python读取英文docx文档内容统计词频
时间: 2023-10-30 12:05:04 浏览: 178
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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。
```bash
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]。
```python
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]。
```python
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。
```python
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。
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