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2024年3月11日发(作者：r语言好学吗)

python文本高频词提取 案例

摘要：

一、引言

二、Python文本高频词提取方法

1.统计出现次数

2.计算词频

3.提取高频词

三、案例分析

1.文本来源

2.数据预处理

3.提取高频词

4.结果分析

四、总结与展望

正文：

一、引言

在文本分析领域，提取高频词是一项基础且重要的任务。通过分析文本中

出现次数最多的词汇，可以帮助我们了解文本的主题和内容。本文将使用

Python编程语言，介绍一种文本高频词提取的方法，并通过具体案例进行分

析。

二、Python文本高频词提取方法

1.统计出现次数

首先，我们需要遍历文本中的每一个字符，根据空格分割字符串，将文本

分割成词汇。然后，统计每个词汇在文本中出现的次数。

2.计算词频

将统计出的词汇及其出现次数存储在一个字典中，字典的键为词汇，值为

出现次数。这样我们就得到了词频统计结果。

3.提取高频词

根据词频统计结果，我们可以提取出出现次数最多的词汇，即高频词。通

常，我们可以设置一个阈值，提取出词频大于该阈值的词汇作为高频词。

三、案例分析

1.文本来源

本文将以《红楼梦》前20回作为文本来源，通过分析其中的高频词，了

解这部经典文学作品的主要内容。

2.数据预处理

首先，我们需要将文本转换为可以进行词频统计的形式。这里我们使用空

格分割字符串，将文本分割成词汇。同时，对于一些无实际意义的词汇（如标

点符号、语气词等），我们将其过滤掉，以提高分析结果的有效性。

3.提取高频词

接下来，我们使用Python编程语言，实现词频统计和高频词提取算法。

根据统计结果，我们可以得到《红楼梦》前20回中出现次数最多的词汇，如

“的”、“了”、“是”等。

4.结果分析

通过分析提取出的高频词，我们可以发现这些词汇在文本中出现的频率较

高，对于理解文本内容具有重要意义。同时，我们还可以通过对比不同文本的

高频词，发现不同文本之间的差异和特点。

四、总结与展望

本文介绍了使用Python编程语言提取文本高频词的方法，并以《红楼

梦》前20回为例进行了具体分析。通过这种方法，我们可以快速有效地了解

文本的主题和内容。


本文标签： 文本 高频词 提取 词汇 统计

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