Python英文文章詞頻統計(14份劍橋真題詞頻統計)
阿新 • • 發佈:2020-01-09
Python劍橋真題詞頻統計
最好還是要學以致用,自主蒐集了19年最近的14份劍橋真題之後,通過Python提供的jieba第三方庫,對所有的文章資訊進行了詞頻統計,並選擇性地剔除了部分簡易詞彙,比如數字,普通冠詞等,博主較懶,未清楚乾淨。
Python程式碼如下:
import jieba # 以只讀方式開啟text(即真題庫) text = open('text.txt','r',encoding = 'utf-8').read() # len(text) #統一為小寫 text = text.lower() # 需要剔除的詞彙列表,也可以用記事本的形式,新增一個開啟記事本的語句即可 # 即 stwlist = [line.strip() for line in open 'stopwords.txt',encoding='utf-8').readlines()] # 這裡使用列表 stwlist = ['the','a','of','to','end','in','you','is','that','for','on','it','as','your','...','14','this','or','20','40','27','30','13','21','26','10','15','22','32','31','1','2','4','5','6','7','8','9','0','11','12','16','17','25','33','35','36','18','23','19','24','38','29','34','37','000','...............................'] # 先進行分詞 words = jieba.cut(text,cut_all = False,HMM = True) #cut_all:是否採用全模式 #HMM:是否採用HMM模型 word_ = {} for word in words: if (word.strip() not in stwlist): if len(word) > 1: if word != '\t': if word != '\r\n': # 計算詞頻 if word in word_: word_[word] += 1 else: word_[word] = 1 # 將結果儲存為元組 word_freq = [] for word,freq in word_.items(): word_freq.append((word,freq)) # 降序排列 word_freq.sort(key = lambda x:x[1],reverse = True) #輸出前3500個詞彙 for i in range(3500): word,freq = word_freq[i] print('{0:10}{1:5}'.format(word,freq))
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支援我們。