import jieba.posseg as pseg import jieba import paddle path = r'D:/明朝collection.txt' with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() jieba.enable_paddle() words = pseg.cut(text, use_paddle=True) counts = {} for word, flag in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) for i in range(500): word, flag,count = items[i] print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count)) print(flag)

这段代码在之前的基础上添加了对分词结果的词性标注，并输出了每个词语的词性。

首先，导入了`paddle`模块以支持PaddlePaddle。

接下来，打开名为"明朝collection.txt"的文本文件，并将其内容读取到变量text中。

然后，通过调用`jieba.enable_paddle()`启用了PaddlePaddle深度学习框架来提高分词效果。

然后，使用`pseg.cut()`函数对文本进行分词，并传入参数`use_paddle=True`以使用PaddlePaddle进行分词。分词结果保存在变量words中。

接下来，定义了一个字典counts来记录每个词语出现的次数。遍历分词结果words，对于长度为1的词语跳过，对于长度大于1的词语，在counts中累加其出现次数。

然后，将counts转换为列表items，并根据词频进行降序排序。

最后，通过循环打印出现频率最高的500个词语及其出现次数和词性。

请注意，运行此代码需要确保已经安装jieba库和paddle库，并且已经下载并配置好相应的模型文件。

相关问题

请写出以下代码的设计思路及步骤import jieba import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image mask = np.array(Image.open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\image.png")) img_array = np.array(mask) file = open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\i love china.txt", "r", encoding="utf-8") t = file.read() file.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 设置词云图 w = wordcloud.WordCloud( font_path="C:/Windows/Fonts/SIMSUN.TTC", # 词云字体 width=2400, # 图片宽度 height=2000, # 图片高度 contour_width=2, mask = img_array, contour_color='steelblue', background_color="white") # 图片背景颜色 # 将文字导入词云 w.generate(txt) # 保存词云图 w.to_file("wordcloud_19.png")

设计思路及步骤如下：

1. 导入需要的模块：导入jieba用于中文分词，wordcloud用于生成词云图，matplotlib.pyplot用于显示图像，numpy用于处理图像数组，PIL.Image用于打开和处理图像。

2. 加载背景图片：使用PIL.Image的open方法打开背景图片，并使用numpy.array将图片转换为数组存储在变量mask中。

3. 读取文本数据：使用open函数打开文本文件，读取内容并存储在变量t中，最后关闭文件。

4. 中文分词：使用jieba的lcut方法对文本进行中文分词，得到词语列表ls。

5. 拼接词语：使用空格将词语列表ls中的词语拼接成一个字符串txt，作为词云图的输入。

6. 设置词云图参数：创建一个wordcloud.WordCloud对象w，并设置相关参数，如字体路径、图片宽度和高度、轮廓宽度、背景颜色等。其中，字体路径可以根据自己系统中的中文字体路径进行调整。

7. 生成词云图：调用WordCloud对象w的generate方法，将拼接好的字符串txt作为参数传入，生成词云图。

8. 保存词云图：调用WordCloud对象w的to_file方法，将生成的词云图保存为文件。保存路径可以根据自己的需要进行调整。

以上是代码的设计思路和步骤，您可以在PyCharm中按照这个思路编写代码，并替换相关路径和文件名，执行代码即可生成带有背景形状的词云图。

如果您有任何问题，请随时向我提问。

帮我修改一下代码import jieba.posseg as pseg import nltk sentence = "那个地方小的黄色的细腻的狮子" words = pseg.cut(sentence) grammar = "NP:{<DT>?<JJ>*<NN>}" cp = nltk.RegexpParser(grammar) result = cp.parse(words) result.draw()

好的，我来帮您修改代码：

import jieba.posseg as pseg 
import nltk 

sentence = "那个地方小的黄色的细腻的狮子" 

words = [(word, tag) for word, tag in pseg.cut(sentence)]

grammar = "NP:{<DT>?<JJ>*<NN>}"

cp = nltk.RegexpParser(grammar) 

result = cp.parse(words) 

result.draw()

修改后的代码将分词结果从 generator 转换为列表，以便于使用 nltk 进行正则匹配。同时，也可以使用 word 和 tag 的元组进行正则匹配。