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  • python文本分词及去除停用词
    千次阅读
    2021-09-17 14:02:21

    对于文本分词,此处使用的是python自带的jieba包进行,首先我们要先读取我们所需要分词的文章,然后使用jieba.cut进行分词,注意分词时要将这些段落归并成同一个字符串,然后输出的是一个列表。最后写入一个文件中

    import jieba.analyse
    test1 =""
    fencilist=[]
    with open(r"testtxt",'r',encoding="UTF-8") as test:
        for line in test:
            line.strip()
            test1+=line
    fencilist=jieba.cut(test1)
    fencilist=list(set(fencilist))
    with open(r"fenciescult",'w',encoding="UTF-8") as f:
        for i in fencilist:
            f.write(i+'\n')

    在去除停用词时,我们可以将停用词进行提取,并存放在一个列表中,然后将分好的词存放在一个列表中,用for循环进行一个一个判断是否在停用词库中,如果不在,就存放在一个新的列表中,得到最终结果。

    stopwordlist=[]
    fencilist=[]
    resultlist=[]
    
    with open(r"stopwords",'r',encoding="UTF-8") as f:
        for i in f:
            stopwordlist.append(i)
    with open(r"fenciescult",'r',encoding="UTF-8") as test:
        for line in test:
            fencilist.append(line.strip())
    for i in fencilist:
        if(i not in stopwordlist):
            resultlist.append(i)
    with open(r"result",'w',encoding="UTF-8") as xx:
        for x in resultlist:
            xx.write(x+'\n')
    

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    将文本文件中的英文单词找出来(进行分词),并统计每个单词出现的次数。

     

     

    import re
    def get_char(txt):  # 定义分词函数
        vlist = re.split('[,;:."\s]\s*',txt)  # 依据分词符用split函数分词
        print(vlist)
        vdic_frequency = dict()  # 创建一个字典
        print(vdic_frequency)
        for vchar in vlist:  # 遍历所有字符,并统计字符出现的个数
            if vchar in vdic_frequency:  # 判断是否在字典中
                vdic_frequency[vchar]+=1 如果在字典中,则次数加1
            else:
                vdic_frequency[vchar] = 1不在字典中,说明第一次出现,次数为1
        print(vdic_frequency)
        vdic_sort = sorted(vdic_frequency.items(),key=lambda item: item[1],reverse=True)  # 排序.items()将字典转化为列表中元组的形式,lambda对item进行操作,item[0]表示键名,item【1】表示键值,这里排序依据是键值。逆序排序
        return vdic_sort
    
    if __name__ == '__main__':
        with open('F:\研究生\python-100例\\test.txt','r') as f:# \t表示转义字符,\\t才能读取地址
            vtext = f.read()
        vstr = get_char(vtext)
        print(vstr)

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  • Python_文本分析_分词

    千次阅读 2020-05-29 11:21:29
    文本分词的介绍网上已经很全面了,这里主要介绍一种文本分词、去停用词的具体实现,停用词表是对百度、哈工大等常见停用词表融合后去重 import csv import datetime import re import pandas as pd import numpy as ...

    文本分词的介绍网上已经很全面了,这里主要介绍一种文本分词、去停用词的具体实现,停用词表是对百度、哈工大等常见停用词表融合后去重

    import csv
    import datetime
    import re
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import jieba
    
    # 停用词路径
    def stopwordslist(filepath):
        stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
        return list(set(stopwords))
    
    
    # 分词去停用词
    def seg_sentence(sentence):
        sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())
        stopwords = stopwordslist(r"C:\Users\lenovo\Desktop\fin_data\NLP_code\wordtoremove.txt")  # 这里加载停用词的路径
        
        outstr = ''
        for word in sentence_seged:
            if word not in stopwords:
                if word != '\t':
                    outstr += word
                    outstr += " "
        return outstr
    
    
    # 分词、去停用词、只保留动 名词
    def seg_sentence_return_vn(sentence):
        seg = psg.cut(sentence.strip())
        
        outstr = ''
        for x in seg:
            if x.flag in ('n','v'):
                outstr += x.word
                outstr += " "
        return outstr 
    
    
    if __name__ == '__main__':  
        
        filename = 'zhihu_data_setiment.csv'
        csv_data = pd.read_csv(filename, header = 0, index_col = False, engine='python',encoding = 'utf-8-sig')
        
        file_userdict = 'personal_dic.txt'
        jieba.load_userdict(file_userdict)
        
        for i in range(csv_data.shape[0]):
            answer = str(csv_data.iloc[i,14])
            csv_data.iloc[i,20] = seg_sentence(answer)
            csv_data.iloc[i,21] = seg_sentence_return_vn(answer)
            
            # 进度查看器
            if(i % 500 ==0):
                print(i,end = '  ')
            
        # 写文件
        csv_data.to_csv("zhihu_data_jieba_seg.csv",header=True,index=False,encoding='utf-8-sig')
    
    展开全文
  • ‘‘‘ import os import jieba # 分词包 import numpy # numpy计算包 import codecs # codecs提供open方法指定打开的文件的语言编码,它会在读取时自动转换为内部的unicode import pandas # 统计学工具包 import ...

    ‘‘‘ import os import jieba # 分词包 import numpy # numpy计算包 import codecs # codecs提供open方法指定打开的文件的语言编码,它会在读取时自动转换为内部的unicode import pandas # 统计学工具包 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator # 词云包 from scipy.misc import imread from time import sleep def join_txt(): # ---- 合并txt文件 # 获取目标文件夹的路径 meragefiledir = os.getcwd() + ‘\\corpus‘ # 获取当前文件夹中的文件名称列表 filenames = os.listdir(meragefiledir) # 打开当前目录下的result.txt文件,如果没有则创建 file = open(‘all_result.txt‘, ‘w‘) # 向文件中写入字符 先遍历文件名 for filename in filenames: filepath = meragefiledir + ‘\\‘ filepath = filepath + filename # 遍历单个文件,读取行数 for line in open(filepath,encoding=‘utf-8‘): file.writelines(line) file.write(‘\n‘) file.close() def make_pic(): # 导入文本,分词处理 file = codecs.open(u‘all_result.txt‘, ‘r‘) content = file.read() file.close() segment = [] segs = jieba.cut(content) # 使用jieba分词 for seg in segs: if len(seg) > 1 and seg != ‘\r\n‘: segment.append(seg) # 去停用词(文本去噪) words_df = pandas.DataFrame({‘segment‘: segment}) words_df.head() stopwords = pandas.read_csv("stopword.txt", index_col=False, quoting=3, sep=‘\t‘, names=[‘stopword‘], encoding="utf8") words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)] # print(words_df.head(6)) # 词汇频率表 words_stat = words_df.groupby(by=[‘segment‘])[‘segment‘].agg({"count": numpy.size}) words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by="count", ascending=False) # 自定义词云背景 bimg = imread(‘mangguo.png‘) wordcloud = WordCloud(background_color="white", mask=bimg, font_path=‘msyh.ttf‘) wordcloud = wordcloud.fit_words(dict(words_stat.head(990000).itertuples(index=False))) # 从背景图片生成颜色值 bimgColors = ImageColorGenerator(bimg) plt.axis("off") plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=bimgColors)) # plt.show() wordcloud.to_file( "ciyun.png") if __name__ == ‘__main__‘: join_txt() sleep(2) print(‘txt 文件整合完成!----‘) make_pic() print(‘ 词云 图片生成 完成-----ciyun.png ‘) ‘‘‘

    需要注意:

    wordcloud = wordcloud.fit_words(dict(words_stat.head(990000).itertuples(index=False)))

    这里接受的是一个 dict类型

    展开全文
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空空如也

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