Advertisement

对《三国演义》和《红楼梦》进行中文分词，并统计人物的出现频率，最终生成词云图。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过对《三国演义》和《红楼梦》这两部经典作品的中文分词处理，我们能够对其中人物的出现频率进行精细的统计分析，并最终生成包含关键词的词云图可视化呈现。这些成果随后将被广泛地分享给热衷于Python编程的爱好者们，以便他们能够共同学习、交流经验和拓展知识面。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 红楼梦词汇频分析.py
    优质
    本Python脚本用于分析《红楼梦》中词汇的出现频率，通过数据处理和统计方法，揭示经典文学作品中的语言特点和使用习惯。 利用Python及其jieba库筛选《红楼梦》中的关键词，并整合人物出场排名及词汇使用情况，以此分析小说中角色的戏份以及用语习惯。
     
  • 【Python】利用wordcloud进行《三国演义》词频统计
    优质
    本教程介绍如何使用Python的wordcloud库对古典名著《三国演义》中的文本数据进行词频统计与可视化展示。 【Python】三国演义词频统计，使用wordcloud实现。包含两份代码：一份用于词频统计，另一份用于生成词云。此外还有《三国演义》的文本段落档供参考，感谢下载。
     
  • 利用Python进行《三国演义》词频分析
    优质
    本项目运用Python编程语言对经典文学作品《三国演义》中的词汇频率进行了深入分析，旨在揭示文本特征与历史背景之间的联系。通过数据处理和可视化技术，探索小说的语言风格及时代特色。 基于Python的《三国演义》词频分析包括中文和英文两种版本的分析。
     
  • 利用Python编程，统计《红楼梦》中出现频次最高的20个人物
    优质
    本项目运用Python编程技术，对古典名著《红楼梦》进行文本分析，识别并统计了其中出现频率最高的二十位人物，旨在探索文学作品中的角色重要性与语言特征。 在本项目中，我们将使用Python编程语言来统计经典名著《红楼梦》中前20位出场次数最多的人物。首先需要获取包含《红楼梦》文本数据的文件，通常这些数据以纯文本格式存储于名为“红楼梦.txt”的文件中。 Python提供了丰富的库用于处理此类任务，例如自然语言工具包（NLTK）和jieba中文分词器等。以下是完成该任务的主要步骤： 1. **数据预处理**：在分析之前需要对《红楼梦》的原始文本进行清洗工作，包括去除标点符号、数字和其他非字符元素，并将所有字母转换为小写形式以统一格式。 2. **分词操作**：由于我们的目标是中文文档，《红楼梦》，因此使用jieba库来进行高效的句子分割。通过`jieba.lcut()`函数可以实现整个文本的分词处理。 3. **人物提取**：在《红楼梦》中，人物名称通常是专有名词，可以通过jieba的`jieba.posseg.lcut()`进行词性标注，并筛选出所有的人名词作为候选人选。此外还需要一个包含已知人物姓名列表来过滤掉非角色词汇。 4. **频率统计**：利用Python的collections库中的Counter类来进行每个词语出现次数的计数工作，将分词结果传递给`Counter`后会得到一个字典形式的结果集，其中键为单词、值为其对应的出现频次。 5. **排序与展示结果**：接下来根据人物名称在文本中出现的数量进行降序排列，并选取前20位。可以使用Python中的内置函数和方法来实现这一目标，例如`Counter.most_common()`用于获取最常见的元素列表以及`enumerate()`打印出每个条目及其对应的频率。 6. **代码编写**：将上述步骤整合成一个完整的Python脚本程序进行执行，并确保其具有良好的可读性和易于维护性。通过适当的注释和函数封装来提高代码的质量，使其更便于理解和使用。 7. **报告撰写**：完成统计分析之后需要准备一份详细的报告概述整个项目的流程、方法以及最终结果等内容。在报告中应清晰地解释每个步骤的具体操作细节，并且提供对关键部分的说明以帮助读者更好地理解所使用的技术和算法原理。 此外，对于《红楼梦》这样的大型文本数据集而言，还可以考虑进行更深入的研究分析工作如人物关系网络构建和情感倾向性检测等高级自然语言处理任务。通过Python的强大功能结合各种实用工具的支持可以有效地对这类经典文学作品开展深度挖掘与探索活动。
     
  • Python——《三国演义》词云.zip
    优质
    这是一个基于古典名著《三国演义》文本数据创建的Python项目，通过词频分析和可视化技术生成了“三国”主题的词云图。 设计一个程序来读取文件 `threekingdoms.txt` 中的《三国演义》全文，并对常见人名进行去重处理后生成词云图。同时列出出现频率最高的5个词语。 例如，玄德、刘备、玄德曰、刘皇叔和皇叔都是指同一个人。可以使用字典来存储需要合并的人名： ```python dupDict = { 曹操: [孟德, 丞相], 玄德: [刘备, 皇叔, 刘皇叔, 玄德曰], 云长: [关羽, 关云长, 关公], 孔明: [诸葛亮, 诸葛, 孔明曰], 张飞: [翼徳], 赵云: [子龙, 赵子龙], 周瑜: [公瑾, 都督] } ``` 程序需要读取文件内容，处理人名的去重，并生成词频最高的词语列表。
     
  • Python——《三国演义》词云.zip
    优质
    本作品为基于古典名著《三国演义》文本数据制作的Python词云项目，通过编程技术直观展示小说中的高频词汇与核心主题。 设计一个程序来读取文件“threekingdoms.txt”，其中包含《三国演义》的全文内容，并对常见人名进行去重处理后生成词云图。同时列出词频最高的5个词汇。例如，“玄德”、“刘备”、“刘皇叔”等都是指同一个人。 可以使用字典来存储需要去除重复的人名，如下所示： ```python dupDict = { 曹操: [孟德, 丞相], 玄德: [刘备, 皇叔, 刘皇叔, 玄德曰], 云长: [关羽, 关云长, 关公], 孔明: [诸葛亮, 诸葛, 孔明曰], 张飞: [翼徳], 赵云: [子龙, 赵子龙], 周瑜: [公瑾, 都督] } ``` 这个字典用于将文本中的不同称呼统一为标准名称，以便统计每个角色出现的次数。
     
  • 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。