对商城评价文件利用jieba库进行词频统计,分析用户评价信息。

好的，以下是利用jieba库进行词频统计的代码示例：

import jieba
from collections import Counter

# 读取评价文件并分词
with open('evaluation.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
words = jieba.cut(content)

# 过滤停用词
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        stopwords.add(line.strip())
filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords and word != ' ']

# 统计词频并输出
counter = Counter(filtered_words)
print(counter.most_common(20))

上述代码中，我们首先使用jieba库对评价文件进行分词，然后读取一个停用词文件，将其中的词语存储到一个set中，再过滤掉分词结果中的停用词和空格。接着使用Python标准库collections中的Counter类统计词频，并输出出现次数最多的前20个词语及其出现次数。

需要注意的是，上述代码中的`evaluation.txt`是指商城评价文件，`stopwords.txt`是指停用词文件，需要根据具体情况进行修改。另外，jieba库默认使用全模式分词，可以根据实际需要选择其他分词模式。