如何用jieba實現文本詞頻統計

一、python文本詞頻統計jieba庫

結巴分詞（jieba）是一個廣泛使用的中文文本處理工具，它實現了中文分詞、詞性標註、關鍵詞提取、情感分析等自然語言處理任務。結巴分詞具有高效、準確、易用等優點，被廣泛應用於中文文本挖掘、搜索引擎、機器翻譯、信息安全等領域。在處理中文文本時，結巴分詞是一個不可或缺的工具。

二、jieba詞頻統計代碼

下面是使用jieba庫實現文本詞頻統計的代碼，具體步驟如下：

import jieba
from collections import Counter

text = "結巴分詞是一個廣泛使用的中文分詞工具，它實現了中文分詞、詞性標註、關鍵詞提取、情感分析等自然語言處理任務。結巴分詞具有高效、準確、易用等優點，被廣泛應用於中文文本挖掘、搜索引擎、機器翻譯、信息安全等領域。在處理中文文本時，結巴分詞是一個不可或缺的工具。"

words = jieba.cut(text)
word_count = Counter(words)
print(word_count.most_common(10)) # 輸出詞頻最高的前10個辭彙

上面的代碼使用jieba庫將中文文本進行分詞，並使用collections庫中的Counter類來進行詞頻統計，最後輸出詞頻最高的前10個辭彙。

三、如何用jieba庫統計文本詞頻

使用jieba庫實現文本詞頻統計的步驟如下：

步驟1：導入jieba和collections庫。

import jieba
from collections import Counter

步驟2：讀入待統計的中文文本。

text = "結巴分詞是一個廣泛使用的中文分詞工具，它實現了中文分詞、詞性標註、關鍵詞提取、情感分析等自然語言處理任務。結巴分詞具有高效、準確、易用等優點，被廣泛應用於中文文本挖掘、搜索引擎、機器翻譯、信息安全等領域。在處理中文文本時，結巴分詞是一個不可或缺的工具。"

步驟3：使用jieba庫對中文文本進行分詞。

words = jieba.cut(text)

步驟4：使用collections庫中的Counter類對分完詞的列表進行詞頻統計。

word_count = Counter(words)

步驟5：輸出詞頻最高的前10個辭彙。

print(word_count.most_common(10))

上面的代碼會輸出詞頻最高的前10個辭彙，並且會按照詞頻從高到低的順序排列。

四、街霸詞頻統計怎麼做

如果你想統計某個遊戲中的詞頻，比如街霸，那麼可以按照下面的步驟進行操作：

步驟1：找到要統計的街霸文本文件，比如一篇遊戲攻略或者玩家心得。

步驟2：使用python的文件讀取功能將文本文件讀入程序。

with open('street_fighter.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

步驟3：使用jieba庫對讀入的街霸文本進行分詞。

words = jieba.cut(text)

步驟4：使用collections庫中的Counter類對分完詞的列表進行詞頻統計。

word_count = Counter(words)

步驟5：輸出詞頻最高的前10個與街霸相關的辭彙。

street_fighter_words = ['街霸', '角色', '技能', '招式', '對戰', '連招', '玩家', '遊戲', '操作', '攻略']
for word, count in word_count.most_common(10):
    if word in street_fighter_words:
        print(word, count)

上面的代碼會輸出詞頻最高的前10個與街霸相關的辭彙，比如街霸、角色、技能、對戰等。

五、詞頻統計

詞頻統計是自然語言處理中常見的任務之一，它可以幫助我們了解文本中各個辭彙出現的頻率及其分布情況。在文本挖掘、信息檢索、情感分析等領域中，詞頻統計是一項非常有用的技術。

六、python jieba詞頻統計

使用python的jieba庫可以方便地對中文文本進行分詞和詞頻統計。在使用jieba庫進行詞頻統計時，最好先對中文文本進行分詞，然後再使用collections庫中的Counter類進行詞頻統計，這樣可以避免重複分詞的問題。

七、結巴詞頻統計輸出Excel

如果你想將結巴詞頻統計的結果輸出到Excel表格中，可以使用pandas庫中的DataFrame和to_excel方法。具體步驟如下：

步驟1：將分完詞的字典轉換為DataFrame格式。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_dict(word_count, orient='index', columns=['count'])

步驟2：將DataFrame輸出到Excel文件中。

df.to_excel('word_count.xlsx')

上面的代碼會將詞頻統計結果輸出到名為word_count.xlsx的Excel文件中。

八、jieba統計詞頻字典

jieba庫自帶一個字典文件，用於分詞時進行辭彙匹配和詞性標註。此外，用戶還可以自定義自己的字典文件，以便更好地處理特定領域的文本。如果你希望使用自己的字典文件進行詞頻統計，可以按照下面的步驟操作：

步驟1：從文件中讀入自己的字典文件，每行一個辭彙，格式為「辭彙 詞頻 詞性」。

jieba.load_userdict('my_dict.txt')

步驟2：按照常規步驟進行分詞和詞頻統計。

words = jieba.cut(text)
word_count = Counter(words)

注意：自定義字典文件的詞頻值可以不填，也可以填寫一個較大的值，這樣可以讓這些辭彙在分詞時更容易被匹配到。