以下是关于小说的中文词频统计这里有三个文件，分别为novel.txt、punctuation.txt、meaningless.txt。
这三个是小说文本、特殊符号和无意义词Python代码统计词频如下：import jieba # jieba中文分词库
# 从文件读入小说
with open('novel.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile:
转载
2023-07-24 11:13:25
116阅读
可视化单词统计词频统计中文分词项目架构新建文件单词计数全文单词索引中文分词统计词频源代码 项目架构新建一个文件，输入文件的内容，查询此文件中关键字的出现的次数，关键字出现的位置，将所有的文本按照中文分词的词库进行切割划分，返回JSON字符串，返回中文切分的单词和出现的频次，最后关闭程序新建文件新建指定文本文件，输入一个文件名，以及里面的文件内容建立一个文本文件。通过GUI的Entry控件实现一个
转载
2023-06-16 19:17:17
264阅读
统计的文件内所有词组的个数和出现次数，并且从大到小排序，并打印出前10个最大的词组和次数test6.py文件# 统计词组频率
# 1：文字章节
# 2：建立空字典——用于存放词频的计算
# 3：对文本每一行计算词频
# 4：从字典中获取数据对到列表中
# 5：对列表中的数据对交换位置，并且从大到小进行排序
# 6：输出结果
# 设置最后显示的统计前10的词组
count= 10
# 空字典，用于存
转载
2023-08-21 05:42:23
79阅读
## Python中文分词词频统计
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中实现中文分词词频统计。首先，让我们来了解整个流程，并用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库 |
| 步骤二 | 读取文本文件 |
| 步骤三 | 中文分词 |
| 步骤四 | 统计词频 |
| 步骤五 | 排序并展示词频结果 |
现在，让
原创
2023-07-20 05:36:31
150阅读
## Python中文分词：统计词频
### 介绍
在自然语言处理中，中文分词是一个重要的预处理步骤，它将一段连续的中文文本分割成一系列有意义的词语。中文分词对于提高文本处理、信息检索和机器学习等任务的效果至关重要。Python中有多种中文分词工具可供选择，如结巴分词、中科院分词等。本文将介绍如何使用结巴分词库在Python中进行中文分词，并统计词频。
### 安装结巴分词库
首先，我们需
原创
2023-09-07 08:57:44
82阅读
python词频统计一、用字典统计英文词频，所用文本《THE CATCHER IN THE RYE 》(麦田里的守望者）二、用collections.Counter（）统计词频三、用pandas库统计词频 这篇博客用来记录一下自己学习用python做词频统计的过程，分别用字典和第三方库来完成词频统计 一、用字典统计英文词频，所用文本《THE CATCHER IN THE RYE 》(麦田里的守
转载
2023-08-15 17:14:10
112阅读
简单统计一个小说中哪些个汉字出现的频率最高：import codecs
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号
转载
2023-05-31 12:08:52
124阅读
词频统计是自然语言处理的基本任务，针对一段句子、一篇文章或一组文章，统计文章中每个单词出现的次数，在此基础上发现文章的主题词、热词。1. 单句的词频统计思路：首先定义一个空字典my_dict，然后遍历文章（或句子），针对每个单词判断是否在字典my_dict的key中，不存在就将该单词当作my_dict的key，并设置对应的value值为1；若已存在，则将对应的value值+1。#统计单句中每个单词
转载
2023-05-30 19:37:36
196阅读
本文主要内容是进行一次中文词频统计。涉及内容包括多种模式下的分词比较和分词词性功能展示。 本次使用的是python的jieba库。该库可在命令提示符下，直接输入pip install jieba进行安装。 Jieba库常用的分词模式有三种：精确模式，全模式和搜索引擎模式。 精确模式:jieba.lcut(str)，尽可能地将文本精确地分开，比较
转载
2023-08-17 16:55:27
197阅读
python做SEO相关事情，我在之前的文章已经讲到过，今天给大家分享python中文分词的一些知识。说到分词，如果是做GOOGLE的朋友，那用python分词很简单，可以直接根据空格来分词，或者有相关的nltk模块来处理。中文分词的话，就比较麻烦，因为不能通过空格来分词，并且分词还得考虑语义问题等。下面列出几个比较好的中文分词：我用的比较多的是结巴分词，下面详细介绍下：1 结巴分词 0.22 发
转载
2023-05-26 23:57:44
152阅读
7-34 jmu-Java&Python-统计文字中的单词数量并按出现次数排序 (25 分)现在需要统计若干段文字(英文)中的单词数量，并且还需统计每个单词出现的次数。注1：单词之间以空格(1个或多个空格)为间隔。 注2：忽略空行或者空格行。基本版: 统计时，区分字母大小写，且不删除指定标点符号。进阶版:统计前，需要从文字中删除指定标点符号!.,:*?。 注意：所谓的删除，就是用1个空格替
转载
2024-09-14 13:05:18
29阅读
要求：1.读取文件；2.记录出现的词汇及出现频率；3.按照频率降序排列；4.输出结果。 概要：1.读取的文件路径是默认的，为了方便调试，将要统计的文章、段落复制到文本中即可；2.只支持英文；3.会按照词汇出现的频率降序排列。 实现：1.使用FileReader、BufferedReader读取文件；2.采用StringTokenizer进行字符分割；3.用hashmap保存统计
转载
2023-05-23 15:55:45
241阅读
实验小组：张志贤，李鑫ღ( ´･ᴗ･` )比心实验背景： 本次实验，是由小组内两人完成。按照要求，和一个伙伴坐在一起，并肩作战，面对着同一台显示器，使用着同一键盘，同一个鼠标，一起思考，一起分析，一起编程，一起做博客园，写结束语，并肩地、平等地、互补地完成作业。试验功能： 1. 小文件输入，从
转载
2024-05-28 14:45:01
63阅读
介绍MapReduce是一个将数据分布到大型集群上计算的一种方案。MapReduce最核心的就是map和reduce。map函数的任务是从输入文件中获取<key, value>，reduce函数的任务是合并所有可相同的value值。一个简单的例子用mapreduce处理单词计数。input1: I like sport.input2: I like watch movice.map:
转载
2024-06-12 05:22:12
35阅读
Python中文词频统计一、注意事项二、代码三、运行结果 一、注意事项代码改编自mooc上嵩天老师的Python课程；需要pip安装用于中文词频统计的jieba库;代码简单,注释详细，就不过多解释代码了,虽然注释凌乱;调试过程中，修改代码后，部分无关紧要的注释没有更改；唯一需要注意的是，需要创建一个.txt文件，存放需要统计的文本.然后去main函数里找到’filename’变量,修改代码为该文
转载
2023-08-07 20:17:42
220阅读
用python实现词频统计词频统计就是输入一段句子或者一篇文章，然后统计句子中每个单词出现的次数。那么，这个在python中其实是很好实现的，下面我们来看看具体是怎样实现的，里面又用到了哪些知识呢？输入一段话，统计每个字母出现的次数先来讲一下思路：例如给出下面这样一句话Love is more than a word it says so much. When I see these four l
转载
2023-06-21 00:13:23
478阅读
要求： i、新建文本文件data.txt ii、随便输入一些英文单词，单词之间用 “空格”隔开 iii、统计各个单词出现
转载
2023-12-09 19:49:31
51阅读
词法分析（Lexical Analysis) 是编译的第一阶段。词法分析器的主要任务是读入源程序的输入字符、将他们组成词素，生成并输出一个词法单元序列，每个词法单元对应一个词素。这个词法单元序列被输出到语法分析器进行语法分析。 知识储备词法单元：由一个词法单元名和一个可选的属性值组成。词法单元名是一个表示某种词法单位的抽象符号，比如一个特定的关键字，或者代表一个标识符的输入字符序列。词
转载
2024-09-12 11:08:47
16阅读
由于本次的目标是实现简单文本分析，经过挑选，确定使用Python的第三方库jieba来进行分词处理。1jieba分词的两种方法jieba.cut()输出结果的类型为可迭代对象。jieba.lcut()输出结果的类型为列表。importjiebastr='数据分析师数据库管理员数据架构师数据挖掘工程师'result1=jieba.cut(str)print(type(result1))#输出结果：&
转载
2021-06-03 15:53:39
10000+阅读
scikit-learn包下有计算TF-IDF的api，其效果也很不错。首先得安装Scikit-clearnScikit-learn 依赖:Python (>= 2.7 or >= 3.4),NumPy (>= 1.8.2),SciPy (>= 0.13.3).pip install scikit-learn 计算TF-IDF scikit-learn包进行TF
转载
2023-05-29 14:13:48
542阅读
