python词频统计的应用

Python词频统计在自然语言处理和文本分析中是一种非常常见的应用。以下是一些应用场景：

1. 文本挖掘：通过Python进行词频统计，可以找到文本中最常出现的单词或短语，从而了解文本的主题和关键内容。

2. 情感分析：通过Python进行词频统计，可以找到文本中出现频率最高的情感词汇，如“好”、“坏”等，从而进行情感分析。

3. 推荐系统：通过Python进行词频统计，可以找到用户最常使用的单词或短语，从而提高推荐系统的准确性。

4. 网站SEO优化：通过Python进行词频统计，可以找到网站中最常出现的关键词，从而进行SEO优化，提高网站搜索排名。

在Python中，可以使用NLTK、Jieba等自然语言处理库进行词频统计。例如，使用nltk库进行词频统计的代码如下：

import nltk
from nltk import FreqDist

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

# 分词
words = nltk.word_tokenize(text)

# 去除停用词
stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')
words = [word for word in words if word.lower() not in stopwords]

# 统计词频
fdist = FreqDist(words)

# 输出前10个最常出现的单词
print(fdist.most_common(10))