Python实现文本整句与分句热度统计：基于jieba分词的案例

文本相似性热度统计算法实现（一）-整句热度统计 在这个教程中，作者针对软件开发中的需求，探讨了如何在Python环境下实现文本相似性热度统计，特别是关注整句和分句的热度统计。首先，场景描述部分列举了四个关键需求： 1. **分组不分句热度统计**：这是对数据集中的某一列进行分组，然后对描述类列的文本内容进行整体相似性分析，可能用于分析不同类别或群体间的描述特征。 2. **分组分句热度统计**：在此方法中，会根据同一列进行分组，并将描述列中的文本按照标点符号拆分成句子，然后对每个句子进行独立的热度统计，以便深入理解各组内部的语义结构。 3. **整句及分句热度统计**：此需求结合了前两者，既要处理整个句子，也要对分句进行热度计算，以便综合评估文本的总体和局部重要性。 4. **热词统计**：虽然提及热词统计对业务帮助不大，但提到已使用jieba分词库进行处理，这在其他需求中已包括，因此这部分内容将略过。 解决方案的核心在于利用Python库如jieba、gensim等工具进行文本处理。具体步骤包括： - 使用`jieba.posseg`和`jieba.analyse`模块进行分词和关键词提取，停用词列表通过自定义函数`StopWordsList`获取。 - `str_to_hex`函数用于将字符串转换为十六进制表示，可能是为了适应特定的数据处理需求。 - `seg_sentence`函数接收句子和停用词列表，去除无意义的词并返回处理后的词序列。 在代码示例部分，作者提供了一个完整的流程，涵盖了Excel数据的读取（`xlwt`和`openpyxl`）、分词处理、以及生成相似度模型（如LSI或TF-IDF模型，使用`gensim.corpora`和`models`模块）。结果处理包括写入Excel文件，并可能提供数据导航至明细。 这个教程的重点在于实战应用，适合希望通过Python技术进行文本分析的开发者或数据分析师，通过实际代码学习如何处理文本相似性、分词和热度统计。