1、高頻詞定義2、實戰之高頻詞提取（使用jieba）
github上高頻詞提取的**
輸出：根據實戰結果發現，諸如「的」，「，」，「。」，「了」等詞佔據很高的位置，而這類詞對把控文章焦點並無太大意義。我們需要的是能夠簡要概括重點的詞彙。常用的方法：自定義乙個停用詞典，當遇到這些詞時，過濾掉。
def stop_words(path):
'''停用詞，過濾無意義的詞
:param path:
:return:
'''with open(path, encoding='utf-8') as f:
return [l.strip() for l in f]
這裡的停用詞典不是通用的，一般實踐中需要根據自己的任務，定期更新維護。定製自己的領域詞典，用以提公升分詞效果。jieba提供了這樣的功能，使用者可以載入自定義詞典：
jieba.load_userdict('./data/user_dict.utf8')朝三暮四 3 i
大資料 5
湯姆 nz
公主墳每一行為三個部分：詞語、詞頻（可省）、詞性（可省），用空格隔開，順序不可顛倒。該詞典檔案需為utf8編碼。
參考：《python自然語言處理實戰 核心技術與演算法》
自然語言處理（三）文章高頻詞提取
演算法介紹 1 讀取資料集中一篇或者多篇新聞作為分詞提取高頻詞彙的樣本資料集 2 對於文章首先用jieba庫中自帶的分詞函式對文章進行分詞處理 3 由於文章中的標點符號以及 的 是 了 等常用詞無任何意義，因此這些詞是需要在進行統計高頻詞時進行刪除處理的，對於上述問題需要利用乙個停用字典 無意義詞的...
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如何從大量資料中找出高頻詞？
有乙個 1gb 大小的檔案，檔案裡每一行是乙個詞，每個詞的大小不超過 16b，記憶體大小限制是 1mb，要求返回頻數最高的 100 個詞 top 100 由於記憶體限制，我們依然無法直接將大檔案的所有詞一次讀到記憶體中。因此，同樣可以採用分治策略，把乙個大檔案分解成多個小檔案，保證每個檔案的大小小於...