Python实现快速计算词频功能示例_Python

Python实现快速计算词频功能示例

2021-03-09 00:15chenKFKevin Python

这篇文章主要介绍了Python实现快速计算词频功能,结合实例形式总结分析了Python使用nltk库进行词频计算功能的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python实现快速计算词频功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

这几天看到一位同事的代码，方法如下：

									def cut_word(body):

									  temp_dict={}

									  if body is not None:

									    temp=jieba.cut(body)

									    for t in temp:

									      temp_dict[t]=1

									  else:

									    pass

									  return temp_dict

这个函数的功能是，输入一段字符串，比如：'今天天气很不错'，输出一个字典，key为使用结巴的cut方法之后切分的词，value为1，如：{'很':1,'今天天气':1,'不错': 1}。

然后我看到同事的另一个方法：

									def union_dict(x,y):

									  _keys = set(sum([obj.keys() for obj in [x,y]],[]))

									  _total = {}

									  for _key in _keys:

									    _total[_key] = sum([obj.get(_key,0) for obj in [x,y]])

									  return _total

是这样调用的：

1	`final_dict=reduce(union_dict,result)`

result是这样产生的：

1	`result=df['body'].apply(cut_word)`

也就是把df的body列每一行进行cut_word函数操作（即将字符串转换成一个字典）。

result的类型是series，随后对result用reduce函数进行union_dict操作。

union_dict的作用是，输入两个字典，比如{'很':1,'今天天气':1,'不错': 1}和{'很':1,'今天天气':1,'差': 1}，对key相同的进行value求和，也就是输出会变成{'很':2,'今天天气':2,'不错': 1,'差':1}。

所以这一系列的操作其实是为了计算一大堆文字的词频数，但同事使用的是对每一行分别进行拆分，生成字典，随后

对字典进行合并，其实有些麻烦。

再学习自然语言处理的时候，我了解到nltk有一个方法，可以直接计算词频，用在此处正好。

									# -*- coding:utf-8 -*-

									import nltk

									import jieba

									str = '今天天气很不错。今天天气很差'

									a = list(jieba.cut(str))

									cfd = nltk.FreqDist(a)