怎么对每组文本数据的词语个数进行统计

对每组文本数据的词语个数进行统计，通常涉及以下几个步骤：

1. **分词**：将文本拆分成单个的词语或词汇单位。这可以根据语言特性选择合适的分词工具，比如中文可以使用jieba、THULAC等，英文则可以直接按空格划分。

2. **去停用词**：去除常见的无实际意义的词汇，如“的”、“是”等，这些在统计时不计入词语总数。这一步可以根据预设的停用词表进行操作。

3. **计数**：遍历处理后的词语列表，对于每个词语，增加对应的计数器。如果使用Python，可以使用collections模dule的Counter类来做这个工作。

4. **结果汇总**：最后，你可以得到每个文本的一份词频统计结果，通常是字典形式，键是词语，值是出现次数。

例如，在Python中，代码可能看起来像这样：

from collections import Counter

def count_words(texts):
    word_counts = {}
    for text in texts:
        # 分词并移除停用词
        words = [word for word in text.split() if word not in STOP_WORDS]
        # 更新词语计数
        word_counts.update(Counter(words))
    return word_counts

texts = ["这是第一组文本", "这是第二组"]
word_counts = count_words(texts)