介紹
在文本處理中,詞頻統計是一個重要而常見的任務,可以用於文本分類、數據挖掘等應用。而Python作為一門廣泛應用於文本處理的語言,其豐富的開源庫和工具使得中文文本處理變得更加簡單而高效。
Python中文詞頻統計
最常見的Python中文詞頻統計方法是使用Python自帶的collections模塊中的Counter類。這個類可以把一個可迭代對象的元素作為字典的鍵,出現次數作為值。所以,只需要把中文文本轉化為列表或迭代器,就可以使用Counter類進行詞頻統計了。
from collections import Counter
text = "今天天氣真好,適合出門散步。你出去玩了嗎?"
split_words = text.split(" ") # 按空格分詞
counts = Counter(split_words)
print(counts)
運行結果:
Counter({'今天天氣真好,適合出門散步。你出去玩了嗎?': 1})
正如運行結果所示,因為沒有針對中文進行分詞處理,使得整個文本成為了列表中的一個元素。因此,需要進行分詞處理,而jieba是中文分詞的強大工具,可以將中文文本轉換成分好詞的列表。
import jieba
text = "今天天氣真好,適合出門散步。你出去玩了嗎?"
split_words = jieba.lcut(text) # 使用jieba進行分詞
counts = Counter(split_words)
print(counts)
運行結果:
Counter({',': 1, '你': 1, '適合': 1, '了': 1, '玩': 1, '今天天氣': 1, '出門': 1, '。': 1, '真好': 1, '出去': 1, '散步': 1, '嗎': 1})
這樣,就得到了一個將中文文本拆分成分好詞的列表,並使用Counter進行詞頻統計的方法。
中文詞頻統計的在線工具
除了在Python中進行編程,也可以使用在線的中文詞頻統計工具。
目前較為出名的在線中文文本詞頻統計工具是“中文詞頻統計器”,它不僅可以統計中文文本中每個詞的出現次數,還可以對詞性進行分析,提供簡易的雲圖展示等功能。輸入待分析的中文文本,點擊“開始分析”即可自動進行詞頻統計並分析各個詞的詞性以及平均出現頻率。
excel中文詞頻統計
在使用excel進行中文文本處理時,可以使用excel的內置函數COUNTIF和MATCH進行詞頻統計。
COUNTIF函數可用於計算出現次數。例如,對於單元格A1中的文字“理想”,我們可以使用以下公式計算“理想”在介紹中出現的次數:
=COUNTIF(A1,"*理想*")
而MATCH函數可以用於檢查一個值是否出現在一個數組或者範圍中,可以統計一個單詞在文本中出現的次數。例如,對於單元格A1中的文字“理想”,我們可以使用以下公式計算“理想”在介紹中出現的次數:
=SUM(IF(ISERROR(MATCH("理想",A1:A10)),0,1))
中文文本詞頻統計
中文文本的詞頻統計需要注意中英文混合的情況,可以使用jieba庫中的功能進行分詞,同時注意去除停用詞和標點符號。
在以下代碼示例中,我們使用jieba分詞器進行中文分詞,並去掉停用詞和符號後,對一篇小說進行詞頻統計:
import jieba
from collections import Counter
# 停用詞文件路徑
stopwords_path = "stopwords.txt"
def remove_stopwords(file_path):
stopwords = set()
with open(stopwords_path, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f.readlines():
stopwords.add(line.strip())
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
words = jieba.lcut(content)
new_words = []
for word in words:
if word not in stopwords and word != " " and len(word) > 1:
new_words.append(word)
return new_words
if __name__ == "__main__":
file_path = "novel.txt"
words = remove_stopwords(file_path)
word_count = Counter(words)
for word, count in word_count.most_common(10):
print(word, count)
除了jieba之外,還有其他中文分詞工具,如THULAC、Stanford NLP等。
頭歌中文詞頻統計
頭歌中文詞頻統計工具是一個在線的中文分詞和詞頻統計工具,可以自動分詞並統計每個詞的出現次數。
使用頭歌中文詞頻統計工具非常簡單,只需要將待分析的中文文本黏貼到工具的文本框中,點擊“開始分析”即可。
小結
本文介紹了Python中文詞頻統計的基本方法,包括使用Python自帶的collections模塊、jieba中文分詞、excel中的COUNTIF和MATCH、在線中文文本詞頻統計工具、頭歌中文詞頻統計等。
使用這些方法,可以快速高效地進行中文文本的詞頻統計和分析。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/201107.html