文本主题挖掘与可视化 python

文本主题挖掘与可视化 python

在今天这个信息爆炸的时代，人们面临着大量的信息和数据。如何从这些信息中提取有用的内容，成为了一项重要的任务。其中文本主题挖掘就是非常有效的一种方法。本文将介绍如何使用 Python 进行文本主题挖掘，并通过可视化展现出来。

一、准备工作

在进行文本主题挖掘前，我们需要准备一些工具。首先，需要安装 Python 的关键包：numpy、pandas、jupyter notebook。其次，我们还需要下载文本分析所需的语料（corpus），可以使用 nltk 或者 scikit-learn 中内置的数据集。

二、数据预处理

首先需要进行数据预处理，将文本转为数字，以方便后续的处理。这个过程需要先分词、去除停用词、统计词频等步骤。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import nltk

# 下载停用词
nltk.download('stopwords')

# 加载停用词
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 加载数据
df = pd.read_csv('corpus.csv', index_col=0)

# 分词
df['tokens'] = df['text'].apply(lambda x: nltk.word_tokenize(x))

# 去除停用词
df['tokens_stopwords_removed'] = df['tokens'].apply(lambda x: [word for word in x if word not i