','与']
     tokens = [token for token in text if token not in stops]

    stops

    tokens=[token for token in wordsls if token not in stops]

    8. 输出词频最大TOP20,把结果存放到文件里

    result=[]
     for in range(20):
        result.append(word[i])
     pd.DataFrame(data=result).to_csv('f.csv',encoding='utf-8')
     print(result)

    9. 生成词云。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/GMUK/p/10595885.html
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