上市公司年报_python中jieba_数字化_关键词词频统计_程序+年报样例

在处理上市公司年报时，可以使用Python中的jieba库进行关键词提取和词频统计的程序。以下是一个年报样例的处理步骤：

首先，我们需要将年报文本读入程序中。假设该年报的文本保存在一个名为"annual_report.txt"的文本文件中，我们可以使用Python的文件读取功能来读取该文件，将其内容存储在一个字符串变量中。

接下来，需要使用jieba库来进行中文分词。首先，我们需要使用jieba的初始化函数进行分词器的初始化，并加载自定义的词典（如果有）。然后，使用jieba的分词函数来对年报文本进行分词处理。分词结果可以保存在一个列表变量中。

之后，我们可以利用Python的数据结构来进行数据处理和统计。我们可以使用一个字典变量来存储每个关键词的词频统计结果。遍历分词结果列表，对每个分词进行判断，如果分词已经在字典中，我们就将对应的词频加1；如果分词不在字典中，我们就在字典中新增该关键词，并将其词频设置为1。

最后，我们可以按照词频进行排序，以便找出出现频率最高的关键词。可以使用Python的排序函数对字典进行排序，按照词频降序排列。然后，根据需要，可以选择前几个关键词进行输出显示。

综上所述，使用Python中的jieba库可以实现上市公司年报的关键词提取和词频统计。这个程序可以帮助我们对年报进行数字化处理，并快速地获取关键信息。