对政策中文版word文件进行VOSviewer可视化的数据准备具体代码

VOSviewer是一个基于Java的工具，用于创建科学和技术领域的知识图谱和可视化网络。在处理政策中文版word文档数据准备的过程中，通常需要进行以下几个步骤：

1. 文本预处理：由于VOSviewer是分析和可视化科学知识图谱的工具，它通常接受CSV格式的文件作为输入，其中需要包含关键词及其出现的频次信息。因此，首先需要将Word文档转换为纯文本格式。

2. 关键词提取：从文本中提取关键词，并计算其频次。可以使用文本分析工具或编写脚本来完成这一步骤。

3. 数据格式转换：将关键词及其频次数据转换为CSV格式，以便VOSviewer可以读取和处理。

下面是一个简化的Python代码示例，展示如何将Word文档处理成VOSviewer所需的CSV格式数据：

from collections import Counter
import jieba

# 假设word文档已转换为纯文本格式
word_file_path = 'policy.txt'
output_csv_path = 'keywords.csv'

# 读取文本
with open(word_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    content = file.read()

# 使用jieba进行中文分词
words = jieba.lcut(content)

# 计算词频
word_freq = Counter(words)

# 将词频数据写入CSV文件
with open(output_csv_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    # 写入标题行
    csvwriter.writerow(['Keyword', 'Frequency'])
    # 写入关键词和频次
    for word, freq in word_freq.most_common():
        csvwriter.writerow([word, freq])

print("CSV文件已准备好，可以用于VOSviewer。")

请注意，上述代码仅为示例，实际情况下需要根据具体的Word文档内容和结构进行调整。另外，上述代码使用了`jieba`库进行中文分词，这是一个非常流行的中文分词工具。在使用之前，需要确保已安装了`jieba`，可以通过`pip install jieba`命令进行安装。