python读取英文docx文档内容统计词频

好的，您可以使用Python中的`docx`模块读取docx文件，然后使用`collections`模块中的`Counter`函数统计词频。以下是一个示例代码：

import docx
from collections import Counter

def count_words(file_path):
    doc = docx.Document(file_path)
    words = []
    for para in doc.paragraphs:
        words += para.text.split()
    return Counter(words)

file_path = 'example.docx'
word_count = count_words(file_path)
print(word_count)

其中，`example.docx`是您要读取的文件路径。上述代码会输出每个单词及其出现次数的字典。您可以根据需求进行处理和输出。

相关问题

将word文本文件导入python，文件地址为C:\Users\Admin\Desktop\三国演义.docx，用jieba实现词频统计，输出前10个频率最高的词

首先需要安装python-docx库和jieba库，可以在命令行中输入以下命令安装：

pip install python-docx
pip install jieba

然后可以使用以下代码实现读取word文本文件并进行词频统计：

import docx
import jieba

# 读取word文本文件
doc = docx.Document(r'C:\Users\Admin\Desktop\三国演义.docx')

# 初始化词频统计字典
word_freq = {}

# 遍历每个段落
for para in doc.paragraphs:
    # 分词并统计词频
    words = jieba.lcut(para.text)
    for word in words:
        if len(word) > 1:
            word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 输出前10个频率最高的词
top_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for word, freq in top_words:
    print(word, freq)

其中，使用python-docx库读取word文本文件，使用jieba库进行分词和词频统计。由于文本量较大，建议使用并行分词来提高效率，可以使用jieba的并行分词模式：

import docx
import jieba
import multiprocessing

# 读取word文本文件
doc = docx.Document(r'C:\Users\Admin\Desktop\三国演义.docx')

# 初始化词频统计字典
word_freq = multiprocessing.Manager().dict()

# 定义并行分词函数
def parallel_cut(para):
    words = jieba.lcut(para.text)
    for word in words:
        if len(word) > 1:
            word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 多进程分词
pool = multiprocessing.Pool()
pool.map(parallel_cut, doc.paragraphs)
pool.close()
pool.join()

# 输出前10个频率最高的词
top_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for word, freq in top_words:
    print(word, freq)

python统计管理层讨论词频

### 使用Python实现管理层讨论文本的词频统计

为了实现管理层讨论文本的词频统计，可以采用如下方法：

#### 准备工作
首先安装必要的库。如果尚未安装`jieba`分词工具和`pandas`用于数据分析，则可以通过pip命令来完成安装。

pip install jieba pandas python-docx

#### 加载文档并预处理文本
对于Word文档类型的管理层讨论材料，利用`python-docx`模块加载文档，并提取纯文本内容以便后续处理[^3]。

from docx import Document

def read_docx(file_path):
    """读取docx文件的内容"""
    document = Document(file_path)
    full_text = []
    for para in document.paragraphs:
        full_text.append(para.text)
    return '\n'.join(full_text)

file_path = "management_discussion.docx"
text_content = read_docx(file_path)
print(f"前100字符展示:\n{text_content[:100]}")

#### 自定义词汇表与初始化计数器
创建一个特定领域内的关键词列表作为自定义字典的一部分，这有助于更精准地捕捉到管理层讨论中的重要概念[^1]。

import jieba

userDict = ['数据', '信息', '资产', '算力', '智能']
for word in userDict:
    jieba.add_word(word)

countDict = {}

#### 进行分词及频率统计
通过调用`jieba.lcut()`函数对文本进行精确模式下的切分操作；随后遍历每一个词语，在`countDict`中更新其出现次数。

words = jieba.lcut(text_content)

for word in words:
    if len(word.strip()) > 1 and not any(char.isdigit() for char in word):  
        # 排除单个字符以及含有数字的情况
        countDict[word] = countDict.get(word, 0) + 1
        
sorted_counts = sorted(countDict.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True)[:20]

print("Top 20 most frequent terms:")
for term, freq in sorted_counts:
    print(f"{term}: {freq}")

上述代码实现了从Word文档中读取管理层讨论的信息，应用中文自然语言处理技术对其进行分词处理，并最终输出最常出现的术语及其对应的频次。