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文檔簡介

實驗17中文詞云浙江省普通本科高?！笆奈濉敝攸c教材Python程序設計實踐教程01創(chuàng)建詞云PARTONE詞云通過“關鍵詞云層”或“關鍵詞渲染”等效果，將文本中出現(xiàn)頻率較高的關鍵詞在視覺上進行突出顯示。詞云過濾掉了大量文本信息，使瀏覽者可以通過詞云領略文本的主旨。創(chuàng)建詞云的主要步驟如下。①導入jieba庫，讀取文件內(nèi)容，并進行分詞。②導入wordcloud庫，創(chuàng)建對象，將分詞后的文本生成詞云，存入詞云文件。③讀取并查看生成的詞云文件。02jieba庫PARTTWOieba庫Python中一個重要的第三方中文分詞函數(shù)庫，需要用戶自行安裝。jieba庫提供三種分詞模式：精確模式、全模式、搜索引擎模式。①精確模式試圖將句子最精確地切分，適合進行文本分析。②全模式把句子中所有可以成詞的詞語都掃描出來，速度非?？?，但是不能解決歧義問題，有冗余。③搜索引擎模式在精確模式的基礎上，對長詞再次切分，提高召回率，通常用于搜索引擎分詞。常用的jieba庫函數(shù)如表所示。函數(shù)功能描述jieba.lcut(s)精確模式，返回一個列表類型的分詞結(jié)果jieba.lcut(s,cut_all=True)全模式，返回一個列表類型的分詞結(jié)果，存在冗余jieba.lcut_for_search(s)搜索引擎模式，返回一個列表類型的分詞結(jié)果，存在冗余jieba.add_word(s)添加新詞03文本清洗PARTTHREE

分詞之后，需要清洗“的”“得”“了”等對文本分析沒有用處的詞匯以及標點符號。04wordcloud庫PARTFOURWordcloud一款優(yōu)秀的詞云制作第三方庫，可根據(jù)文本或文本中的詞頻對文本內(nèi)容進行可視化，設置詞云的形狀、尺寸和顏色。生成詞云的常規(guī)方法以?wordcloud?對象為基礎，配置參數(shù)來調(diào)整詞云的字體、布局、配色方案等；加載文本，使用?generate?方法將分詞后文本生成詞云；

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