文字分析之中文分詞
在處理文字分析時，我們經常需要面臨的一個問題就是分詞，特別是在中國當前的IT環境下，大部分文字資料都是中文，中文和英文有一些不一樣，中文字與字之間沒有明顯的分隔符，而英文單詞與單詞之間有自然的空格符來分隔。中文分詞屬於自然語言處理的範疇，中文分詞廣泛應用於搜尋引擎，線上機器翻譯等領域。
分詞常用的方法主要有以下三類，一個是基於字典匹配的分詞方法，一個是基於語義分析的分詞演算法，還有一個是基於概率統計模型的分詞方法。目前來講，基於概率統計模型的分詞方法效果比較好，基於語義分析的演算法太複雜，基於字典匹配的演算法相對比較簡單，關於分詞的原理推薦大家去看吳軍的科普讀物《數學之美》去了解更多資訊。
操作思路：
先讀取csv檔案上對應的評論那一列，然後根據stopwords過濾，然後做分詞，統計各個詞出現的頻率，程式碼就不貼了，直接貼執行的結果。
最後統計的評論中出現最多的前50個詞語如下：
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