中文詞頻統計

作業要求：

來自紅樓夢的一小章內容：

2. 從檔案讀取待分析文字。

text=open('123.txt','r',encoding='utf-8').read()

import jieba

jieba.lcut(text)

import jieba

wordsls=jieba.lcut(text)

jieba.load_userdict(word_dict)  #詞庫文字檔案

轉換**：scel_to_text

詞庫：

worddict1=[line.strip() for line in open('23.txt',encoding='utf-8').readlines()]

jieba.load_userdict(worddict1)

wcdict={}

for word in wordsls:
if word not in worddict2:（7.排除語法型）
if len(word)==1:
continue
else:
wcdict[word]=wcdict.get(word,0)+1

wcls=list(wcdict.items())

wcls.sort(key=lambda  x:x[1],reverse=true)　

stops

worddict2=[line.strip() for line in open('stops_chinese.txt',encoding='utf-8').readlines()]

import pandas as pd

pd.dataframe(data=word).to_csv('e:/1234.csv',encoding='utf-8')

wl_split=" ".join(wordsls) 

from wordcloud import wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
mywc = wordcloud().generate(wl_split)
plt.imshow(mywc)
plt.axis("off")
plt.show()

中文詞頻統計

2.從檔案讀取待分析文字。3.安裝並使用jieba進行中文分詞。4.更新詞庫，加入所分析物件的專業詞彙。5.生成詞頻統計 排序 排除語法型詞彙，代詞 冠詞 連詞等停用詞 輸出詞頻最大top20，把結果存放到檔案裡 源 import jieba fo open r d 三體.txt encoding ...

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從檔案讀取待分析文字。news open gzccnews.txt r encoding utf 8 安裝與使用jieba進行中文分詞。pip install jieba import jieba list jieba.lcut news 生成詞頻統計 排序排除語法型詞彙，代詞 冠詞 連詞 輸出詞頻...

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從檔案讀取待分析文字。news open gzccnews.txt r encoding utf 8 安裝與使用jieba進行中文分詞。pip install jieba import jieba list jieba.lcut news 生成詞頻統計 排序排除語法型詞彙，代詞 冠詞 連詞 輸出詞頻...