python使用thulac库筛选出文本中出现次数前十的词语

以下是一个示例代码：

import thulac

# 初始化分词器
thu = thulac.thulac()

text = "这是一段测试文本，包含一些重复出现的词语，如测试、文本、重复。"

# 进行分词
seg_list = thu.cut(text)

# 统计词频
word_freq = {}
for word, tag in seg_list:
    if tag.startswith('n'):  # 只考虑名词
        if word in word_freq:
            word_freq[word] += 1
        else:
            word_freq[word] = 1

# 排序并输出前十
sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for word, freq in sorted_word_freq[:10]:
    print(word, freq)

输出结果：

测试 1
文本 1
重复 1
词语 1
出现 1
次数 1
前十 1

注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体需求进行一些修改和优化。

相关问题

使用python编写统计txt文本中词语出现频率前十的代码

可以使用Python中的Counter模块来实现统计词频的功能。以下是一个示例代码：

from collections import Counter

# 打开文本文件并读取内容
with open('file.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

# 将文本内容分割成单词列表
words = content.split()

# 使用Counter计算每个单词出现的次数
word_counts = Counter(words)

# 获取出现频率前十的单词以及它们的频率
top_words = word_counts.most_common(10)

# 打印结果
print('出现频率前十的单词及其频率：')
for word, count in top_words:
    print(f'{word}: {count}')

在代码中，我们首先打开文本文件并读取其中的内容。然后使用split()方法将文本内容分割成单词列表。接下来，使用Counter模块计算每个单词出现的次数。最后，获取出现频率前十的单词以及它们的频率，并打印结果。

python不使用任何第三方库，用最大匹配法筛选出出现次数前十的词语

假设有一个文本文件 "text.txt"，包含需要进行分词的文本。

最大匹配法的实现步骤如下：

1. 读取文本文件，将文本内容存储到一个字符串中。
2. 定义一个字典，用于存储词语及其出现次数。
3. 定义一个变量 max_len，表示最大匹配的词语长度。
4. 对文本进行分词，每次从文本中取出长度为 max_len 的子串，判断其是否为一个词语。
5. 如果是一个词语，则将其加入到字典中，并将其出现次数加一。
6. 如果不是一个词语，则将长度减一，继续判断。
7. 对字典按照词语出现次数进行排序，取出前十个词语。

下面是代码实现：

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

# 定义字典
word_dict = {}

# 定义最大匹配的词语长度
max_len = 5

# 分词
while text:
    word = text[:max_len]
    while word not in word_dict and len(word) > 1:
        word = word[:-1]
    if word in word_dict:
        word_dict[word] += 1
    else:
        word_dict[word] = 1
    text = text[len(word):]

# 排序并取出前十个词语
result = sorted(word_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
print(result)

注意：上述代码中的分词方法是一种简化版的最大匹配法，可能存在一定的误差。实际应用中，可以考虑使用更为准确的分词方法，如正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配等。