词语频谱：使用 IK 分词器从数据中挖掘宝藏

后端

2023-12-07 13:25:15

众所周知，信息时代浪潮正席卷全球，数据已成为各行各业的重要资产。从中挖掘有价值的信息，成为企业和个人决策的基石。而文本数据，作为信息的重要组成部分，也蕴藏着丰富的知识和信息。

自然语言处理（NLP）应运而生，成为处理和理解文本数据的重要手段。NLP 技术的不断发展，为文本数据分析提供了更加有效和深入的方法。其中，分词器作为 NLP 技术的重要组成部分，在文本数据处理中发挥着不可替代的作用。

分词器，顾名思义，是对文本进行切分，将其划分为独立的词语。分词后的结果，可以帮助我们理解文本的含义，提取关键词，进行词频统计，构建词云等。

词云，又称词语频谱，是一种基于文本数据中词频的图形表示形式。词云的生成，通常是通过对文本进行分词，然后统计每个词语的出现频率。词语出现的频率越高，在词云中所占的面积越大，颜色也越深。

IK 分词器，作为国内领先的中文分词工具，不仅可以完成基本的中文分词任务，还可以对文章的词频进行统计。本文将重点介绍如何使用 IK 分词器实现词频统计，并将其应用于词云生成。通过这些步骤，您可以深入挖掘文本数据中的宝藏，发现有价值的信息。

1. 环境准备

Python 3.x
jieba 分词器：pip install jieba

2. 分词与词频统计

from jieba import cut

# 文本内容
text = "自然语言处理自然语言处理自然语言处理"

# 分词
words = [word for word in cut(text)]

# 统计词频
word_freq = {}
for word in words:
    word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 按词频降序排序
sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 打印词频前 10 位
for word, freq in sorted_word_freq[:10]:
    print(f"{word} - {freq}")

运行结果：

自然 - 3
语言 - 3
处理 - 3

3. 词云生成

import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf").generate_from_frequencies(word_freq)

# 显示词云
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()