帮我用Python 写一个可以分析文本中关键词的代码

你好，我是 C 知道。以下是 Python 分析文本中关键词的代码：

import jieba

text = "这是一段需要分析的文本。"

# 使用 jieba 分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_count = {}
for word in words:
    if word not in word_count:
        word_count[word] = 1
    else:
        word_count[word] += 1

# 按词频排序
sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出前 10 个关键词
for word, count in sorted_word_count[:10]:
    print(word, count)

希望能帮到你。

相关问题

帮我写一段可以实时监测关键词舆情监测的python代码

好的，以下是一个简单的实时监测关键词舆情的Python代码：

import tweepy
from textblob import TextBlob

# Twitter API的密钥和令牌
consumer_key = 'consumer_key'
consumer_secret = 'consumer_secret'
access_token = 'access_token'
access_token_secret = 'access_token_secret'

# 认证和访问Twitter API
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

# 监测的关键词
search_terms = ['COVID-19', 'pandemic', 'vaccine']

# 实时获取Twitter上的数据流
class MyStreamListener(tweepy.StreamListener):

    def on_status(self, status):
        # 获取推文的文本内容
        tweet_text = status.text
        
        # 使用TextBlob对文本进行情感分析
        sentiment_score = TextBlob(tweet_text).sentiment.polarity
        
        # 输出推文的文本内容和情感分数
        print("Tweet Text: " + tweet_text)
        print("Sentiment Score: " + str(sentiment_score))
    
    def on_error(self, status_code):
        if status_code == 420:
            return False

myStreamListener = MyStreamListener()
myStream = tweepy.Stream(auth = api.auth, listener=myStreamListener)

# 开始监测关键词
myStream.filter(track=search_terms)

这个代码使用了Tweepy和TextBlob库，其中Tweepy用于访问Twitter API并获取实时数据流，而TextBlob用于对推文的文本进行情感分析。你可以根据自己的需求更改代码中的关键词和情感分析方法。

能帮我写一段根据读取word文件内容进行中文关键词挖掘python的代码

当然可以，以下是一个简单的示例代码：

import docx
import jieba

# 读取 word 文件
doc = docx.Document('filename.docx')

# 提取文本内容
text = ''
for para in doc.paragraphs:
    text += para.text

# 使用 jieba 分词进行关键词提取
keywords = jieba.cut(text)
print('关键词：')
for keyword in keywords:
    print(keyword)

当然，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和优化。如果你有相关的问题和需求，欢迎继续向我提问。