python实现中文词语词频统计

最新推荐文章于 2025-06-17 22:05:32 发布

李茂一

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分类专栏： python 文章标签： python 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zebra_0/article/details/128589487

import jieba

#1.获取文本
with open('book.txt','r',encoding='UTF-8') as fp:
    txt = fp.read()

#2.分词
words = jieba.lcut(txt

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Python实现中文文本词频统计（包含源代码）

uote_e的博客

06-13

764

你可以使用不同的中文文本作为输入，来尝试使用代码实现词频统计。需要注意的是，在统计词频时，为了避免统计标点符号等无意义的字符，我们对每个词的长度进行了判断，并且将长度小于2的词直接跳过。需要注意的是，如果使用NLTK库进行中文分词，我们需要在分词前先对中文文本进行分句操作，否则可能会导致分词结果不准确。在上述代码中，我们首先加载了一个用户自定义的词典，该词典可以帮助我们更好地进行中文分词。除了使用Jieba分词库之外，我们也可以使用NLTK库来进行中文分词，方法类似。

python实现简单中文词频统计示例

09-21

本篇文章主要介绍了python实现简单中文词频统计示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python中文词频统计_Python中文词频统计

weixin_39849888的博客

12-03

993

以下是关于小说的中文词频统计这里有三个文件，分别为novel.txt、punctuation.txt、meaningless.txt。这三个是小说文本、特殊符号和无意义词Python代码统计词频如下：import jieba # jieba中文分词库# 从文件读入小说with open('novel.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile:novel =...

Python词频统计工具全解析

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zcmlimi的专栏

05-29

2万+

本文主要内容是进行一次中文词频统计。涉及内容包括多种模式下的分词比较和分词词性功能展示。本次使用的是python的jieba库。该库可在命令提示符下，直接输入pip install jieba进行安装。 Jieba库常用的分词模式有三种：精确模式，全模式和搜索引擎模式。精确模式:jieba.lcut(str)，尽可能地将文本精确地分开，比较适合于文本分析全模式:jieb...

python词频统计代码_Python 中文文件统计词频 + 中文词云

weixin_39728320的博客

11-24

691

1. 词频统计：1 importjieba2 txt = open("threekingdoms3.txt", "r", encoding=‘utf-8‘).read()3 words =jieba.lcut(txt)4 counts ={}5 for word inwords:6 if len(word) == 1:7 continue8 else:9 ...

python中文分词+词频统计

qq_53639230的博客

02-27

1万+

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录目录文章目录前言一、文本导入二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 3.取出停用词表 3.分词并去停用词（此时可以直接利用python原有的函数进行词频统计） 4.输出分词并去停用词的有用的词到txt 5.函数调用 6.结果总结前言 ......

python代码：词频统计

2301_80017968的博客

03-16

1728

例如输入朱自清的散文《荷塘月色》中的一段：荷塘的四面，远远近近，高高低低都是树，而杨柳最多。只在小路一旁，漏着几段空隙，像是特为月光留下的。树色一例是阴阴的，乍看像一团烟雾;但杨柳的丰姿，便在烟雾里也辨得出。树梢上隐隐约约的是一带远山，只有些大意罢了。树缝里也漏着一两点路灯光，没精打采的，是渴睡人的眼。这时候最热闹的，要数树上的蝉声与水里的蛙声;但热闹是它们的，我什么也没有。两种方法虽然只是运用了不同的组合类型，但是运用字典方法可以明显减少循环次数，显著缩短运行时间。下面带来用字典方法和列表方法进行词频。

python实现统计词频字符

03-29

统计文件的字符数：只需要统计Ascii码，汉字不需考虑空格，水平制表符，换行符，均算字符统计文件的单词总数，单词：以英文字母开头，跟上字母数字符号，单词以分隔符分割，不区分大小写。英文字母： A-Z，a-z 字母数字符号：A-Z， a-z，0-9 分割符：空格，非字母数字符号例：file123是一个单词， 123file不是一个单词。file，File和FILE是同一个单词统计文件的有效行数：任何包含非空白字符的行，都需要统计。统计文件中各单词的出现次数，最终只输出频率最高的10个。频率相同的单词，优先输出字典序靠前的单词。按照字典序输出到文件result.txt：例如，windows95，windows98和windows2000同时出现时，则先输出windows2000

用python实现中文词频统计

weixin_44984922的博客

04-11

1万+

本次代码基于用python实现英文词频统计，重复部分不再赘述。 jieba库的安装具体参考如下链接的方法 Python安装jieba库的具体步骤我把下载的文件解压到了桌面，如下是我的操作注意事项 1.要注意与英文的区别，英文里要把标点替换成空格，中文里要把标点删去，而不是换成空格。为什么不用remove？因为remove只是换掉第一个出现的标点。所以还是采用replace。 2.在对列表循...

【干货】Python：中英文词频统计

大家好，欢迎来到鱼尾的博客！

08-25

1万+

Python中英文词频统计

python词频统计代码_求看python 统计中文词频的代码，有一个地方不懂求大神

weixin_39520013的博客

11-24

157

importsys,rereload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')txt=open('blog.youkuaiyun.com.boksic.txt','r').read()wfile=open('result.txt','w')r=re.compile('[\x80-\xff]+')m=r.findall(tx...import sys,rereload(sys)sys...

Python读取文件进行中文词频统计

weixin_40547993的博客

04-10

1万+

第一种情况：利用Counter函数进行词频统计，比较简洁，代码如下：数据：movie_comments.csv文件为23万的影评数据结果：第二种情况：但是如是大批量语料，电脑配置不好的，建议先预处理保存到本地，再去统计词频，代码如下：先预处理保存到本地：再进行分词、词频统计：结果同上。1、读取文件2、分词，加载自定义词典，去数字，去停用词3、统计词频并排序代码如下：结果：三部曲：读取文件、文件清洗与分词、统计词频读取的

Python统计中文词频的四种方法

henanlion的博客

08-25

1万+

统计中文词频是Python考试中常见的操作，由于考察内容较多，因此比较麻烦，那么有没有好的方法来实现呢？今天，我们总结了四种常见的中文词频统计方法，并列出代码，供大家学习参考。中文词频统计主要是通过open()打开文本，然后read()方法读取后，采用结巴分词(jieba)模块进行分词，接着用推表推导式、Counter或者是字典的方法来统计词频，也可以采用NLTK的方法，最后格式化打印出来。默认系统里已经安装好了jieba这个模块。

python之词频统计

weixin_54958866的博客

03-13

1万+

中文、英文词频统计。英文有空格或者标点符号分隔，中文单词之间缺少分词符，需要用分词函数

用Python实现中文文本词频统计

07-15

要使用Python实现中文文本的词频统计，可以按照以下步骤进行： 1. 导入必要的库，包括`jieba`用于中文分词。 2. 定义一个函数，命名为`word_frequency`，该函数接受一个中文文本字符串作为参数。 3. 在函数内部，使用`jieba`库对文本进行分词，得到词语列表。 4. 初始化一个空字典`freq_dict`用于存储词频统计结果。 5. 遍历词语列表，对每个词语进行统计： - 如果词语已经在`freq_dict`中，将其计数加1； - 如果词语不在`freq_dict`中，将其添加到`freq_dict`并设置计数为1。 6. 返回词频统计结果`freq_dict`。以下是用Python实现中文文本词频统计的代码示例： ```python import jieba def word_frequency(text): word_list = jieba.lcut(text) # 中文分词 freq_dict = {} for word in word_list: if word in freq_dict: freq_dict[word] += 1 else: freq_dict[word] = 1 return freq_dict ``` 你可以调用`word_frequency`函数并传入一个中文文本字符串来进行测试，例如： ```python text = "今天天气真好，出去玩了一天。明天继续努力学习！" freq_result = word_frequency(text) print(freq_result) ``` 输出结果将为： ``` {'今天': 1, '天气': 1, '真好': 1, '，': 1, '出去': 1, '玩': 1, '了': 1, '一天': 1, '。': 1, '明天': 1, '继续': 1, '努力': 1, '学习': 1, '！': 1} ``` 这样就完成了使用Python实现中文文本词频统计的过程。请注意，在进行中文分词时，你可能需要提前安装`jieba`库，并且需要下载`jieba`的中文分词词库。