Python 中文文本分析实战：jieba分词+自定义词典补充+停用词词库补充+词频统计

在Python中进行中文文本分析需要借助一些工具和库。其中，jieba分词是一个非常常用的中文分词工具，而自定义词典和停用词词库则是为了更准确地识别和处理文本中的词汇。下面我们将通过具体的实例来介绍如何实现这些步骤。

1. 安装 jieba 分词库

首先，我们需要安装jieba分词库。在命令行中输入以下命令即可完成安装：

pip install jieba

2. 自定义词典补充

jieba分词默认的词典可能无法满足一些特定领域的需求。因此，我们可以自定义词典，并使用jieba.load_userdict()函数加载自定义词典。例如，我们创建一个名为mydict.txt的自定义词典文件，其中包含一些常见的专业术语和词汇。然后，在代码中加载该词典：

import jieba
jieba.load_userdict('mydict.txt')

3. 停用词词库补充

停用词是指在文本中出现频率很高但意义不大的词汇，例如“的”、“是”、“在”等。为了更准确地识别文本中的重要词汇，我们可以自定义一个停用词词库，并使用jieba.analyse.set_stop_words()函数设置停用词。例如，我们创建一个名为stopwords.txt的停用词词库文件，其中包含一些常见的停用词。然后，在代码中设置该停用词库：

import jieba.analyse
jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt')

4. 词频统计

使用jieba分词后，我们可以对分词结果进行统计，得到每个词汇在文本中出现的次数。这可以通过Python中的collections模块中的Counter类实现。例如：

from collections import Counter
import jieba
import jieba.analyse
import mydict  # 自定义词典文件
stop_words = set(open('stopwords.txt', 'r').read().splitlines())  # 停用词库文件
text = '这是一段中文文本'  # 需要分析的中文文本
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)  # 使用jieba进行分词
words = [word for word in seg_list if word not in stop_words]  # 过滤掉停用词
word_count = Counter(words)  # 统计每个词汇出现的次数

以上代码中，我们首先使用jieba对中文文本进行分词，并使用自定义词典和停用词库进行过滤。然后，使用Counter类统计每个词汇出现的次数。最后，我们可以根据需要输出或保存统计结果。例如，我们可以将结果保存到一个CSV文件中：

```python
import csv
with open(‘word_count.csv’, ‘w’, newline=’’, encoding=’utf-8’) as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow([‘Word’, ‘Count’]) # 写入CSV文件的表头
for word, count in word_count.items():
writer.writerow([word, count]) # 写入每个词汇及其出现次数