python中jieba的统计词频

### Python 使用 Jieba 进行词频统计

为了实现中文文本的分词并统计词频，在 Python 中可以借助 `jieba` 库来完成这一过程。下面展示了一个完整的流程，包括加载数据、分词处理以及最终的词频统计。

#### 导入所需库
首先需要导入必要的模块：

import jieba
from collections import Counter

#### 准备待分析文本
创建一段用于测试的文字内容字符串变量：

text = "这里是你想要分析的一段文字"

#### 文本预处理与分词操作
通过调用 `jieba.cut()` 对输入文本执行精确模式下的分词工作，并过滤掉长度为1的词语以减少噪音[^1]。

words = [word for word in jieba.cut(text) if len(word)>1]

#### 构建词频表
利用 `collections.Counter` 来高效地计算各个单词出现次数：

frequency = dict(Counter(words))
print(frequency)

上述代码片段实现了从原始文本到分词再到构建词频字典的过程。对于更复杂的应用场景还可以进一步优化参数设置或引入停用词列表去除无意义词汇等措施。