Python 數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用電子教案 第7章 文學(xué)作品文本分析

第7章文學(xué)作品文本分析一、教學(xué)目標(biāo)讓學(xué)生理解文本分析的基本概念和重要性，掌握其在文學(xué)作品研究中的應(yīng)用價值。熟悉文本分析的主要任務(wù)，包括分詞、關(guān)鍵詞提取、詞頻分析和情感分析等。教授學(xué)生如何使用Python中的jieba、wordcloud和SnowNLP等庫進行文本分析。通過實際案例，提高學(xué)生的文本分析實踐能力，能夠獨立完成文學(xué)作品的文本分析任務(wù)。二、教學(xué)內(nèi)容7.1文本分析概述文本分析概念：介紹文本分析的定義、作用及在自然語言處理中的地位。文本分析相關(guān)庫：jieba庫：講解jieba庫的功能、安裝方法及主要函數(shù)，如分詞、添加新詞等。wordcloud庫：介紹wordcloud庫的功能、安裝方法及主要函數(shù)，如生成詞云圖等。SnowNLP庫：闡述SnowNLP庫的功能、安裝方法及常用函數(shù)，如分詞、情感分析、關(guān)鍵詞提取等。7.2文本分析主要任務(wù)分詞：精確模式分詞：使用jieba.cut()和jieba.lcut()函數(shù)進行精確分詞。全模式分詞：使用jieba.cut(,cut_all=True)和jieba.lcut(,cut_all=True)函數(shù)進行全模式分詞。搜索引擎模式分詞：使用jieba.cut_for_search()和jieba.lcut_for_search()函數(shù)進行搜索引擎模式分詞。自定義字典：介紹如何使用jieba.add_word()函數(shù)添加新詞，以及如何使用自定義詞典提高分詞準(zhǔn)確率。關(guān)鍵詞提?。褐形年P(guān)鍵詞提取：使用jieba庫的TF-IDF算法提取中文文本中的關(guān)鍵詞。英文關(guān)鍵詞提?。航榻B如何使用TF-IDF算法和scikit-learn庫提取英文文本中的關(guān)鍵詞。詞頻分析：詞云制作步驟：講解使用wordcloud庫生成詞云圖的步驟，包括讀取文件、分詞整理、配置對象參數(shù)、加載詞云文本、計算詞頻和輸出詞云文件等。詞云生成方法：介紹通過generate()函數(shù)和fit_words()函數(shù)生成詞云的方法。情感分析：中文情感分析：使用SnowNLP庫對中文文本進行情感分析，計算情感得分并判斷情感傾向。英文情感分析：介紹使用NLTK庫中的VADER模型對英文文本進行情感分析的方法。7.3應(yīng)用實例——《圍城》人物出場次數(shù)統(tǒng)計及情感分析數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：準(zhǔn)備《圍城》小說的中文.txt版本，編碼格式為UTF-8。人物出場次數(shù)統(tǒng)計：對《圍城》小說中的詞匯進行分詞和詞頻統(tǒng)計，找出使用頻率前5的詞，并去除停用詞。主要人物詞云制作：利用詞頻文件制作《圍城》中高頻詞的詞云圖，并嘗試使用不同形狀的詞云圖。情感分析：對《圍城》中的部分對話節(jié)選進行情感分析，計算情感得分并判斷情感傾向。三、課后實訓(xùn)實訓(xùn)項目1：電影評論文本分析目標(biāo)：對電影《熱辣滾燙》的評論文本進行分析。步驟：登錄豆瓣網(wǎng)下載電影《熱辣滾燙》的評論，生成評論文本“熱辣滾燙.txt”文件。對文本文件進行分詞。進行詞頻分析，找出主要關(guān)鍵詞并制作相應(yīng)詞云圖。對文本進行情感分析，計算情感得分并判斷情感傾向。實訓(xùn)項目2：《三國演義》文本分析目標(biāo)：深入探索《三國演義》這部經(jīng)典文學(xué)作品。步驟：下載《三國演義》的TXT文件。制作高