import jieba def get_txt(): txt = open(r"E:\TXT\threekingdoms.txt", "r", encoding="utf-8").read() return txt three_txt = get_txt() three_txt = jieba.lcut(three_txt) # print(three_txt) counts = {} for word in three_txt: if len(word) <= 1: continue if word == "诸葛亮" or word == "孔明曰": rword = "孔明" elif word == "关公" or word == "云长": rword = "关羽" elif word == "玄德" or word == "玄德曰": rword = "刘备" elif word == "孟德" or word == "丞相": rword = "曹操" elif word == "周瑜" or word == "都督": rword = "周瑜" else: rword = word counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1 # 统计词频并在字典中创建键值对 # print(counts) items = list(counts.items()) # 将无序的字典类型转换为可排序的列表类型 items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 以元素的第二列进行从大到小排序 # print(items) for i in range(10): word, count = items[i] print("{:<5}:{:>5}".format(word, count)) # 格式化输出排序结果

时间: 2023-05-23 22:06:03 浏览: 210
这段代码首先通过导入`jieba`模块来分词。然后定义了一个函数`get_txt()`,该函数用于打开指定路径下的一个以`utf-8`编码的文本文件,并将文件内容读入到一个变量`txt`中,最后将`txt`变量返回。接着,调用该函数将文本文件中的内容读取并存储到变量`three_txt`中。最后,用`jieba.lcut()`方法对`three_txt`进行分词处理,并将处理结果再次存储到`three_txt`变量中。
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def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = [] print("error in stop_file") stop_list = [] flag_list = ['n','nz','vn'] for line in stopword_list: line = re.sub(u'\n|\\r', '', line) stop_list.append(line) word_list = [] #jieba分词 seg_list = psg.cut(mytext) for seg_word in seg_list: #word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word) word = seg_word.word find = 0 for stop_word in stop_list: if stop_word == word or len(word)<2: #this word is stopword find = 1 break if find == 0 and seg_word.flag in flag_list: if word in synonym_origin: index = synonym_origin.index(word) word = synonym_new[index] word_list.append(word) return (" ").join(word_list) data["content"]=data.content.astype(str) data["content_cutted"] = data.content.apply(chinese_word_cut)加入正则表达式进行数据清洗

这段代码是一个用于中文分词和数据清洗的函数。首先,它使用了jieba库加载用户自词典,并初始化。然后,它尝试打开停用词文件,如果失败则将停用词列表设置为空并打印错误信息。接下来,它定义了一个停用词列表和一个词性标注列表。在进行分词时,对每个分词结果,它会检查是否为停用词或长度小于2,如果是则忽略;否则,它会检查该词的词性是否在标注列表中,如果是则将该词加入到结果列表中。最后,它将结果列表中的词用空格连接起来,作为分词结果返回。 在使用该函数时,它会将输入数据中的content列转换为字符串类型,并将分词结果保存在新的列content_cutted中。同时,它也使用了正则表达式进行数据清洗,但具体是什么样的清洗操作需要看stop_file和synonym_origin、synonym_new文件中的内容。

苏格拉底是古希腊著名的思想家、哲学家、教育家、公民陪审员。苏格拉底的部分名言被翻译为中文,其部分内容由sgld.txt给出。请参考代码模板,补充代码完成中文分词和统计“人”出现的次数。 import jieba with open("sgld.txt","r",encoding ="utf-8")as f: lssgld = ___ fo = open("sgldout.txt","w",encoding ="utf-8") cishu = 0 for ls in ___: ls =ls.strip() wordlist = list(___) for w in ___: if ("人" in w): cishu += 1 fo.writelines("\n".___) fo.close() print(cishu)

import jieba with open("sgld.txt", "r", encoding="utf-8") as f: lssgld = f.read() fo = open("sgldout.txt", "w", encoding="utf-8") cishu = 0 for ls in jieba.cut(lssgld): ls = ls.strip() wordlist = list(ls) for w in wordlist: if ("人" in w): cishu += 1 fo.writelines("\n".join(wordlist)) fo.close() print(cishu)
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import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) doc_vec_all = model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) return doc_vec_all # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2)

def Stop_words(): stopword = [] data = [] f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/data/stopword.txt',encoding='utf8') for line in f.readlines(): data.append(line) for i in data: output = str(i).replace('\n','')#replace用法和sub函数很接近 stopword.append(output) return stopword # 采用jieba进行词性标注,对当前文档过滤词性和停用词 def Filter_word(text): filter_word = [] stopword = Stop_words() text = jieba.posseg.cut(text) for word, flag in text: if flag.startswith('n') is False:#用于检测字符串是否以指定的子字符串开始 continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_word.append(word) return filter_word # 对文档集过滤词性和停用词 def Filter_words(data_path =r'C:/Users/Administrator/Desktop/data//corpus.txt'): document = [] for line in open(data_path, 'r',encoding= 'utf8') : segment = jieba.posseg.cut(line.strip()) filter_words = [] stopword = Stop_words() for word, flag in segment: if flag.startswith('n') is False: continue if not word in stopword and len(word) > 1: filter_words.append(word) document.append(filter_words) return document def tf_idf(): tf_dict = {} idf_dict = {} filter_word = Filter_word(text) for word in filter_word: if word not in tf_dict: tf_dict[word] = 1 else: tf_dict[word] += 1 for word in tf_dict: tf_dict[word] = tf_dict[word] / len(text) document = Filter_words() doc_total = len(document) for doc in document: for word in set(doc): if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 1 else: idf_dict[word] += 1 for word in idf_dict: idf_dict[word] = math.log(doc_total / (idf_dict[word] + 1)) tf_idf_dict = {} for word in filter_word: if word not in idf_dict: idf_dict[word] = 0 tf_idf_dict[word] = tf_dict[word] * idf_dict[word] return tf_idf_dict tf_idf_dict = tf_idf() keyword = 6 print('TF-IDF模型结果:') for key, value in sorted(tf_idf_dict.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[:keyword]: print(key, end=' ') print('\n')

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://news.sina.com.cn/' analyze_news(url)

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