文本词频统计

最新推荐文章于 2021-04-23 15:43:44 发布
最新推荐文章于 2021-04-23 15:43:44 发布
阅读量413 收藏 1
点赞数 1
分类专栏： Python学习

 

文本分类之词频统计（分词、词干提取、去停用词、计算词频，有界面）
05-12
主要是读取文本，然后进行分词、词干提取、去停用词、计算词频，有界面，很实用
实例：文本词频统计
小` pi孩
07-01 1047
文本词频统计 英文词频统计 def getText(): txt = open("hamlet.txt", "r", encoding='UTF-8').read() txt = txt.lower() #降噪，避免大小写的干扰 #用空格替换特殊符号 for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}，《》~’': txt = txt.replace(ch, " ") return txt
python学习文本词频统计hamlet三国演义
04-10
词频统计是计算文本中每个单词出现次数的过程，这对于理解文本的主题、风格或作者的写作风格至关重要。Python提供了多个库来简化这个任务，其中最常用的是`collections`模块的`Counter`类和`nltk`（Natural Language...
C语言实现英文文本词频统计
08-19
C语言实现英文文本词频统计 本文详细介绍了使用C语言实现英文文本词频统计的方法，通过示例代码，详细讲解了英文文本词频统计的实现步骤。 知识点： 1. 文本词频统计的概念：文本词频统计是指对文本中每个词语的...
文本词频统计.docx
06-26
根据给定文件“文本词频统计.docx”的相关信息，我们可以提炼出以下关键知识点： ### 一、实验背景 - **学院及课程**：河南师范大学计算机与信息工程学院开设的《Python程序设计》课程。 - **年级及学期**：2023级...
大型文件中词频的统计
07-14
对文件进行词频统计，最终按照单词出现次数排序输出前100个，并且将统计好的单词写入另一个文件
文本词频统计分析
ahmcwt的专栏
04-23 845
文本词频统计分析 转:https://blog.youkuaiyun.com/qq_31672701/category_8773571.html 统计哈姆雷特中词频为前十的单词： def getText(): txt=open("hamlet.txt","r").read() txt=txt.lower() for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<...
Python——＞文本词频统计
qq_55016379的博客
04-13 1187
文本词频统计 英文文本以空格或标点符号分隔词语，获得单词并统计数量相当容易 中文字符之间没有天然的分隔符，需要对中文文本进行分词，需要使用jieba函数 Hamlet英文词频统计——>英文词频统计的实例 创建hamlet.txt文档，再书写程序 def getText(): txt = open("D:\\Hamlet.txt",'r').read() #在此处表明盘符 txt = txt.lower() #将所有文本中的英文全部换为小写字母 for ch in '!"#
《构建之法》作业：文本词频统计
weixin_39511765的博客
04-23 319
《构建之法》作业：英文文本词频统计 实现功能： 统计文本中所有出现字母出现的次数、频率（不区分大小写），按出现频率从高到底排列，同频率按字母顺序排列 统计文本中出现的所有单词的次数、频率（不区分大小写），按出现频率从高到底排列，同频率按字母顺序排列 支持输入数字n，仅查看出现频率最高的前n个单词 支持设置stopwords，剔除统计stopwords中单词 使用： 运行代码，出现窗口File，在输入框内输入所需统计的文本路径（加文件后缀名），点击OK。 随后出现对话框及5个按钮，对应5个功能： let
python英文文本词频统计
最新发布
05-23
### 使用Python实现英文文本的词频统计 在Python中，可以通过多种方式来完成英文文本的词频统计任务。以下是几种常见的方法及其具体实现。 #### 方法一：使用字典 通过创建一个空字典并遍历文本中的每个单词，可以记录下每个单词出现的频率。这种方法简单直观，适合初学者理解词频统计的核心逻辑[^1]。 ```python def word_frequency_dict(text): freq = {} words = text.lower().split() for word in words: if word not in freq: freq[word] = 0 freq[word] += 1 return freq ``` #### 方法二：利用`collections.Counter` Python标准库中的`collections`模块提供了一个名为`Counter`的工具类，它能够高效地统计可迭代对象中元素的出现次数。这是最简洁且高效的解决方案之一。 ```python from collections import Counter def word_frequency_counter(text): words = text.lower().split() return Counter(words) ``` #### 方法三：批量处理多个文件 如果需要对多个文件的内容进行统一的词频统计，则可以在读取所有文件内容之后再调用上述任意一种函数来进行统计[^2]。 ```python import os def process_files(file_paths): total_text = "" for path in file_paths: with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: total_text += f.read() + " " return word_frequency_counter(total_text) file_list = [ r'path_to_your_file_1', r'path_to_your_file_2' ] result = process_files(file_list) print(result.most_common(10)) # 输出前十个最常见的单词及其次数 ``` #### 数据预处理注意事项 为了获得更精确的结果，在实际应用过程中还需要考虑去除标点符号、停用词等问题。例如下面这段代码展示了如何去掉一些常见字符[^3]： ```python sep = ['.', ',', ';', ':', '?', '!', '-', '"', "'", '(', ')'] for ch in sep: txt = txt.replace(ch, '') ``` 以上就是基于Python的不同层次上的英文文本词频统计方案介绍。每种方法都有其适用场景和特点，可以根据实际情况灵活选用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值