python评论词频分析
时间: 2023-09-17 18:13:48 浏览: 49
Python评论词频分析是一种通过统计文本中单词的出现频率来了解其中的重点内容或主题的方法。下面是一个简单的Python代码示例,演示如何进行评论词频分析:
```python
from collections import Counter
import nltk
nltk.download('punkt')
def analyze_word_frequency(comments):
# 将所有评论合并为一个字符串
text = ' '.join(comments)
# 使用nltk库进行分词
words = nltk.word_tokenize(text)
# 使用Counter计数单词出现的次数
word_counts = Counter(words)
# 按照出现次数降序排序
sorted_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x
相关问题
python 英文词频分析
Sure! 分析英文词频需要使用一些自然语言处理的技术,Python中有一些非常有用的库可以帮助我们完成这个任务,如NLTK、spaCy等。下面是一个简单的例子,使用NLTK库来分析文本中的英文词频:
```python
import nltk
from nltk.corpus import gutenberg
# 读取文本文件
text = gutenberg.raw('melville-moby_dick.txt')
# 将文本转换为小写并分词
words = nltk.word_tokenize(text.lower())
# 去除标点符号和停用词
stop_words = set(nltk.corpus.stopwords.words('english'))
words = [word for word in words if word.isalpha() and word not in stop_words]
# 统计词频
freq_dist = nltk.FreqDist(words)
print(freq_dist.most_common(10)) # 输出出现频率最高的10个词
```
这里使用了Gutenberg语料库中的《白鲸记》作为分析对象,先将文本转换为小写并分词,再去除标点符号和停用词,最后使用nltk中的FreqDist类统计词频并输出出现频率最高的10个词。
python进行词频分析
可以使用Python中的nltk库进行词频分析。首先需要安装nltk库,然后导入nltk库并下载所需的语料库,接着使用nltk库中的FreqDist函数进行词频统计。以下是一个简单的示例代码:
```
import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist
text = "This is a sample text for frequency analysis. This text can be replaced with any other text for analysis purposes."
tokens = word_tokenize(text)
fdist = FreqDist(tokens)
print(fdist.most_common(10))
```
这段代码会输出文本中出现频率最高的前10个单词及它们的出现次数。
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