设计一个词频词源分析系统并给出实例

好的，我可以为您设计一个基于Python的词频词源分析系统。首先，我们需要收集一些文本数据，可以是新闻、论文、小说等等。然后，我们需要对文本进行预处理，包括去除标点符号、停用词和数字等。接下来，我们可以使用Python中的NLTK库或者spaCy库进行分词和词性标注，并统计每个单词的出现次数。

下面是一个简单的实例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords

# 读取文本数据
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 分词和词性标注
tokens = nltk.word_tokenize(text)
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)

# 过滤出名词和动词
nouns_verbs = [word for (word, pos) in pos_tags if pos.startswith('N') or pos.startswith('V')]

# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_words = [word for word in nouns_verbs if word.lower() not in stop_words]

# 统计词频
freq_dist = nltk.FreqDist(filtered_words)

# 输出前10个出现频率最高的单词
print(freq_dist.most_common(10))

这个代码可以读取文件中的文本数据，并对其进行分词、词性标注、过滤停用词和统计词频等处理。最后输出出现频率最高的前10个单词。

您可以根据需要进行修改和优化，例如添加词源分析模块，分析每个单词的来源和含义等。