使用Python进行英文词频分析：ROSTCM6实战

该资源主要涉及使用Python进行英文词频分析，以及如何制作一个仿QQ办公版的图形登录界面。其中，重点介绍了ROST内容挖掘系统，这是一款由武汉大学开发的工具，用于文本分析和挖掘。 在功能性分析方面： 1. 分词：通过加载待处理的文本文件，系统会按照预设的规则（如User.txt中的词典）对文本进行分词，生成分词后的文件。用户还可以自定义分词词表，编辑user目录下的user.txt文件，保存后重启软件以应用更改。 2. 字频分析：选择字频分析功能，系统会为输入的文本文件生成字频统计文件，便于查看各个字符的出现频率。 3. 英文词频分析：这一部分包括多个子功能： - 文件词频统计：统计输入文件中每个英文单词的出现次数。 - 剪切板词频统计：分析剪贴板中的英文文本。 - 查看统计表格：展示词频结果的表格形式。 - 查看大纲列表：以大纲形式显示词频数据。 - 描红超纲词：标记出不在词典中的单词。 - 查看待非词表：查看未被识别为词的词汇。 - 加密词表：可能涉及到对敏感词汇的加密处理。 - 打开词典目录：浏览或编辑词典文件。 此外，ROST还提供了其他高级分析功能： - 汉语频度分析：针对中文文本的频率分析。 - 社会网络和语义网络分析：研究文本中实体之间的关系。 - 情感分析：判断文本的情感倾向。 - 流量分析：可能是指网络流量或信息传播的分析。 - 相似分析：比较不同文本的相似性。 - 网络环境分析：可能包括网络数据的抓取和分析。 - /IDF批量词频分析：利用TF-IDF算法进行大量文本的词频统计。 - 聚类分析：将文本按内容相似性分组。 - 分类分析：将文本分配到预定义的类别中。 整体来看，这个系统为文本分析提供了丰富的工具，适用于学术研究、信息处理和数据分析等多种场景。通过Python实现的图形登录界面，使得用户可以方便地进行交互式操作，提高工作效率。