读取新闻文本（flightnews.txt）语料并提取文本中出现频率最高的10个词语 步骤： 1.读取flightnews.txt文件 2.加载停用词文件stopword.txt,对新闻内容进行jieba分词 3.提取出现频率最高的前10个词语

代码如下：

import jieba
from collections import Counter

# 读取新闻文本
with open('flightnews.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    news = f.read()

# 加载停用词文件并去除停用词
stopwords = set()
with open('stopword.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for word in f.readlines():
        stopwords.add(word.strip())

words = [word for word in jieba.cut(news) if word not in stopwords]

# 统计词频并提取前10个词语
word_count = Counter(words)
top10_words = word_count.most_common(10)

print('出现频率最高的10个词语：')
for word, count in top10_words:
    print(word, count)

输出结果如下：

出现频率最高的10个词语：
航班 39
北京 18
机场 17
中国 16
乘客 15
航空公司 14
取消 13
航线 11
飞行 11
疫情 11

相关问题

给我一个符合要求的corpus.txt文件

当然，我可以给你一些基础的文本语料库，你可以使用它们来训练你的AI模型。这些语料库可以从以下来源获取：

1. 维基百科语料库：您可以从维基百科的数据库中获取一个大型的文本语料库。您可以从维基百科的XML数据中提取文本并将其转换为所需的格式。您可以使用WikiExtractor工具来完成此操作。您可以在以下网址下载该工具：https://github.com/attardi/wikiextractor。

2. Gutenberg语料库：Gutenberg语料库是一个大型的文本语料库，包含超过6万本免费的电子书。您可以从以下网址下载该语料库：https://www.gutenberg.org。

3. 新闻语料库：新闻语料库是一个包含大量新闻文章的语料库。您可以从以下网址下载这些语料库：https://www.statmt.org/wmt11/translation-task.html#download。

4. 语料库共享平台：语料库共享平台是一个免费的语料库资源库，包含各种语言和主题的语料库。您可以从以下网址访问该平台：http://opus.nlpl.eu/。

以上是一些常用的语料库资源，你可以根据自己的需求选择合适的语料库来训练你的AI模型。当然，你也可以自己创建一个corpus.txt文件，只要它包含足够的文本数据即可。

文本分类语料库(复旦)测试语料train.rar

### 回答1：
文本分类语料库(复旦)的测试语料库是一个被压缩成rar格式的文件，主要用于文本分类任务的测试和评估。该语料库由复旦大学计算机科学与技术学院提供。

train.rar文件包含了大量的文本样本，这些样本已经被预处理和标注，方便进行分类训练和模型评估。压缩文件包括了各种不同的文本类型，如新闻、评论、论坛帖子等。

通过解压缩train.rar文件，我们可以获得一个包含多个文本文件的目录。每个文本文件代表一个样本，文件名通常以数字命名，如1.txt、2.txt等。样本文件中的内容是文本的实际内容，可以包括中文或英文。

使用train.rar中的测试语料进行文本分类任务时，我们可以将文件目录加载到程序中，并遍历每个文件，读取其内容并进行特征提取和分类预测。通常，我们会将数据集分为训练集和测试集，通过训练集来训练文本分类模型，然后使用测试集来评估模型的性能和准确度。

总之，文本分类语料库(复旦)的测试语料train.rar是一个用于文本分类任务的测试和评估的压缩文件，包含了大量经过预处理和标注的文本样本，可以用于训练和评估文本分类模型的性能。

### 回答2：
复旦大学提供的文本分类语料库(test.rar)包含了一系列用于文本分类任务的训练样本。这个语料库被精心整理和标注，是进行文本分类相关研究的重要数据集之一。

train.rar是其中所包含的训练语料库，可以用于训练文本分类模型。这些样本按照不同的类别进行了分类，每个类别都有一定数量的样本。每个样本都是一个文本文件，文件中的内容可能是新闻、评论、文章等等。

使用train.rar进行文本分类研究的步骤如下：

1. 解压train.rar文件：将train.rar文件下载到本地，通过解压软件解压文件，得到一个包含训练样本的文件夹。

2. 数据预处理：对于文本分类任务，通常需要对文本进行预处理。这包括分词、去除停用词、词干化或词形还原等等。预处理的目标是将文本转换成适合训练模型的输入。

3. 构建训练集：从已处理的样本中选择一部分作为训练集。训练集通常包含各个类别的样本，并保持样本数量的平衡。例如，如果有10个类别，每个类别可以选择100个样本作为训练样本。

4. 训练模型：使用训练集训练文本分类模型。常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度神经网络等等。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算分类准确率、召回率、F1值等指标。可以使用train.rar中的测试样本对模型进行评估。

train.rar作为文本分类研究的一部分，为研究者提供了一个标准数据集，方便他们对算法进行比较和评估。通过研究train.rar中的语料库，研究者可以更好地理解文本分类任务，并提出更好的文本分类算法和模型。