【python技能】词频统计

macb007

于 2017-07-30 14:18:29 发布

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分类专栏： python技能文章标签：关键词抽取中文分词自然语言处理 python

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本文介绍了一个使用jieba进行中文文本分词及词频统计的应用案例。该程序加载了自定义词典，并对指定文件进行了分词处理，统计了每个词出现的频率并输出结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import jieba
from astropy.table.np_utils import  join
import os
import sys
import jieba.posseg as pseg


def main():
    #分词结果存储列表
    word_list = []
    #词频统计词典{关键词：次数}
    word_dict = {}

    current_dir = os.path.abspath('.')
    #自定义词典文件last文件
    dict_file = os.path.join(current_dir, 'last.txt')
    jieba.load_userdict(dict_file)
    #待分词的文件
    file_name = os.path.join(current_dir, 'cutTest.txt')
    f = open(file_name, encoding="UTF8")
    line = f.readline()
    #分词之后写入result文件
    file_name2 = os.path.join(current_dir, 'result.txt')
    f2 = open(file_name2, 'w', encoding='utf8')
    while line:
        seg_list = jieba.cut(line, cut_all=False)
        #jieba.add_word("有价值信息", freq=None, tag=None)
        seg_list = " ".join(seg_list)
        word_list.extend(seg_list.split(" "))
        seg_list.encode("utf8")
        f2.write(seg_list)
        f2.write("\n")
        line = f.readline()
    f2.close()
    f.close()
    for item in word_list:
        if item not in word_dict:
            word_dict[item] = 1
        else:
            word_dict[item] += 1
    for k, v in word_dict.items():
        print(k, v)

    print("end")


if __name__ == '__main__':
    main()