中文詞頻統計

2. 從檔案讀取待分析文字。

3. 安裝並使用jieba進行中文分詞。

4. 更新詞庫，加入所分析物件的專業詞彙。

5. 生成詞頻統計、排序、排除語法型詞彙，代詞、冠詞、連詞等停用詞、輸出詞頻最大top20，把結果存放到檔案裡

源**：

import jieba

fo = open(r"d:/三體.txt",encoding="utf-8")
santi_txt = fo.read()
jieba.load_userdict(r"d:/stword.txt") #新增專業詞彙詞庫
fo2 = open(r"d:/stops_chinese1.txt",encoding="utf-8")
cnstops = fo2.read()
cnstops = cnstops.split("\n")
st=ss=set(cnstops)
for d in jieba.cut_for_search(santi_txt):
for n in a:
g.update(n)
g[n]=santi_txt.count(n)
print("{} : {}".format(n,santi_txt.count(n)))
for w in st:
isstop = false
for a in cnstops:
if w==a:
isstop=true
if isstop==true:
st.remove(w)
santi_txt =' '.join(wordlist) 
wordcount = wordcloud().generate(wl_split)
santi_txt.sort(key=lambda x: x[1], reverse=true) # 列表排序
print(santi_txt[0:20]) #輸出top20
plt.imshow(wordcount)
plt.axis("off")
plt.show()

6. 生成詞云：

中文詞頻統計

從檔案讀取待分析文字。news open gzccnews.txt r encoding utf 8 安裝與使用jieba進行中文分詞。pip install jieba import jieba list jieba.lcut news 生成詞頻統計 排序排除語法型詞彙，代詞 冠詞 連詞 輸出詞頻...

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從檔案讀取待分析文字。news open gzccnews.txt r encoding utf 8 安裝與使用jieba進行中文分詞。pip install jieba import jieba list jieba.lcut news 生成詞頻統計 排序排除語法型詞彙，代詞 冠詞 連詞 輸出詞頻...

中文詞頻統計

作業要求來自 2.從檔案讀取待分析文字。3.安裝並使用jieba進行中文分詞。4.更新詞庫，加入所分析物件的專業詞彙。5.生成詞頻統計 6.排序 7.排除語法型詞彙，代詞 冠詞 連詞等停用詞。此處使用的是標準的詞語停用表 8.輸出詞頻最大top20，把結果存放到檔案裡 輸出的top20為 9.生成詞...