[教程]掌握Python词云去无效词技巧，提升文本分析精准度

在文本分析中，词云是一种常用的可视化工具，它可以帮助我们直观地看到文本中出现频率最高的词汇。然而，为了提高分析的精准度，我们需要去除一些无效词，比如停用词（如“的”、“是”、“在”等），这些词虽然常见...

在文本分析中，词云是一种常用的可视化工具，它可以帮助我们直观地看到文本中出现频率最高的词汇。然而，为了提高分析的精准度，我们需要去除一些无效词，比如停用词（如“的”、“是”、“在”等），这些词虽然常见，但对文本的主旨贡献不大。以下是如何使用Python进行词云制作，并去除无效词的详细指导。

1. 准备工作

首先，我们需要准备以下工具和库：

• Python环境
• Jieba分词库：用于中文文本的分词
• WordCloud库：用于生成词云
• Matplotlib库：用于显示词云图像

安装这些库可以使用pip命令：

pip install jieba wordcloud matplotlib

2. 文本预处理

在生成词云之前，我们需要对文本进行预处理，包括分词和去除无效词。

2.1 分词

使用Jieba进行中文文本的分词：

import jieba
def segment_text(text): """ 对文本进行分词 :param text: 待分词的文本 :return: 分词后的列表 """ return list(jieba.cut(text))

2.2 去除无效词

创建一个停用词表，并去除分词结果中的无效词：

def remove_stopwords(segmented_words, stopwords): """ 去除分词结果中的无效词 :param segmented_words: 分词后的列表 :param stopwords: 停用词表 :return: 去除无效词后的列表 """ return [word for word in segmented_words if word not in stopwords]
# 假设我们有一个停用词表stopwords.txt
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines()
# 示例文本
text = "Python是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言。"
segmented_words = segment_text(text)
filtered_words = remove_stopwords(segmented_words, stopwords)

3. 生成词云

使用WordCloud库生成词云：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
def create_wordcloud(filtered_words, image_path='wordcloud.png'): """ 生成词云 :param filtered_words: 去除无效词后的列表 :param image_path: 词云图片保存路径 """ wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', # 设置字体路径，确保中文字符正常显示 background_color='white', # 背景颜色 width=800, height=600).generate(' '.join(filtered_words)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.savefig(image_path) plt.show()
create_wordcloud(filtered_words)

4. 总结

通过以上步骤，我们可以使用Python制作词云，并去除无效词，从而提升文本分析的精准度。在实际应用中，可以根据需要调整停用词表和词云参数，以达到最佳效果。