python中jieba_poem生成藏头诗

可以使用jieba库中的jieba.analyse.extract_tags()函数来生成藏头诗。首先需要导入jieba库，然后使用该函数对文本进行分词，并指定藏头诗中需要出现的关键词。示例代码如下：

import jieba

text = "朝辞白帝彩云间，千里江陵一日还。两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山。"
keywords = ["白帝", "千里", "江陵", "万重山"]

tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=len(keywords))

poem = ""
for keyword in keywords:
    if keyword in tags:
        poem += keyword
    else:
        poem += tags[0]
        tags.pop(0)
        
print(poem)

这样就可以生成类似“白帝千里江陵万重山”这样的藏头诗。

相关问题

上市公司年报_python中jieba_数字化_关键词词频统计_程序+年报样例

在处理上市公司年报时，可以使用Python中的jieba库进行关键词提取和词频统计的程序。以下是一个年报样例的处理步骤：

首先，我们需要将年报文本读入程序中。假设该年报的文本保存在一个名为"annual_report.txt"的文本文件中，我们可以使用Python的文件读取功能来读取该文件，将其内容存储在一个字符串变量中。

接下来，需要使用jieba库来进行中文分词。首先，我们需要使用jieba的初始化函数进行分词器的初始化，并加载自定义的词典（如果有）。然后，使用jieba的分词函数来对年报文本进行分词处理。分词结果可以保存在一个列表变量中。

之后，我们可以利用Python的数据结构来进行数据处理和统计。我们可以使用一个字典变量来存储每个关键词的词频统计结果。遍历分词结果列表，对每个分词进行判断，如果分词已经在字典中，我们就将对应的词频加1；如果分词不在字典中，我们就在字典中新增该关键词，并将其词频设置为1。

最后，我们可以按照词频进行排序，以便找出出现频率最高的关键词。可以使用Python的排序函数对字典进行排序，按照词频降序排列。然后，根据需要，可以选择前几个关键词进行输出显示。

综上所述，使用Python中的jieba库可以实现上市公司年报的关键词提取和词频统计。这个程序可以帮助我们对年报进行数字化处理，并快速地获取关键信息。

python中poetry-generator生成藏头诗

在 Python 中，可以使用自然语言处理库来生成藏头诗。具体实现可以参考以下步骤：

1. 使用 Python 的第三方库 jieba 对文本进行分词。

2. 使用 gensim 库训练词向量模型，计算词与词之间的相似度。

3. 使用词向量模型找到藏头词，并将它们插入到诗歌中。

4. 使用文本生成模型（如 LSTM）生成诗歌。

这是一个简单的实现方法，如果想要更精确的生成藏头诗，可以使用更高级的技术，如 transformer 模型。