读取文本文件text. txt，进行中文分词，统计其中含有“水”字的词语的个数

您好，针对您的问题，我可以给出以下解决方案：

1. 首先，需要安装中文分词工具，比如jieba库，在命令行输入以下命令进行安装：

pip install jieba

2. 然后，读取文本文件text.txt，可以使用Python内置的open函数进行文件读取，代码如下：

with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

这里假设text.txt文件跟Python代码在同一目录下，使用utf-8编码。

3. 使用jieba进行中文分词，统计包含“水”字的词语个数，代码如下：

import jieba

words = jieba.lcut(text)  # 对文本进行分词
count = 0
for word in words:
    if '水' in word:
        count += 1

print(count)

这里使用jieba.lcut函数对文本进行分词，得到一个词语列表，然后遍历词语列表，判断每个词语是否包含“水”字，如果是则计数器加1。最后输出计数器的值即可。

希望这个解决方案能够帮助到您！

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读取新闻文本（flightnews.txt）语料并提取文本中出现频率最高的10个词语 步骤： 1.读取flightnews.txt文件（15分） 2.加载停用词文件stopword.txt,对新闻内容进行jieba分词（15分） 3.提取出现频率最高的前10个词语（15分）

1.读取flightnews.txt文件

with open('flightnews.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    news_text = f.read()

2.加载停用词文件stopword.txt,对新闻内容进行jieba分词

import jieba

# 加载停用词文件
with open('stopword.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopword_list = f.read().split()

# 对新闻内容进行jieba分词
words = jieba.lcut(news_text)
result = []
for word in words:
    if word not in stopword_list and len(word) > 1:
        result.append(word)

3.提取出现频率最高的前10个词语

from collections import Counter

# 统计词频
c = Counter(result)
# 获取出现频率最高的前10个词语
most_common_words = c.most_common(10)
print(most_common_words)

使用jieba库 假设有一个年度工作报告的文本文件（in.txt）。实现数据统计功能：统计文件中出现次数最多的10个词语，作为主题词，要求词语不少于2个字符。 统计结果写入文件out.txt Python

可以使用Python中的jieba库和collections库来完成这个任务。

首先需要安装jieba库，可以使用以下命令安装：

pip install jieba

然后，可以按照以下步骤来实现数据统计功能：

1. 读取文本文件并进行分词
2. 统计每个词语出现的次数
3. 找到出现次数最多的10个词语
4. 将统计结果写入文件out.txt

下面是完整的代码：

import jieba
from collections import Counter

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

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 找到出现次数最多的10个词语
top_words = [word for word, count in word_counts.most_common(10) if len(word) >= 2]

# 将统计结果写入文件out.txt
with open('out.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('\n'.join(top_words))

这个代码会将出现次数最多的10个词语写入文件out.txt中，每行一个词语。