4、 jieba库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的文本与分词词库比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。利用jieba库统计《三国演义》前60回中的高频词。
时间: 2024-05-11 17:20:24 浏览: 6
好的,以下是使用jieba库统计《三国演义》前60回中的高频词的Python代码:
```python
import jieba
from collections import Counter
# 读取《三国演义》前60回的文本
with open('sgyy.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 使用jieba进行分词
words = jieba.lcut(text)
# 统计词频
word_counts = Counter(words)
# 获取前50个高频词
top50_words = word_counts.most_common(50)
# 输出结果
for word, count in top50_words:
print(word, count)
```
其中,`jieba.lcut(text)`会将`text`文本进行分词,返回一个分词后的词语列表。`Counter(words)`会对这个列表进行统计词频,返回一个字典,其中key是词语,value是出现的次数。`most_common(50)`会返回出现频率最高的50个词语及其出现的次数。
相关问题
如何对名为new_data的list类型数据做如下处理:分词:使用中文分词库jieba将文本分成一个个单词。
要使用jieba对new_data中的文本进行分词,可以按以下步骤操作:
1. 导入jieba库:`import jieba`
2. 对new_data中的每个文本进行分词,可以使用列表推导式:
```
seg_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data]
```
上述代码使用`jieba.lcut`函数对每个文本进行分词,并将分词结果保存为一个列表。
如果需要去除停用词,可以使用`jieba.analyse`模块中的`set_stop_words`函数设置停用词,并使用`jieba.analyse`模块中的`extract_tags`函数提取关键词。
```
jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') # 设置停用词
keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词
```
上述代码首先使用`set_stop_words`函数设置停用词,然后使用`extract_tags`函数对每个文本提取关键词,并将结果保存为一个列表。
jieba 分词 词库
jieba分词使用一个中文词库来确定汉字之间的关联概率,从而形成分词结果。用户可以添加自定义的词组到词库中。jieba分词的原理是将一段文本精确地切分成若干个中文单词,并且中文单词之间经过组合可以还原之前的文本。分词结果中不存在冗余单词。jieba是一个优秀的中文分词第三方库,可以通过安装jieba库并导入使用。jieba库提供了三种分词模式,最简单的方法是掌握一个函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python 中 jieba 库](https://blog.csdn.net/qq_62789540/article/details/123743723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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