python 中文统计词频,分词,去除停止词
Python # coding: utf-8 # In[46]: import <span class="wp_keywordlink_affiliate"><a href="" title="View all posts in jieba" target="_blank">jieba</a></span> text = '''新乡SEO 昊天 seo 168seo.cn 免费分享最新的SEO技术,本站的目的是与同行交流SEO知识,并提供企业网站优化、企业网站诊断等服务,白帽SEO从我做起,专注用户体验研究'' ''' seg_list = <span class="wp_keywordlink_affiliate"><a href="" title="View all posts in jieba" target="_blank">jieba</a></span>.cut_for_search(text) # 搜索引擎模式 # 对于要处理的文本进行搜索引擎分词处理 data = list(seg_list) # 分词后 转化成list stopwords = [line.rstrip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding="gbk").readlines()] # 读取停止词,生成list data = [d for d in data if d not in stopwords] # 剔除 停止词 c = dict.fromkeys(data, 0) # 构造构造字典,并且默认值为0 for x in data: c[x] += 1 # 统计频次 newc = sorted(c.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 进行高频词排序 print(newc) # In[ ]:| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 | # coding: utf-8 # In[46]: import jieba text = '''新乡SEO 昊天 seo 168seo.cn 免费分享最新的SEO技术,本站的目的是与同行交流SEO知识,并提供企业网站优化、企业网站诊断等服务,白帽SEO从我做起,专注用户体验研究'' ''' seg_list = jieba . cut_for_search ( text ) # 搜索引擎模式 # 对于要处理的文本进行搜索引擎分词处理 data = list ( seg_list ) # 分词后 转化成list stopwords = [ line . rstrip ( ) for line in open ( 'stopwords.txt' , 'r' , encoding = "gbk" ) . readlines ( ) ] # 读取停止词,生成list data = [ d for d in data if d not in stopwords ] # 剔除 停止词 c = dict . fromkeys ( data , 0 ) # 构造构造字典,并且默认值为0 for x in data : c [ x ] += 1 # 统计频次 newc = sorted ( c . items ( ) , key = lambda x : x [ 1 ] , reverse = True ) # 进行高频词排序 print ( newc ) # In[ ]: |
源码 以及 停止词 已放到 github上
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python 中文统计词频,分词,去除停止词
Python # coding: utf-8 # In[46]: import <span class="wp_keywordlink_affiliate"><a href="" title="View all posts in jieba" target="_blank">jieba</a></span> text = '''新乡SEO 昊天 seo 168seo.cn 免费分享最新的SEO技术,本站的目的是与同行交流SEO知识,并提供企业网站优化、企业网站诊断等服务,白帽SEO从我做起,专注用户体验研究'' ''' seg_list = <span class="wp_keywordlink_affiliate"><a href="" title="View all posts in jieba" target="_blank">jieba</a></span>.cut_for_search(text) # 搜索引擎模式 # 对于要处理的文本进行搜索引擎分词处理 data = list(seg_list) # 分词后 转化成list stopwords = [line.rstrip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding="gbk").readlines()] # 读取停止词,生成list data = [d for d in data if d not in stopwords] # 剔除 停止词 c = dict.fromkeys(data, 0) # 构造构造字典,并且默认值为0 for x in data: c[x] += 1 # 统计频次 newc = sorted(c.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 进行高频词排序 print(newc) # In[ ]:| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 | # coding: utf-8 # In[46]: import jieba text = '''新乡SEO 昊天 seo 168seo.cn 免费分享最新的SEO技术,本站的目的是与同行交流SEO知识,并提供企业网站优化、企业网站诊断等服务,白帽SEO从我做起,专注用户体验研究'' ''' seg_list = jieba . cut_for_search ( text ) # 搜索引擎模式 # 对于要处理的文本进行搜索引擎分词处理 data = list ( seg_list ) # 分词后 转化成list stopwords = [ line . rstrip ( ) for line in open ( 'stopwords.txt' , 'r' , encoding = "gbk" ) . readlines ( ) ] # 读取停止词,生成list data = [ d for d in data if d not in stopwords ] # 剔除 停止词 c = dict . fromkeys ( data , 0 ) # 构造构造字典,并且默认值为0 for x in data : c [ x ] += 1 # 统计频次 newc = sorted ( c . items ( ) , key = lambda x : x [ 1 ] , reverse = True ) # 进行高频词排序 print ( newc ) # In[ ]: |
源码 以及 停止词 已放到 github上
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