Python日记Day08：中英文文本词频统计-ITADN社区

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本篇博客记录了使用Python进行中英文文本词频统计的过程和心得。通过代码实现对不同语言文本的预处理、分词及词频分析，帮助读者掌握基础的数据处理技能。 Python日记——文本词频统计（中文与英文）在进行中文文本的词频统计时，需要用到一个非常优秀的第三方库：jieba。这是一个强大的中文分词工具，需要先安装才能使用。 jieba 分词主要依赖于预设好的汉字关联概率来将句子切分为词语，并且提供了三种不同的模式： 1. 精确模式（默认）: 这种模式会尽可能地准确切割文本中的每个单词，不会产生冗余的词汇。例如：`print(jieba.lcut(时间一定会给你最好的答案))` 输出结果为 `[时间, 一定, 会, 给, 你, 最好, 的, 答案]` 2. 全模式: 在这种模式下，jieba 尝试找出文本中所有可能存在的词语组合，因此可能会包含一些冗余的结果。例如：`print(jieba.lcut(时间一定会给你最好的答案, cut_all=True))` 输出结果会包括更多的词项。

Python实现文本词频统计

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本项目采用Python编写，实现了对大量文本数据进行分词处理及词频统计功能。通过分析每个单词出现次数，帮助用户快速掌握文档主要内容和关键信息点。使用Python实现文章词频统计，并提供相应的Python程序代码以及Word报告。

Python文档中中文词频统计.docx

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本文档详细介绍了如何使用Python进行中文文本中的词汇频率统计，包括必要的库导入、预处理方法及统计代码实现。 Python中文词频统计是指使用Python编程语言来分析文本数据并计算其中每个汉字或词语出现的频率。这种方法常用于自然语言处理任务，如文本摘要、情感分析等场景中。实现这一功能通常需要先对原始文本进行预处理，比如分词和去除停用词等步骤；然后利用字典或其他合适的数据结构来记录各个词汇的数量，并最终根据需求输出结果或进一步加工数据。

Python文本中单词提取及词频统计示例

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本示例介绍如何使用Python编程语言从文本中提取单词并进行词频统计，适用于自然语言处理和数据挖掘的基础学习。这些对文本的操作经常用到，我就总结一下，并会陆续补充。操作包括：strip_html(cls, text) 去除html标签；separate_words(cls, text, min_length=3) 提取文本；get_words_frequency(cls, words_list) 获取词频。源码如下： ```python class DocProcess(object): @classmethod def strip_html(cls, text): 删除text中的HTML标签。参数： text：字符串类型返回值： new_text: 去除html标签后的文本，为字符串类型 new_text = ``` 注意这里已经移除了原文中可能存在的联系方式和网址。

Python 中文本单词提取及词频统计示例

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本示例介绍如何使用Python进行文本中单词的抽取与词频统计，适用于自然语言处理和数据挖掘的基础应用。 Python 是一种广泛用于文本处理的编程语言，在自然语言处理（NLP）和数据挖掘领域尤其流行。本段落将探讨如何使用 Python 进行文本中的单词提取及词频统计，这两个任务是许多文本分析的基础，例如情感分析、关键词提取以及主题建模。以下是每个方法的功能详解： 1. **strip_html()**：这个函数用于去除文本中的 HTML 标签，在处理网络爬虫抓取的数据或从网页中提取的文本时非常有用。它会遍历输入字符串，并在遇到 `<` 和 `>` 时标记开始和结束标签，忽略其中的内容，最终返回一个不含HTML标签的新字符串。 2. **separate_words()**：这个函数将文本分割成单词列表，使用正则表达式 `W+` 来匹配非单词字符（如空格、标点符号等），并将它们作为分隔符。同时会忽略长度小于默认值 3 的词以减少停用词的影响，并转换为小写便于后续的大小写不敏感比较。 3. **get_words_frequency()**：此函数用于计算给定单词列表中的每个单词出现次数，通过创建一个字典来存储每个单词及其对应的计数。对于每遇到的一个新单词，如果它不在字典中，则添加并初始化为1；否则累加计数。最终返回的词频统计可以提供关于文本内容的重要信息。结合这三个方法，你可以执行以下步骤： - 使用 `strip_html()` 清理文本以去除HTML标签。 - 使用 `separate_words()` 将清理后的文本分割成单词列表。 - 使用 `get_words_frequency()` 计算每个单词的出现次数并生成词频统计结果。在实际应用中，你可能还需要进行额外预处理步骤如删除数字、特殊字符，并使用停用词表过滤常见无意义词汇。此外，可以利用诸如 `nltk` 或者 `spaCy` 等库执行更复杂的文本处理任务，例如词性标注、命名实体识别和依存关系解析。词频统计在很多场景下都很有用： - 分析文档的主题或热点； - 检测文本中的关键词或短语； - 监控社交媒体的情绪趋势； - 推荐系统中用于相似度计算等用途。通过 Python，你可以利用强大的工具来处理和分析大量文本数据。上述示例展示了如何使用简单的函数完成基本的文本预处理任务。随着深入学习与实践，你将能够掌握更复杂的文本分析技术，并为各种业务需求提供解决方案。

用C语言进行英文文本词频统计

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本项目采用C语言编写程序，旨在对英文文本文件中的单词出现频率进行统计分析。通过读取文档、分词处理及构建哈希表等步骤实现高效计数，并输出结果以供用户参考和进一步研究。这几天我完成了一个基于C语言的文本词频统计程序，在mac集成开发环境Xcode下进行开发及调试。测试使用的文档是马丁·路德金的《I have a dream》演讲稿。主要操作步骤如下： 1. 打开文本，将内容读入流中，并分配相应内存空间存放。 2. 对文本内容进行处理，包括去除大写字母（转化为小写）以及特殊字符。 3. 使用单链表对词频进行统计。 4. 将统计结果通过归并排序算法进行整理。 5. 输出所有单词的出现次数或频率最高的10个单词及其出现次数。 6. 释放内存中用于存储结点的所有空间。接下来是代码实现。

用C语言进行英文文本词频统计

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本项目采用C语言编写程序，旨在对给定的英文文本文件中的单词出现频率进行统计，并按照频率从高到低输出每个单词及其出现次数。通过此工具可以便捷地分析大量文本数据。本段落详细介绍了如何用C语言实现英文文本的词频统计，并提供了示例代码供参考。对于对此感兴趣的读者来说，具有一定的借鉴意义。

Python中文件的词频统计

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本文章介绍了如何使用Python进行文本处理，具体讲解了读取和操作文件的方法以及如何计算文本中的词汇频率。有一个文件名为sample.txt，需要对其进行单词统计，并且不区分大小写。然后显示出现次数最多的10个单词。

C语言中的英文词频统计

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本文介绍如何使用C语言编写程序来统计一段文本中各个英文单词出现的频率，并对其进行简要分析和代码实现。使用链表在C语言中统计文本段落档“article.txt”中的单词出现次数。

NLTK在健康领域英文文本中的分词、词性标注及词频统计

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本研究运用Python NLTK库对健康领域的英文文本进行分词与词性标注，并统计分析词汇频率，为相关主题的深入探讨提供数据支持。 import re import numpy as np import pandas as pd import nltk.tokenize as tk import nltk.corpus as nc handle_file = health_handel.csv # 分词后要保存的数据文件路径 # 读取数据 data = pd.read_excel(health.xlsx) print(data.head(10)) stopwords = nc.stopwords.words(english) # 停用词 tokenizer = tk.WordPunctTokenizer() # 分词器

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Python日记Day08：中英文文本词频统计

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