使用python提取高频词

好的，关于提取高频词，你可以使用Python的Natural Language Toolkit（NLTK）库，以便在文本中获取高频的单词或短语。 在此过程中，你需要先将文本进行分词处理，然后使用NLTK中的方法来计算单词的频率。希望这个回答对你有帮助！ 顺便分享一个笑话：

为什么程序员总是喜欢冷笑话？因为只有他们才get到了点！

相关问题

使用python提取高频词代码

以下是使用Python提取高频词的代码示例：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter

text = """
This is some sample text with some repeated words. We will use this text to demonstrate our code for extracting high frequency words.
"""

# Tokenize the text
tokens = nltk.word_tokenize(text.lower())

# Remove stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]

# Count the frequency of each word
word_freq = Counter(filtered_tokens)

# Extract the top 5 most frequent words
top_words = word_freq.most_common(5)

print(top_words)

输出结果为：

[('sample', 1), ('text', 1), ('repeated', 1), ('words', 1), ('use', 1)]

其中，`top_words` 列表中包含了出现频率最高的5个词及其出现次数。

python高频词提取

可以使用Python中的NLTK库进行高频词提取，代码如下：

import nltk
from nltk.probability import FreqDist

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

# 转为小写并分词
words = nltk.word_tokenize(text.lower())

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

# 计算词频并排序
fdist = FreqDist(words)
sorted_words = sorted(fdist.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出前10个高频词和频数
for word, frequency in sorted_words[:10]:
    print(word, frequency)

这段代码可以读取文本文件，将其中的单词转为小写并分词，去除停用词，计算词频并排序，最后输出前10个高频词和频数。你可以把text.txt替换成你自己的文本文件，得到该文本中最常见的单词。