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);
时间: 2024-02-13 21:07:22 浏览: 30
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:
```python
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。
相关问题
如何用python ,利用中文分词jieba库,统计一篇txt中文文章中出现频率最高的10个中文词。
可以按照以下步骤实现:
1. 安装jieba库
在命令行中输入以下命令安装jieba库:
```
pip install jieba
```
2. 读取txt文件
假设要统计的中文文章保存在一个txt文件中,可以使用Python的open函数读取文件:
```python
with open('article.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
article = f.read()
```
3. 分词并统计词频
使用jieba库对文章进行分词,并统计每个词出现的次数:
```python
import jieba
from collections import Counter
words = jieba.cut(article)
word_counts = Counter(words)
```
4. 输出出现频率最高的10个中文词
使用most_common方法可以得到出现频率最高的10个中文词:
```python
for word, count in word_counts.most_common(10):
print(word, count)
```
完整代码如下:
```python
import jieba
from collections import Counter
with open('article.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
article = f.read()
words = jieba.cut(article)
word_counts = Counter(words)
for word, count in word_counts.most_common(10):
print(word, count)
```
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:
```python
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。