用python编写一个高频词提取代码

好的，以下是Python代码示例：

import re
from collections import Counter

def get_top_words(text, n):
    # 将文本转换为小写字母
    text = text.lower()
    # 仅保留字母字符
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z]', ' ', text)
    # 拆分为单词
    words = text.split()
    # 计算词频
    word_freqs = Counter(words)
    # 返回出现次数最多的前n个单词
    return word_freqs.most_common(n)

# 示例用法
text = "This is a sample text used for testing the function. The text should contain a few repeated words words words"
top_words = get_top_words(text, 3)
print(top_words)

输出结果将会是：

[('words', 3), ('the', 2), ('text', 2)]

这个代码示例可以读取一个字符串的文本，并输出出现频率最高的前n个单词，你可以根据需要进行修改。

相关问题

python对csv文件中某列数据进行文本分词、去停用词、高频词提取、语义网络分析、文本情感分析详细代码编写及代码详解

由于任务较为复杂，需要使用多个第三方库，以下是详细代码及代码解释：

1. 导入所需库

import csv
import jieba
import jieba.analyse
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
from snownlp import SnowNLP

2. 读取csv文件中需要处理的列数据

data = []
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        data.append(row[1])  # 假设需要处理的列为第二列

3. 对每个文本进行分词和去停用词处理

stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]  # 读取停用词表
corpus = []
for text in data:
    words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords]  # 分词并去停用词
    corpus.append(' '.join(words))  # 将分词后的词语用空格连接成字符串

4. 对整个语料库进行高频词提取

keywords = jieba.analyse.extract_tags(' '.join(corpus), topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'ns', 'vn', 'v'))  # 提取名词、地名、动名词、动词
for keyword, weight in keywords:
    print(keyword, weight)

5. 构建语义网络

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
terms = vectorizer.get_feature_names()  # 获取所有单词
model = LatentDirichletAllocation(n_components=5, max_iter=50, learning_method='online', learning_offset=50., random_state=0).fit(X)  # 使用LDA模型进行主题建模
topic_words = []
for topic_idx, topic in enumerate(model.components_):
    word_idx = topic.argsort()[::-1][:10]  # 获取每个主题中权重最高的10个单词索引
    topic_words.append([terms[i] for i in word_idx])  # 将每个主题中的单词转换为实际单词
G = nx.Graph()
for topic in topic_words:
    G.add_nodes_from(topic)  # 将每个主题中的单词添加到语义网络中
for i in range(len(topic_words)):
    for j in range(i+1, len(topic_words)):
        for word1 in topic_words[i]:
            for word2 in topic_words[j]:
                if word1 != word2:
                    G.add_edge(word1, word2)  # 将两个主题中的单词之间存在共现关系的单词连接起来
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

6. 对每个文本进行情感分析

for text in corpus:
    s = SnowNLP(text)
    print('Text:', text)
    print('Sentiment:', s.sentiments)

以上就是对csv文件中某列数据进行文本分词、去停用词、高频词提取、语义网络分析、文本情感分析的详细代码及代码解释。

编写Python代码实现功能：接受用户输入的新闻文本，分析出其中出现频率最高的十个词汇及其各自的计数，并利用词云库生成一个可视化词云图。请提供完整的步骤和相应的代码示例。(利用正则表达式）

首先，我们需要安装必要的库，包括`jieba`用于中文分词，`collections`用于统计词汇频率，以及`wordcloud`和`matplotlib`用于绘制词云。你可以通过pip安装：

pip install jieba collections wordcloud matplotlib

然后，我们可以按照以下步骤编写Python代码：

1. 导入库并读取用户输入的新闻文本
2. 使用正则表达式去除非字母数字字符并分词
3. 统计词汇频率
4. 提取出现频率最高的十个词汇
5. 生成词云图

以下是完整的代码示例：

import re
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt

# Step 1: 用户输入新闻文本
news_text = input("请输入新闻文本：")

# Step 2: 去除非字母数字字符并分词
cleaned_text = re.sub(r'[^\w\s]', '', news_text)
tokens = jieba.lcut(cleaned_text)

# Step 3: 统计词汇频率
word_counts = Counter(tokens)

# Step 4: 提取频率最高的十个词汇
top_10_words = word_counts.most_common(10)

print("出现频率最高的十个词汇及次数：")
for word, count in top_10_words:
    print(f"{word}: {count}")

# Step 5: 生成词云图
stopwords = set(STOPWORDS)  # 中文停用词
wordcloud = WordCloud(
    font_path='simhei.ttf',  # 如果需要特定字体
    background_color="white",
    width=800,
    height=600,
    stopwords=stopwords,
).generate_from_frequencies(word_counts)

plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.title("新闻文本高频词汇词云图")
plt.show()

在这个例子中，你需要有一个名为'simhei.ttf'的TrueType字体文件，因为它用于支持中文显示。如果没有，你可以下载一个包含中文字符的字体替换它。