一、"文本词频统计"问题分析

1.1 问题分析

文本词频统计

• 需求：一篇文章，出现了哪些词？哪些词出现得最多？
• 该怎么做呢？

英文文本 –> 中文文本

• 英文文本：Hamlet 分析词频

• 中文文本：《三国演义》 分析人物

二、"Hamlet英文词频统计"实例讲解

• 文本去噪及归一化
• 使用字典表达词频

# CalHamletV1.py
 
def getText():
    txt = open("hamlet.txt", "r").read()
    txt = txt.lower()
    for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~':
        txt = txt.replace(ch, " ")
    return txt
 
hamletTxt = getText()
words = hamletTxt.split()
counts = {}
for word in words:
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
for i in range(10):
    word, count = items[i]
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
the         948
and         855
to          650
of          581
you         494
a           468
my          447
i           443
in          373
hamlet      361

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

• 运行结果由大到小排序
• 观察单词出现次数

三、"《三国演义》人物出场统计"实例讲解(上)

• 中文文本分词
• 使用字典表达词频

# CalThreeKingdomsV1.py
 
import jieba
txt = open("threekingdoms.txt", "r", encoding="utf-8").read()
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
for i in range(15):
    word, count = items[i]
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /var/folders/mh/krrg51957cqgl0rhgnwyylvc0000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 1.030 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
 
曹操          953
孔明          836
将军          772
却说          656
玄德          585
关公          510
丞相          491
二人          469
不可          440
荆州          425
玄德曰         390
孔明曰         390
不能          384
如此          378
张飞          358

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

四、"《三国演义》人物出场统计"实例讲解(下)

4.1 《三国演义》人物出场统计

将词频与人物相关联，面向问题

词频统计 –> 人物统计

#CalThreeKingdomsV2.py
import jieba
txt = open("threekingdoms.txt", "r", encoding="utf-8").read()
excludes = {"将军", "却说", "荆州", "二人", "不可", "不能", "如此"}
words = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    elif word == "诸葛亮" or word == "孔明曰":
        rword = "孔明"
    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
    counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1
for word in excludes:
    del counts[word]
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
for i in range(10):
    word, count = items[i]
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
曹操         1451
孔明         1383
刘备         1252
关羽          784
张飞          358
商议          344
如何          338
主公          331
军士          317
吕布          300

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

• 中文文本分词
• 使用字典表达词频
• 扩展程序解决问题
• 根据结果进一步优化

隆重发布《三国演义》人物出场顺序前20：曹操、孔明、刘备、关羽、张飞、吕布、赵云、孙权、司马懿、周瑜、袁绍、马超、魏延、黄忠、姜维、马岱、庞德、孟获、刘表、夏侯惇

五、"文本词频统计"举一反三

5.1 应用问题的扩展

• 《红楼梦》、《西游记》、《水浒传》…
• 政府工作报告、科研论文、新闻报道 …
• 进一步呢？ 未来还有词云…