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对《红楼梦》进行分词处理（使用jieba）并统计词频，去除停词后生成前20词的词云图

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简介：
本项目利用jieba对经典文学作品《红楼梦》进行中文分词，并计算词频，在移除无意义的停用词之后，选取出现频率最高的前20个词汇，最终以直观形式制作成词云图展示。 1. 程序源码 2. 字体文件 3. 中文停词表 4. 《红楼梦》节选片段 5. 根据《红楼梦》生成的词云图

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  • 对《红楼梦》进行分词处理（使用jieba）并统计词频，去除停词后生成前20词的词云图
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    本项目利用jieba对经典文学作品《红楼梦》进行中文分词，并计算词频，在移除无意义的停用词之后，选取出现频率最高的前20个词汇，最终以直观形式制作成词云图展示。 1. 程序源码 2. 字体文件 3. 中文停词表 4. 《红楼梦》节选片段 5. 根据《红楼梦》生成的词云图
     
  • 基于Jieba分词的《红楼梦》词云分析
    优质
    本研究采用Jieba分词工具对古典名著《红楼梦》进行文本处理，并生成词云图以直观展示作品中的高频词汇及其文学特征。 使用Jieba分词对《红楼梦》进行词云分析，可以揭示该作品中的词汇频率及人物关系。
     
  • 使用jieba进行分词后生成中文词云
    优质
    本项目利用jieba库对文本数据进行高效精准的分词处理，并基于处理后的词汇生成美观且信息量丰富的中文词云图。 使用Python生成中文分词文件，代码位于codes文件夹内。运行run1.py脚本可以根据背景图片的颜色生成词云；而运行run2.py则可以随机生成词云颜色。
     
  • jieba分词的词典与停用词
    优质
    本文章主要介绍如何在使用jieba分词时添加自定义词典和管理停用词的方法及技巧，以提高文本处理效率。 利用jieba分词进行文本处理所需的词典和停用词如下所示：
     
  • jieba分词停用词表
    优质
    jieba分词停用词表提供了在中文文本处理中常用的停止词集合，旨在提升基于jieba分词的自然语言处理应用效果。 jieba停用词分词表主要用于在中文文本处理中去除无实际意义的词汇，如“的”、“是”等常见字眼，以便于后续的信息提取与分析工作。使用该工具可以有效提升自然语言处理任务的效果和效率。
     
  • 利用Java进行jieba分词及词频统计
    优质
    本项目使用Java实现对中文文本的分词处理，并采用jieba分词库完成高效、精准的词汇分割与词频统计分析。 需要使用数据库可视工具(SQLyog)下载并安装，然后将text文件复制粘贴到数据库中，并将压缩文件导入eclipse。
     
  • 对《三国演义》与《红楼梦》进行分词及人物出场频率统计并制作词云图分析
    优质
    本项目旨在通过分词技术，对经典文学作品《三国演义》和《红楼梦》中的人物出场频率进行量化统计，并基于此数据生成直观的词云图以展示主要角色的重要性及其在各自故事中的地位变化。 可以分析《三国演义》和《红楼梦》，进行中文分词，并统计人物出场频次，生成词云图。这将有助于广大Python爱好者学习和交流。
     
  • Python利用jieba进行中文分词及去除停用词的实例演示
    优质
    本实例展示如何使用Python编程语言结合Jieba库来执行高效的中文文本分词，并介绍如何剔除无实际意义的停用词，提升文本分析效率。 jieba分词是一个完全开源的工具，并且有一个易于使用的Python库。本段落主要介绍了如何使用jieba在Python中进行中文分词并去除停用词的方法，通过示例代码详细解释了这一过程。有兴趣的朋友可以参考这篇文章来学习和实践相关技术。
     
  • 使用Python对微博评论进行jieba分词及词频分析
    优质
    本项目运用Python语言结合jieba库，实现对微博评论数据进行高效分词处理，并通过统计方法分析词汇频率，揭示文本背后的流行趋势和用户偏好。 使用Python对微博评论进行爬取，并利用jieba分词工具进行分词处理，统计词频。只需根据需要调整路径设置即可。
     
  • Python文本分词及去除停用词，附带基础停用词词典
    优质
    本资源提供Python环境下进行中文文本分词处理的基础教程，并包含如何有效移除影响分析准确性的常用词汇（即停用词），并附有实用的中文停用词列表。适合自然语言处理初学者参考使用。 用于中文文本分词，并去除停用词。该工具包含一个基本的停用词词典，可以根据需要进行扩充。