中文词频统计

下载一长篇中文文章。

从文件读取待分析文本。

news = open('gzccnews.txt','r',encoding = 'utf-8')

安装与使用jieba进行中文分词。

pip install jieba

import jieba

list(jieba.lcut(news))

生成词频统计

排序

排除语法型词汇，代词、冠词、连词

输出词频最大TOP20

 

# -*- coding : UTF-8 -*-
# -*- author : onexiaofeng -*-
import jieba

f=open('bbb.txt','r',encoding='utf-8')
notes=f.read()
notelist=list(jieba.lcut(notes))

NoteDic={}
for i in set(notelist):    #计算次数
    NoteDic[i]=notelist.count(i)

delete_word={'曰',' ','之','；', '吾', '而', '为', '将', '皆', '与', '乃', '见','，','。','：','“','”','亦','矣','?','等','今',\
           '操','遂','与','不','是','、','也','又','！', '\n','…','？','了','有','在','来','我','去','于','人','中','欲','却说',\
             '至','此','到','便','兵','得','若','以','若','汝','已','可','出','上','被','使','却'}

for i in delete_word:        #删除非法词汇
    if i in NoteDic:
        del NoteDic[i]

sort_word = sorted(NoteDic.items(), key= lambda d:d[1], reverse = True)  # 由大到小排序
for i in range(20):  #输出词频Top20
    print(sort_word[i])