python的jieba库使用_pythonjieba库怎么用

python

1.jieba库

jieba是python中一个重要的第三方中文分词函数库。
jieba库常用的分词函数

实例：文本词频统计
该问题的IPO描述：
输入：从文件中读取一篇文章
处理：采用字典数据结构统计词语出现频率
输出：文章中最常出现的10个单词及出现次数

1. 英文文本统计词频

   # 停用词 
   excludes={"the","and","to","of","you","a","i","my","in"}
   # 读入文本
   def getText():
       txt=open("hamlet.txt","r").read()
       txt.lower()
       for ch in '!@#$%^&*()_+-={}[]\|:"<>?;,./':
           txt=txt.replace(ch," ")#将标点符号替换成空格
       return txt
   hamletTxt=getText()
   # 分词
   words=hamletTxt.split()
   # 统计词频
   counts={} ##字典类型，存储词频
   for word in words:
       counts[word]=counts.get(word,0)+1
   # 去除停用词
   for word in excludes:
       del(counts[word])
   # 排序
   items=list(counts.items())#转换成列表，便于排序
   items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
   """
   sort()排序函数：对列表元素进行排序
   reverse可选。reverse=True 将对列表进行降序排序。
   key可选。指定排序标准的函数。 
   """
   # 输出
   for i in range(10):
       word,count=items[i]
       print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))
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2. 中文文本统计词频

   #导入jieba库
   import jieba 
   # 停用词
   excludes={"将军","却说","荆州","二人","不可","不能","如此","如何","商议","主公"}
   # 读入文本
   txt=open("三国演义.txt","r",encoding='utf-8').read()
   # 分词
   words=jieba.lcut(txt)
   # 统计词频
   counts={}
   for word in words:
       if len(word)==1: # 排除单个字符的分词结果
           continue
       elif word=="诸葛亮" or word=="孔明曰":
           rword="孔明" # 同一个人合并
       elif word=="关公" or word=="云长":
           rword="关羽"
       elif word=="玄德" or word=="玄德曰":
           rword="刘备"
       elif word=="孟德" or word=="丞相":
           rword="曹操"
       else:
           rword=word # 其他词照搬
       counts[rword]=counts.get(rword,0)+1
   # 去除停用词
   for word in excludes:
       del(counts[word])
   # 排序
   items=list(counts.items())
   items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
   # 输出
   for i in range(5):
       word,count=items[i]
       print("{0:{2}<10}{1:{2}>5}".format(word,count,chr(12288))) #chr(12288)用于对其文本
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