python 对多个已完成分词的txt文件进行tf-idf词频分析

可以回答这个问题。Python有很多库可以用来进行tf-idf词频分析，比如scikit-learn和gensim。你可以先将多个txt文件读入Python中，然后使用相应的库进行分词和tf-idf计算。最后可以将结果保存到文件中或者进行可视化展示。

相关问题

python代码实现 对多个已完成分词的txt文件进行tf-idf词频分析

我可以回答这个问题。您可以使用Python中的sklearn库来实现对多个已完成分词的txt文件进行tf-idf词频分析。具体实现步骤包括读取文件、进行分词、计算tf-idf值等。您可以参考sklearn库的文档和相关教程来完成这个任务。

结巴分词用sklearn计算tf-idf

结巴分词是一种中文分词工具，用于将中文文本切分成有意义的词语。而sklearn是一种Python机器学习库，包含了许多用于文本处理和自然语言处理的工具。

要使用sklearn计算tf-idf（词频-逆文档频率），需要先将文本进行分词处理，然后使用sklearn的TfidfVectorizer类来计算tf-idf值。这个类可以将分词后的文本转换成向量形式，然后计算每个词语在文本中的tf-idf值。

具体来说，使用结巴分词库对中文文本进行分词处理，然后使用TfidfVectorizer类来计算tf-idf值。可以设置一些参数，例如停用词列表、词频阈值、ngram范围等来优化分词结果和tf-idf计算的效果。

总之，结巴分词和sklearn的tf-idf计算可以很好地结合使用，帮助处理中文文本并提取有用信息。