words = cut(corpus)什么作用
时间: 2023-07-15 20:12:27 浏览: 37
这句代码应该是在进行中文文本处理时使用的,它的作用是将一个字符串类型的中文语料(corpus)进行分词(cut)操作,将其转换为一个由词语组成的列表。在自然语言处理中,分词是非常重要的一步,因为机器无法理解连续的字符串,需要将其拆分成有意义的词语,才能进行后续的处理和分析。常见的中文分词工具包括jieba、snownlp等。
相关问题
import jieba def word_extract(): # 读取文件 corpus = [] path = 'D:/自然语言处理/第2章/data/金庸-白马啸西风.txt' content = '' for line in open(path, 'r', encoding='gbk', errors='ignore'): line = line.strip() content += line corpus.append(content) # 加载停用词 stop_words = [] path = 'D:/自然语言处理/第4章/data/stopword.txt' for line in open(path, encoding='utf8'): line = line.strip() stop_words.append(line) # jieba分词 split_words = [] word_list = jieba.cut(corpus[0]) for word in word_list: if word not in stop_words: split_words.append(word)这段代码哪里有问题
这段代码的缩进有问题,导致程序运行时会报错。具体来说,for循环和if语句的缩进应该向右移动一个制表符或四个空格,如下所示:
```
import jieba
def word_extract():
# 读取文件
corpus = []
path = 'D:/自然语言处理/第2章/data/金庸-白马啸西风.txt'
content = ''
for line in open(path, 'r', encoding='gbk', errors='ignore'):
line = line.strip()
content += line
corpus.append(content)
# 加载停用词
stop_words = []
path = 'D:/自然语言处理/第4章/data/stopword.txt'
for line in open(path, encoding='utf8'):
line = line.strip()
stop_words.append(line)
# jieba分词
split_words = []
word_list = jieba.cut(corpus[0])
for word in word_list:
if word not in stop_words:
split_words.append(word)
return split_words
```
import pandas as pd import jieba from collections import Counter from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import WordCloud import pandas as pd with open('jieba分词后的数据.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: lines = file.readlines() data1= pd.DataFrame({'text': lines}) data1.to_csv('zhanglang.csv', index=False) data = pd.read_csv('zhanglang.csv') corpus = [] for text in data['text']: words = jieba.cut(text) corpus.extend(words) word_counts = Counter(corpus) words = list(word_counts.keys()) counts = list(word_counts.values()) wordcloud = ( WordCloud() .add(series_name="评论词云", data_pair=[(word, count) for word, count in zip(words, counts)], word_size_range=[20, 100]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评论词云图")) ) wordcloud.render("1_词云图pyecharts.html") 代码解释
这段代码是用来生成评论数据的词云图的。首先,导入所需的库,包括pandas用于数据处理,jieba用于中文分词,Counter用于统计词频,pyecharts用于绘制词云图。然后,读取已经分词后的评论数据文件,并将其转化为DataFrame格式并保存为CSV文件。接下来,读取CSV文件中的评论数据,并对每条评论进行分词并添加到corpus列表中。然后,使用Counter统计corpus中每个词出现的频率,并将词和频率分别存储在words和counts列表中。最后,使用pyecharts绘制词云图,并设置标题为"评论词云图",并将结果保存为HTML文件。
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