python读取英文docx文档内容统计词频

时间: 2023-10-30 16:05:04 浏览: 177
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。
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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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