用Python实现中文文本词频统计

要使用Python实现中文文本的词频统计，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库，包括`jieba`用于中文分词。
2. 定义一个函数，命名为`word_frequency`，该函数接受一个中文文本字符串作为参数。
3. 在函数内部，使用`jieba`库对文本进行分词，得到词语列表。
4. 初始化一个空字典`freq_dict`用于存储词频统计结果。
5. 遍历词语列表，对每个词语进行统计：
- 如果词语已经在`freq_dict`中，将其计数加1；
- 如果词语不在`freq_dict`中，将其添加到`freq_dict`并设置计数为1。
6. 返回词频统计结果`freq_dict`。

以下是用Python实现中文文本词频统计的代码示例：

import jieba

def word_frequency(text):
    word_list = jieba.lcut(text)  # 中文分词
    freq_dict = {}
    for word in word_list:
        if word in freq_dict:
            freq_dict[word] += 1
        else:
            freq_dict[word] = 1
    return freq_dict

你可以调用`word_frequency`函数并传入一个中文文本字符串来进行测试，例如：

text = "今天天气真好，出去玩了一天。明天继续努力学习！"
freq_result = word_frequency(text)
print(freq_result)

输出结果将为：

{'今天': 1, '天气': 1, '真好': 1, '，': 1, '出去': 1, '玩': 1, '了': 1, '一天': 1, '。': 1, '明天': 1, '继续': 1, '努力': 1, '学习': 1, '！': 1}

这样就完成了使用Python实现中文文本词频统计的过程。请注意，在进行中文分词时，你可能需要提前安装`jieba`库，并且需要下载`jieba`的中文分词词库。