python3 从文本中提取单词

最新推荐文章于 2025-04-30 16:30:59 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tom_and_u/article/details/87922913
博客展示了代码相关内容，包含输入文本、代码本身以及输出结果，聚焦于信息技术领域代码的运行流程呈现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 输入文本如下:

2.代码如下

3.输出结果如下

tom_and_u
关注
python提取句中中英文内容
10-08
详细说明如何利用python对文本中的中文、英文、数字等进行提取，可以供表格处理使用，可以通过进一步的函数的定义处理整个excel或者txt文档。
提取单词
zhangyongliang0的专栏
09-06 941
//*************************************************************************************************************************************** //输入一个字符串，提前单词到另一个二维数组中，单词以空格作为分隔符 int main() { char s[100]="
python处理文本文件 提取英文单词看成一个整体_python第四题 读取txt提取所有单词出现频次...
weixin_39804329的博客
11-28 867
果然！还是没法绕开正则表达式啊！！！！！！这下接着学习了！！！！！题目 ：任一个英文的纯文本文件，统计其中的单词出现的个数。代码是我从别的博客上借鉴的，了解到需要用到的知识点有： 文件读写、splitlines（）的用法、 re.sub()的用法、原生字符串r''的用法、重新复习字典的用法等等下边一个个的分析：1.文件读写：import sys# file=open('G:\python文件\po...
提取英文中的单词
treeroot的专栏
11-11 3163
用正则表达式很简单String s="this is a test,   powerful split";String[] arr=s.split("[^a-zA-Z]+"); //6个单词的数组for(int i=0;i      System.out.println(arr[i]);
文本提取单词教程
TA的博客
02-17 2809
之前写了从文本中提取单词生成单词本软件的生成，今天简单写下软件的使用，软件可以在我的资源里下载到。 软件功能介绍： 从一段文本中提取单词，并查询释义，下载单词音频（选），生成单词本。生成的单词本可以导入Anki学习，见博文Anki导入单词本。 用途： 比如备考六级，可以分析历年的真题，选背频率较高的单词。比如看英文原著，可以将著作中的生词生成单词本便于背诵。 使用： 打开exe文件需要等待一会，会...
python统计文本文件内单词数量的方法
09-22
接下来，为了提取单词，我们需要将每一行拆分成单词列表。这里利用`split(None)`函数，它会以任意数量的空白字符作为分隔符，将字符串分割成单词。生成的`tempwords`列表包含了当前行的所有单词，其长度即为当前行的...
Python实现统计文本中单词频次
最新发布
07-02
在统计单词出现次数场景里，正则表达式是重要工具，能精准从文本提取单词。Python 的 re 模块支持正则表达式，可借助它将文本分割成单词，并统一转为小写形式，避免因大小写差异导致统计重复计数。 字典是 Python 中...
Python中的文本分析技术：从特征提取到模型应用
11-05
Python的文本分析技术主要涵盖了从特征提取、模型构建到应用实践的整个流程。 首先，文本特征提取是将原始文本转换为可以用于机器学习算法的数值特征的过程。常用的文本特征提取方法包括词袋模型（Bag of Words, ...
python提取文本中的三元组源码.zip
11-19
标题 "python提取文本中的三元组源码.zip" 指的是一个包含Python代码的压缩包，用于从文本中抽取三元组。三元组是知识图谱中的基本元素，通常由主语、谓语和宾语组成，例如（张三，出生地，北京）。这个压缩包可能是...
使用python对文件中的单词进行提取的方法示例
09-19
本文将详细介绍如何使用Python有效地从文件中提取单词，并提供一个具体的实例。首先，我们要了解Python中读取文件的基本方法，以及如何处理文件中的换行符和编码问题。 Python通过内置的`open()`函数打开文件，通常...
爱英阅英语单词提取软件
11-04
爱英阅，可以将英语书籍中的所有单词提取出来，并按照词频排列顺序，是学习英语的同学们的好帮手。
批量数据，名词抽取
06-13
利用nltk包实现对句子的名词抽取，可以自定义抽取的规则，需要了解一定的nltk名词抽取的规则，支持批量处理，具体的量可以自己设定。
Python提取单词书的单词 可随机生成单词顺序
liu1048332962的博客
08-22 1074
利用python工具对一本单词书的pdf文件进行单词提取，可以为后续构建不同类别的单词库，单词分类服务
从文本中提取单词生成单词本
TA的博客
02-06 9372
词频统计及单词提取 对一段英文文本做词频统计，提取单词，查词，最终生成一个单词本，生成的单词本可以导入Anki中学习。 问题分析 考虑到单词的变形，分词后先做词形还原，之后再进行词频统计。去除掉较为简单的单词后，调用金山词霸API查询词义，下载发音音频，生成单词本。同时，用PyQt5做了一个简单的GUI。效果如下： 核心代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- ''' 分词，提...
英语自动提取高频词_【英语】英语中最关键的6000词，我是这样学的！
weixin_30477489的博客
01-16 1158
英语最常用的单词，朗文和牛津都为学习者提取出了一份最常用 3000 词表：牛津核心3000词朗文交际3000词这两份词表有重复的地方，但是并非完全重复。如果时间充足可以都学习一下～其中，朗文 3000 词表用字母 S 和 W 区分了口语高频词和写作高频词。这种区分方式在其他词表中是很少见的。在图片中。 ...
《文本提取单词》：英语学习者的全文本单词提取工具
weixin_42315569的博客
04-30 844
词频统计的基本方法涉及统计文本中每个单词出现的次数。最简单的实现方式是使用散列表（哈希表）来存储单词及其对应的出现频率。这种方法的核心是将文本中的每个单词转换为统一的大小写形式，并去除标点符号，然后进行分割。每个单词作为键（key）存储在哈希表中，出现次数作为值（value）累加。以下是一个简单的Python代码块，演示了基本的词频统计实现：?"();:\'[]-') # 标准化单词在此代码中，split()
【C++】 文件提取英文单词
m0_56051805的博客
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德语，从文本中提取单词生成单词本
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### 德语文本处理与单词提取 为了从德语文本中提取单词并生成单词本，可以利用 Python 的强大字符串操作功能以及正则表达式模块 `re` 来完成这一任务。以下是具体方法： #### 文本预处理 在处理任何自然语言数据之前，通常需要对文本进行清理和标准化。这一步骤可能包括去除标点符号、转换大小写以及其他不必要的字符。 ```python import re def preprocess_text(text): text = text.lower() # 将所有字母转为小写以便统一处理[^1] text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # 使用正则表达式移除标点符号和其他特殊字符[^2] return text ``` #### 单词分割 通过空白符或其他分隔符来拆分经过预处理的文本成单独的词语列表是一个常见的做法。 ```python def extract_words(preprocessed_text): words = preprocessed_text.split() # 利用 split 方法基于空格划分单词[^3] return words ``` #### 去重及计数 对于构建词汇表来说，去重复是非常重要的；另外统计每个单词出现频率也有助于后续分析或者学习优先级设定。 ```python from collections import Counter def create_vocabulary(words_list): word_counts = Counter(words_list) # 统计各单词频次[^4] unique_words = list(word_counts.keys()) # 获取唯一单词集合[^5] return unique_words, dict(word_counts) ``` #### 完整流程示例 下面给出一个完整的例子展示如何读取文件中的德语内容，并最终得到不含重复项的单词及其对应的出现次数。 ```python if __name__ == "__main__": with open('german_text.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: raw_content = file.read() cleaned_content = preprocess_text(raw_content)[^6] extracted_words = extract_words(cleaned_content)[^7] vocabulary, frequencies = create_vocabulary(extracted_words)[^8] print("Vocabulary:", vocabulary[:10]) # 打印前十个单词作为样本查看[^9] print("Frequencies of first few words:", {word: freq for (word,freq) in frequencies.items() if word in vocabulary[:10]}) ```
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