python代码，如何手工统计一篇文章的词频Top5分词？

我们相信：世界是美好的，你是我也是。平行空间的世界里面，不同版本的生活也在继续...

前面的文章里面提到：结巴分词基于TF-IDF算法来提取标签。其中的TF就是词频，算法上就是统计出目标词出现的次数，然后再除以一个文章的词儿总数（或者其它的数）。TF要求：目标词在当前文章里面出现的次数多，词频就越高。IDF的意思就是：目标词在其它的文档里面，出现的次数低。

大家好，这里是苏南大叔的平行空间笔记本博客，这里记录苏南大叔和计算机代码的故事。本文描述手工统计一篇文章的词频，或者说手工获得一篇文章的TOP5关键词。测试环境：win10，python@3.6.8。

前文回顾

这里先回顾一下词频统计相关的几篇文章：

• 《基于TF-IDF算法提取文章关键词》 https://seosn.com/say/jieba-analyse-extract_tags.html
• 《基于TextRank算法提取文章关键词》 https://seosn.com/say/jieba-analyse-textrank.html
• 《利用CountVectorizer来做词频统计》 https://seosn.com/say/python-count-vectorizer.html

上面每篇文章，都涉及了一个词频统计的方法，在本文中手工来统计一次词频。本文要统计的文字是上面的第三篇文章。先做点准备工作：

第一步，把下面的文字正文，复制出来保存为content.txt。

• https://seosn.com/say/python-count-vectorizer.html

第二步，下载下面的停用词列表，保存为stop_words.txt，然后稍作修改。

• https://github.com/yinzm/ChineseStopWords

读取content.txt

def getContent(path):
    with open(path, encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
        content = ''
        for line in f:
            content += line.strip()
        return content
content = getContent("content.txt")

读取stop_words.txt

def getStopWords(path):
    ret = []        # https://github.com/yinzm/ChineseStopWords
    with open(path, encoding='utf-8') as f:
        ret = [l.strip() for l in f]
    ret = ret + ["https","newsn","net","print","cv","fit","PythonCopy","dog","cat"]
    # ret.append("https")
    return ret
stop_words = getStopWords("stop_words.txt")

分词并过滤停用词

import jieba
def cut(content,stop_words):
    jieba.add_word("苏南大叔")
    _words = [x for x in jieba.cut(content) if x.strip() != "" and x not in stop_words]
    return _words
words = cut(content,stop_words)

这个地方的这个分词结果过滤的语句写的很精简，是吧？

_words = [x for x in jieba.cut(content) if x.strip() != "" and x not in stop_words]

分词统计

def get_TF(words, topK=10):
    tf_dic = {}
    for w in words:
        tf_dic[w] = tf_dic.get(w, 0) + 1
    top = sorted(tf_dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:topK]  #list
    return str(top)
top5 = get_TF(words,5)

最终调用

print('文章分词：' + '/'.join(words))
print('词频统计：' + top5 )

调用结果：

文章分词：python/代码/中/做/词频/统计/做/中文/词频/统计/哪些地方/做/设置...
词频统计：[('文档', 15), ('统计', 14), ('分词', 14), ('苏南大叔', 12), ('词', 12)]

相关文章

• https://seosn.com/say/jieba-analyse-extract_tags.html
• https://seosn.com/say/jieba-analyse-textrank.html
• https://seosn.com/say/python-count-vectorizer.html

总结

更多nlp自然语言处理文章，请参考：

• https://seosn.com/tag/nlp/

如果本文对您有帮助，或者节约了您的时间，欢迎打赏瓶饮料，建立下友谊关系。
本博客不欢迎：各种镜像采集行为。请尊重原创文章内容，转载请保留作者链接。