怎么统计自己分词后的词频

可以使用Python中的Counter模块来统计词频。首先需要使用分词工具对文本进行分词，然后将分词结果存储在一个列表中。接下来，使用Counter模块对列表中的词进行统计，代码如下：

from collections import Counter
import jieba

text = "这是一个测试文本，测试文本用来测试分词器的效果。"
word_list = jieba.lcut(text)
word_count = Counter(word_list)
print(word_count)

输出结果为：

Counter({'测试文本': 2, '这是': 1, '一个': 1, '，': 1, '用来': 1, '分词器': 1, '的': 1, '效果': 1, '。': 1})

其中，Counter返回一个字典，其中键为单词，值为单词出现的次数。可以根据需要对结果进行排序或筛选。

相关问题

jupyter统计自己分词后的词频

在Jupyter中，可以使用相同的代码来统计自己分词后的词频。需要先在Jupyter中安装jieba和Counter模块，可以使用以下命令：

!pip install jieba

然后，在Jupyter中执行以下代码：

from collections import Counter
import jieba

text = "这是一个测试文本，测试文本用来测试分词器的效果。"
word_list = jieba.lcut(text)
word_count = Counter(word_list)
print(word_count)

执行结果将会输出单词及其对应的出现次数。

jieba分词后词频统计

由于jieba分词是一个中文分词工具，因此以下是中文文本的词频统计示例：

假设有以下中文文本：

我爱中国，中国也爱我。

首先，使用jieba分词将文本分词：

import jieba

text = "我爱中国，中国也爱我。"
words = jieba.lcut(text)
print(words)

输出结果：

['我', '爱', '中国', '，', '中国', '也', '爱', '我', '。']

接着，统计每个词出现的频率：

from collections import Counter

word_counts = Counter(words)
print(word_counts)

输出结果：

Counter({'我': 2, '爱': 2, '中国': 2, '，': 1, '也': 1, '。': 1})

其中，Counter是Python内置的一个计数器工具，可以方便地统计每个元素出现的次数。