Python英文文章词频统计（基于14份剑桥真题）

简介：
本项目运用Python编程语言对14份剑桥英语考试真题进行词汇频率分析，旨在帮助学习者掌握高频词汇，提升英语水平。 Python 词频统计在自然语言处理领域扮演着重要角色，它有助于揭示文本的主题与结构，并帮助学习者掌握高频词汇以提升阅读理解能力。本段落作者使用 Python 对14份剑桥真题的英文文章进行了词频分析，具体步骤如下： 首先导入了 `jieba` 库用于分词（尽管该库主要用于中文处理）。然后打开名为 `text.txt` 的文件，并将内容读取到变量 `text` 中。为了消除大小写的差异，所有文本被转换为小写。 接下来定义了一个列表 `stwlist` 用来存储需要排除的常用词汇，例如冠词和数字等。这些词汇在统计时通常没有太多意义，在实际操作中可以通过创建单独的 `stopwords.txt` 文件并读取该文件来获取停用词列表。 进行分词之前使用了 `jieba.cut()` 方法，并设置了参数 `cut_all=False` 和 `HMM=True`，前者表示精确模式以提高准确性，后者启用隐马尔可夫模型进一步提升效果。在遍历分词结果时，检查每个单词是否属于停用词列表且长度大于1（避免单字符干扰）。然后将符合要求的词汇及其出现次数存储在一个字典 `word_` 中。 完成统计后，把结果转换为元组列表 `word_freq` 并按频率降序排序。输出前3500个高频词汇及其出现次数。 这个例子展示了如何利用 Python 进行简单的文本分析，并帮助学习者了解编程的同时加深对英文高频词汇的理解。此外，这种方法还可以扩展到其他类型的文本分析如情感分析、主题提取等，在实际应用中可能还需要考虑引入更完善的停用词库处理标点符号以及使用 NLTK 或 spaCy 等高级自然语言处理库进行复杂的预处理和深入的分析。