作业

本文介绍了一种使用Python的jieba库进行中文文本分词的方法,并通过一个具体示例展示了如何对小说内容进行分词处理,同时过滤掉一些无意义的词汇,最后统计并输出了出现频率最高的前20个词汇。

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

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#导入jieba库
import jieba
#将导入的小说,将其转换成utf8编码
news=open('book1.txt','r',encoding='utf-8').read()

words=list(jieba.cut(news))#将小说分成一个一个词语
#排除无意义的词
exp={',','没有','甚么','自己', '因为','可以','他们','所以','觉得',
     '可能','一个','知道','不是','这个','这么', '这种','已经','回答','虽然',
    '但是', '我们', '应该','如果','无法','之后','看着','那个','怎么','一下',
     '这里','这样',}

#字典
dic={}
keys=set(words)-exp
for w in keys:
    if len(w)>1:
       dic[w]=words.count(w)
wc=list(dic.items())
wc.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
for i in range(20):
    print(wc[i])
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转载于:https://www.cnblogs.com/lianghaohui123/p/7612450.html

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