二、Counter法——代码简单,速度快 三、NLTK方法——有点儿小麻烦 四、列表推导式法 五、学后反思 英文的词频统计因为不需要像汉语一样分词,所以说相对容易。那么统计中文词频是Python考试中常见的操作,有没有好的方法来实现呢?中文词频统计主要是通过open()打开文本,然后read()方法读取后,采用结巴分词(jieba)模块...
代码如下: import jiebafrom collections import Counterwith open("词频统计文本.txt", "r",encoding="utf-8") as f: words = jieba.lcut(f.read()) words = [item for item in words if len(item)>1]counts = Counter(words)for word,count in counts.most_common(10): print(word,count)print (...
python from collections import Counter # 统计词频 word_counts = Counter(words) print(word_counts) 这段代码会使用Counter类来统计每个词语出现的次数,并输出一个字典,其中键是词语,值是该词语出现的次数。 输出或保存词频统计结果: 最后,我们可以将词频统计结果输出到控制台,或者保存到文件中。以下是将结果...
这里有三个文件,分别为novel.txt、punctuation.txt、meaningless.txt。 这三个是小说文本、特殊符号和无意义词 Python代码统计词频如下: import jieba # jieba中文分词库 # 从文件读入小说 with open('novel.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile: novel = novelFile.read() # 将小说中的特殊符号过滤...
第二段代码(441-445行)是依据权重取出了关键词,可以看出,这章小说,主要讲的就是段誉的事情了,不论是权重还是词频都是他最高。。。 文本内容有大概400多行,就折叠了,大家可以直接套用代码,自己试试。 后记 今天的分享就这些了,python的自然语言处理
中文词频统计python代码 import collections。 #读取文件并统计词频。 def count_word_frequency(file_path):。 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:。 text = f.read()。 #使用正则表达式切分单词。 words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())。 #统计词频。 counter = ...
因为本次使用的代码使用的库为python的内置库,所以直接进行导入即可 (2)中文词汇统计 首先,我们需要安装jieba包,这是一个开源的中文分词工具。 pipinstalljieba 接下来,我们需要准备一篇中文文本作为分析的对象。你可以使用自己的中文文本。 3.分析原理 英文分析 ...
Python中文分词、词频统计并制作词云图 中文分词、词频统计 import jieba from collections import Counter # 1. 读取文本内容并进行分词 with open('demo.txt', mode='r', encoding='gbk') as f: report = f.read() words = jieba.cut(report)
Python中文词频统计 以下是关于小说的中文词频统计 这里有三个文件,分别为novel.txt、punctuation.txt、meaningless.txt。 这三个是小说文本、特殊符号和无意义词 Python代码统计词频如下: importjieba# jieba中文分词库# 从文件读入小说withopen('novel.txt','r', encoding='UTF-8')asnovelFile:...
python中文词频统计TF-IDF python 中文词频统计 python词频统计 一、用字典统计英文词频,所用文本《THE CATCHER IN THE RYE 》(麦田里的守望者) 二、用collections.Counter()统计词频 三、用pandas库统计词频 这篇博客用来记录一下自己学习用python做词频统计的过程,分别用字典和第三方库来完成词频统计...