Python中文分词制作标签云

1. 导读

在大数据时代，我们经常在媒体或者网站上看到各种各样的信息图。词云是文本大数据可视化的重要方式，可以将大段文本中的关键语句和词汇高亮展示。对于中文文本的可视化，我们需要先将中文文本进行分词；然后再将文本中的关键词做词云展示。本文将教大家如何使用Python来做中文分词并制作词云，欢迎大家跟着教程一步步实现。

2. 中文分词

2.1 分词入门

所谓分词即是将文本序列按完整的意思切分成一个一个的词儿，方便进行下一步的分析（词频统计，情感分析等）。而英文词与词自带空格作为分隔符，相比于中文分词要简单。这里我们以中文分词为例来介绍。Python 为我们提供了 Jieba 库进行分词，接下来如何使用 Jieba 库进行中午呢分词。

python">import jieba
# 文本数据
text = "MomodelAI是一个支持在线数据分析和AI建模的平台。"
result = jieba.cut(text)
# 将切分好的文本用" "分开
print("分词结果: " + " ".join(result)) 
'''
分词结果: MomodelAI 是 一个 支持 在线 数据分析 和 AI 建模 的 平台 。
'''

2.2 特殊名词

对于某些特别的名词，为了使得其切分时不被分开，我们可以选择在切分前强调一下这些名词。

text = "Mo平台是一种支持模型开发与部署的人工智能建模平台。"
# 强调特殊名词
jieba.suggest_freq(('Mo平台'), True)
result = jieba.cut(text)
print("分词结果: "+" ".join(result)) 
'''
分词结果: Mo平台 是 一种 支持 模型 开发 与 部署 的 人工智能 建模 平台 。
'''

2.3 文本清洗

一些特殊的符号在切分之后会单独成词，这些词会影响我们之后的分析。这里我们可以使用一个标点符号库 stopwords.txt，将切分出来的特殊符号剔除掉；对于“了”，“的”这样长度为一的词，显然对我们分析文本没有任何帮助。处理的方法为将长度为1的词全部剔除掉。

#从文件导入停用词表
stpwrdpath = "stop_words.txt"
stpwrd_dic = open(stpwrdpath, 'rb')
stpwrd_content = stpwrd_dic.read()
#将停用词表转换为list  
stpwrdlst = stpwrd_content.splitlines()
stpwrd_dic.close()
segs = jieba.cut(text)
mytext_list = []
# 文本清洗
for seg in segs:
    if seg not in stpwrdlst and seg!=" " and len(seg)!=1:
        mytext_list.append(seg.replace(" "," "))
cloud_text=" ".join(mytext_list) 
print("清洗后的分词结果： " + cloud_text)
'''
清洗后的分词结果： Mo平台 一种 支持 模型 开发 部署 人工智能 建模 平台
'''

3. 词云制作

3.1 简单词云制作

在制作中文文本数据的词云之前，我们首先要用上面介绍的方法将中文文本进行分词。

# 中文分词
from wordcloud import WordCloud
with open('./Mo.txt',encoding = 'utf-8', mode = 'r')as f:
    myText = f.read()
myText = " ".join(jieba.cut(myText)) 
print(myText)

得到分词好的文本数据后，我们再使用 WordCloud 库制作词云。（注：由于 WordCloud 本身不支持中文字体，我们需要将下载的 simsun.ttf，作为指定输出字体。）

# 制作词云
wordcloud = WordCloud(background_color="white", font_path="simsun.ttf", height=300, width = 400).generate(myText)
# 图片展示
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
# 将词云图片导出到当前文件夹
wordcloud.to_file("wordCloudMo.png")

3.2 绘制指定形状的词云

制作指定形状的词云的时候，我们需要先读入外部词云形状图片，这里我们使用 imageio 库。

# 导入词云制作库wordcloud和中文分词库jieba
import jieba
import wordcloud
# 导入imageio库中的imread函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("chinamap.png")
w = wordcloud.WordCloud(mask=mk)
# 构建并配置词云对象w，注意要加scale参数，提高清晰度
w = wordcloud.WordCloud(width=1000, height=700,background_color='white',font_path='simsun.ttf',mask=mk,scale=15)
# 对来自外部文件的文本进行中文分词，得到string
f = open('新时代中国特色社会主义.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)
# 将string变量传入w的generate()方法，给词云输入文字
wordcloud = w.generate(string)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
# 将词云图片导出到当前文件夹
w.to_file('chinamapWordCloud.png')

3.3 结果展示

作者：梅昊铭，项目地址：https://momodel.cn/workspace/5e77afb7a8a7dc6753f582b9?type=app

以上是 Python中文分词制作标签云 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/15023.html

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