分词后txt如何统计词频

关于分词后的txt如何统计词频，我可以给你一些建议和思路。首先，你需要使用分词工具将txt文件中的文本按照词语进行划分；其次，你需要创建一个字典（可以用Python中的字典数据结构），在遍历分词结果时，如果该词语不在字典中，则将该词语添加到字典中，并将该词语的出现次数设置为1；如果该词语已经在字典中，就将该词语对应的出现次数加1。最后，将字典中所有的词语按照出现次数从大到小排序，就可以得到每个词语出现的频率了。希望这些建议能够帮助你。

相关问题

分词txt如何统计词频代码

以下是Python代码示例：

from collections import Counter
import jieba

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba分词
words = jieba.lcut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 输出前10个高频词
for word, count in word_counts.most_common(10):
    print(word, count)

在这个代码示例中，我们使用了jieba库来进行中文分词，并使用Counter类来统计词频。其中，text.txt为需要统计词频的文本文件，可以自行修改。在输出高频词时，使用了most_common函数，并将参数设置为10，意味着输出前10个高频词。

文本分词后如何统计词频

可以使用Python中的NLTK库进行文本分词和词频统计。首先，使用NLTK库中的分词器对文本进行分词，然后使用Python中的字典数据结构来统计每个词出现的次数。具体实现可以参考以下代码：

import nltk
from collections import Counter

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 使用NLTK库中的分词器对文本进行分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 使用Python中的字典数据结构来统计每个词出现的次数
word_freq = Counter(tokens)

# 输出词频统计结果
for word, freq in word_freq.most_common():
    print(word, freq)

其中，`text.txt`是待分词的文本文件，`nltk.word_tokenize()`函数可以将文本分成单词，`Counter()`函数可以统计每个单词出现的次数，`most_common()`方法可以按照词频从高到低排序并输出结果。