python全唐诗文本分析系统分析

Python全唐诗文本分析系统是一个基于Python语言的文本分析系统，旨在对唐诗进行文本分析。该系统可以对唐诗进行词频分析、情感分析、主题分析等多种分析，帮助用户更好地理解唐诗。具体步骤如下：

1.获取数据：从Github上下载rime-aca/corpus中的唐诗数据集。

2.数据预处理：对数据进行清洗、分词、去停用词等预处理操作。

3.词频分析：使用Python中的Counter库对唐诗中的词语进行统计，得到每个词语出现的次数，并进行可视化展示。

4.情感分析：使用Python中的情感分析库对唐诗进行情感分析，得到每首诗的情感倾向，并进行可视化展示。

5.主题分析：使用Python中的主题模型库对唐诗进行主题分析，得到每首诗的主题，并进行可视化展示。

6.结果展示：将分析结果进行可视化展示，帮助用户更好地理解唐诗。

相关问题

python唐诗宋词数据爬取及可视化系统源代码200行

Python中创建一个简单的唐诗宋词数据爬取及可视化的系统，大概需要编写几百行代码，这里我会概述一个基本的流程：

1. **安装依赖**：
首先，你需要安装`requests`库用于网络请求，`BeautifulSoup`处理HTML，以及`pandas`和`matplotlib`用于数据分析和可视化。

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib

2. **数据爬取**：
使用`requests.get`获取诗词网站的数据，比如`https://so.gushiwen.org`。然后解析网页内容，BeautifulSoup能帮助我们找到包含诗词信息的部分。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://so.gushiwen.org"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

3. **提取数据**：
解析HTML，提取出诗词标题、作者和内容等字段，将数据存储到列表或字典中。

4. **数据结构化**：
将提取的诗歌信息整理成pandas DataFrame，方便后续处理。

data = []
for poem in soup.find_all('div', class_='item'):
    title = poem.h3.text
    author = poem.p.text.split('·')[0]
    content = poem.find('span', class_='content').text
    data.append({'title': title, 'author': author, 'content': content})
df_poems = pd.DataFrame(data)

5. **数据清洗**：
清理文本数据，去除无用字符，统一格式。

6. **数据可视化**：
使用`matplotlib`库生成图表，如词频图、诗人分布图等。

plt.figure(figsize=(10, 6))
df_poems['author'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.title('作者分布')
plt.show()

这只是一个简化的示例，实际项目会更复杂，包括错误处理、分页爬取、数据持久化等。完整代码可能超过200行，但这只是起始点。如果你对特定部分有疑问，可以提问相关的细节，例如：