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Python中如何利用jieba进行中文分词及词频统计

数据分析精选 174

前言:

此刻各位老铁们对“python分词算法”都比较着重,同学们都需要了解一些“python分词算法”的相关内容。那么小编在网摘上网罗了一些有关“python分词算法””的相关资讯,希望姐妹们能喜欢,你们一起来了解一下吧!

下面的Python脚本结合了以上提到的所有功能:使用jieba进行中文分词,载入用户词典,调整词频,并统计词频。请确保你已经安装了jieba库,且有一个名为userdict.txt的用户词典文件(如果你需要使用自定义词典的话)。

import jiebafrom collections import Counter# 载入用户词典jieba.load_userdict('userdict.txt')# 待分词的文本text = "这是一个用于中文分词的示例文本,这个示例用于展示如何统计词频"# 使用jieba进行分词seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)  # 精确模式# 显示分词结果print("分词结果: " + "/ ".join(seg_list))# 统计词频words = jieba.cut(text, cut_all=False)word_freq = Counter(words)# 输出词频最高的5个词print("词频统计结果:")for word, freq in word_freq.most_common(5):    print(word, freq)# 调整词频,使得"中文"成为一个词jieba.suggest_freq(('中', '文'), True)# 重新进行分词seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)print("调整词频后的分词结果: " + "/ ".join(seg_list))# 重新统计词频words = jieba.cut(text, cut_all=False)word_freq = Counter(words)print("调整词频后的词频统计结果:")for word, freq in word_freq.most_common(5):    print(word, freq)

在这段代码中:

通过jieba.load_userdict('userdict.txt')载入用户词典。用jieba.cut进行中文分词。使用Counter来统计词频。使用jieba.suggest_freq来调整词频,使得"中文"被视为一个词。分词和统计词频的过程在调整词频之前和之后各执行一次,以展示调整词频的效果。

请根据你的实际情况调整代码中的文本内容、文本路径及用户词典路径等。

标签: #python分词算法