python对一篇中文文献, ;利用jieba库,进行词频统计分析找出文章的关键词(取词频最高的前10个词语,作为文章的关键字);

好的，我可以为您解答这个问题。

首先，您需要安装 jieba 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba

接下来，您可以使用以下代码进行中文文献的词频统计分析，并找出文章的关键词：

import jieba
from collections import Counter

# 读取文献内容
with open('your_file_path', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用 jieba 进行分词
words = jieba.cut(text)

# 进行词频统计
word_counts = Counter(words)

# 取出词频最高的前 10 个词语作为文章的关键词
top_words = word_counts.most_common(10)
keywords = [word[0] for word in top_words]

print(keywords)

请将代码中的 `your_file_path` 替换为您的文献文件路径。执行以上代码后，即可在控制台输出文章的关键词。

值得注意的是，jieba 分词并不是完美的，可能会存在一些误差。因此，在实际应用中，您可能需要根据具体情况进行一些调整和优化。

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对商城评价文件利用jieba库进行词频统计,分析用户评价信息

好的，我可以帮您实现这个功能。首先，需要安装jieba库。可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba

然后，您需要准备一个包含用户评价信息的文本文件，假设文件名为comments.txt。接下来，可以使用以下代码进行词频统计和分析：

import jieba
from collections import Counter

# 读取文件内容
with open('comments.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 使用jieba库进行分词
words = jieba.cut(content)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 输出前10个高频词
for word, count in word_counts.most_common(10):
    print(word, count)

这段代码会将文件中的内容进行分词，并统计每个词出现的次数。最后输出出现频率最高的前10个词及其出现次数。您可以根据需要进行修改和扩展。

对商城评价文件利用jieba库进行词频统计,分析用户评价信息。

好的，以下是利用jieba库进行词频统计的代码示例：

import jieba
from collections import Counter

# 读取评价文件并分词
with open('evaluation.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
words = jieba.cut(content)

# 过滤停用词
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        stopwords.add(line.strip())
filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords and word != ' ']

# 统计词频并输出
counter = Counter(filtered_words)
print(counter.most_common(20))

上述代码中，我们首先使用jieba库对评价文件进行分词，然后读取一个停用词文件，将其中的词语存储到一个set中，再过滤掉分词结果中的停用词和空格。接着使用Python标准库collections中的Counter类统计词频，并输出出现次数最多的前20个词语及其出现次数。

需要注意的是，上述代码中的`evaluation.txt`是指商城评价文件，`stopwords.txt`是指停用词文件，需要根据具体情况进行修改。另外，jieba库默认使用全模式分词，可以根据实际需要选择其他分词模式。