《基于jieba的娱乐新闻的高频词汇提取》的python代码

在Python中，使用jieba库进行娱乐新闻的高频词汇提取通常涉及文本预处理、分词、频率统计以及结果可视化等步骤。以下是一个简单的示例代码：

import jieba
from collections import Counter

# 假设你已经有了一个娱乐新闻的文本数据，存储在变量news_text中
news_text = "..."  # 例如从文件读取或网络抓取的实际内容

# 使用jieba进行分词
words = jieba.lcut(news_text)

# 对分词后的词语计数
word_counts = Counter(words)

# 提取高频词汇，这里设定阈值为5（可根据实际需求调整）
high_freq_words = [word for word, count in word_counts.items() if count >= 5]

# 打印前10个高频词
print("Top 10高频词汇:")
for word in high_freq_words[:10]:
    print(word, ":", word_counts[word])

# 如果需要可视化，可以使用matplotlib或seaborn库
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(high_freq_words, word_counts[high_freq_words])
plt.title("娱乐新闻高频词汇分布")
plt.xlabel("词汇")
plt.ylabel("频次")
plt.show()