运用jieba库进行词频统计

Python第三方库jieba(中文分词)

一、概述

jieba是优秀的中文分词第三方库
- 中文文本需要通过分词获得单个的词语
- jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装
- jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数

二、安装说明

全自动安装:(cmd命令行)  pip install jieba

安装成功显示

三、特点 —— jieba分词

1. 原理:jieba分词依靠中文词库

- 利用一个中文词库,确定中文字符之间的关联概率
- 中文字符间概率大的组成词组,形成分词结果
- 除了分词,用户还可以添加自定义的词组

2. 三种分词模式:

  • 精确模式:试图将句子最精确地切开,不存在冗余单词,适合文本分析;
  • 全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,有冗余,不能解决歧义;
  • 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。

四、jieba库常用函数

1. jieba.lcut(s)     #精确模式,返回一个列表类型的分词结果

代码示例

jieba.lcut("中国是一个伟大的国家")

结果输出: [‘中国‘, ‘是‘, ‘一个‘, ‘伟大‘, ‘的‘, ‘国家‘]

2. jieba.lcut(s, cut_all=True)     #全模式,返回一个列表类型的分词结果,存在冗余

代码示例

jieba.lcut("中国是一个伟大的国家",cut_all=True) 

结果输出: [‘中国‘, ‘国是‘, ‘一个‘, ‘伟大‘, ‘的‘, ‘国家‘]

3. jieba.lcut_for_sear ch(s)     #搜索引擎模式,返回一个列表类型的分词结果,存在冗余

代码示例

jieba.lcut_for_search(“中华人民共和国是伟大的")

结果输出:   [‘中华‘, ‘华人‘, ‘人民‘, ‘共和‘, ‘共和国‘, ‘中华人民共 和国‘, ‘是‘, ‘伟大‘, ‘的‘]

4.  jieba.add_word(w)       #向分词词典增加新词w 

代码示例

jieba.add_word("蟒蛇语言")

运用jieba库进行词频统计 

实例   ——  对西游记第一回进行词频统计

代码

import jieba
path_txt = ‘C:\\Users\86136\Desktop\西游记.txt‘   #文档在电脑上所在位置
txt = open(path_txt,"r").read()
excludes = {",",":","“","。","”","、",";"," ","!","?"," ","\n"}
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:
    counts[word] = counts.get(word,0)+1
for word in excludes:
    del counts[word]
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x:x[1],reverse = True)
for i in range(15):
    word, count = items[i]
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count)) 

结果

原文地址:https://www.cnblogs.com/Mindf/p/12640269.html

时间: 2024-10-07 20:39:28

运用jieba库进行词频统计的相关文章

jieba库及词频统计

1 import jieba 2 txt = open("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\流浪地球.txt", "r", encoding='utf-8').read() 3 words = jieba.lcut(txt) 4 counts = {} 5 for word in words: 6 if len(word) == 1: #排除单个字符的分词结果 7 continue 8 else: 9 counts[word] =

使用jieba库与wordcloud库第三方库进行词频统计

一.jieba库与wordcloud库的使用 1.jieba库与wordcloud库的介绍 jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组:除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能. wordcloud是优秀的词云展示第三方库,以词语为基本单位,通过图形可视化的方式,更加直观和艺术的展示文本. 2.安装jieba库与wordcloud库 在运行里输入 pip install wordcloud和pip in

python实例:利用jieba库,分析统计金庸名著《倚天屠龙记》中人物名出现次数并排序

本实例主要用到python的jieba库 首先当然是安装pip install jieba 这里比较关键的是如下几个步骤: 加载文本,分析文本 txt=open("C:\\Users\\Beckham\\Desktop\\python\\倚天屠龙记.txt","r", encoding='utf-8').read() #打开倚天屠龙记文本 words=jieba.lcut(txt) #jieba库分析文本 对数据进行筛选和处理 for word in words:

用jieba库统计文本词频及云词图的生成

一.安装jieba库 :\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba 二.jieba库解析 jieba库主要提供提供分词功能,可以辅助自定义分词词典. jieba库中包含的主要函数如下: jieba.cut(s)                                                               精确模式,返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut(s,cut_all=True)                  

jieba库的使用与词频统计

1.词频统计 (1)词频分析是对文章中重要词汇出现的次数进行统计与分析,是文本 挖掘的重要手段.它是文献计量学中传统的和具有代表性的一种内容分析方法,基本原理是通过词出现频次多少的变化,来确定热点及其变化趋势. (2)安装jieba库 安装说明代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba

运用jieba库统计词频及制作词云

一.对新时代中国特色社会主义做词频统计 import jieba txt = open("新时代中国特色社会主义.txt","r",encoding="utf-8").read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0)+1 items = l

jieba库词频统计练习

在sypder上运行jieba库的代码: import matplotlib.pyplot as pltfracs = [2,2,1,1,1]labels = 'houqin', 'jiemian', 'zhengjiehong','baogan','dadaima'explode = [ 0,0,0,0,0]plt.axes(aspect=1)plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=explode,autopct='%3.1f %%', shadow=T

jieba库分词统计

代码在github网站,https://github.com/chaigee/chaigee,中的z2.py文件 py.txt为团队中文简介文件 代码运行后词频统计使用xlwt库将数据发送到excel表格,如图,频数为1的省略 在excel表格作柱形图如图所示 由此分析我们团队的简介用词得出:我们团队不仅注重团队合作,而且注重团队分工,发扬队员风格,提高队员对项目的兴趣,做擅长的工作,多次提到宣言以此提高团队凝聚力. 原文地址:https://www.cnblogs.com/chaigee/p/

中文词频统计及词云制作

  1.中软国际华南区技术总监曾老师还会来上两次课,同学们希望曾老师讲些什么内容?(认真想一想回答) 大数据会用到哪些技术? 2.中文分词 下载一中文长篇小说,并转换成UTF-8编码. 使用jieba库,进行中文词频统计,输出TOP20的词及出现次数. **排除一些无意义词.合并同一词. import jieba fr=open("复活.txt",'r',encoding='utf-8') s=list(jieba.cut(fr.read())) key=set(s) dic={} f