Python基于词频排序快速挖掘需求大类

作者：虚坏叔叔
博客：https://xuhss.com

早餐店不会开到晚上，想吃的人早就来了！😄

一、所有的代码

这是所有的代码

from collections import defaultdict
import jieba.posseg as jpwith open('keyword.txt','r',encoding='utf-8') as file:keyword_list = file.read().split('\n')not_flag = set(['w','x','y','z','un','m'])
not_word = set(['的','是','有','啊','呢','么','好'])keyword_split = dict()
word_count = defaultdict(int)
for keyword in keyword_list:word_set = set()for word,flag in jp.cut(keyword):if flag in not_flag:continueif word in not_word:continueif word == 'pdf' or word == 'PDF':continueword_count[word] += 1word_set.add(word)keyword_split[keyword] = word_setid_keyword_list = defaultdict(list)
id_count = defaultdict(int)
for keyword,word_set in keyword_split.items():word_sort = dict()for word in word_set:word_sort[word] = word_count[word]word_sort = sorted(word_sort.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)word_id = ','.join([word for word,count in word_sort[0:3]])id_keyword_list[word_id] += [keyword]id_count[word_id] += 1result = []
id_count = sorted(id_count.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
for word_id,count in id_count:if count < 3:continuefor keyword in id_keyword_list[word_id]:result.append('%s\t%s' % (keyword,word_id))result.append('')with open('result.txt','wb') as file:file.write('\n'.join(result).encode('utf-8'))

二、实现的效果

keyword.txt如下图：

有50万的关于pdf的关键词数据

最后的输出result.txt 就是将里面的含有关键词相同的句子统一输出出来：

这里会将一个句子的3个关键词输出出来 关键词是根据词频排序的。

最后将所有关键词一样的句子组合在一起，就可以知道这些句子表达的意思大致一致

三、代码解读

keyword_list 是从keyword.txt读取到的所有的句子

not_flag 是要排除的标记，不统计这些标记

not_word 是要排除的单词，不统计这些单词

keyword_split 是句子对应到他的所有单词的字典，key是句子，value是他的所有单词的集合

word_count 是所有的拆分后的单词的次数的字典，key是单词，value是单词出现的次数

id_keyword_list 是一个字典，它的key是一个字符串 value是列表

id_count 是一个字典，它的key是一个字符串，value是int

最后对id_count处理 将结果输出出来

id_count = sorted(id_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for word_id, count in id_count:if count < 3:continuefor keyword in id_keyword_list[word_id]:result.append('%s\t%s' % (keyword, word_id))result.append('')

四、代码和配套文件下载地址

https://download.csdn.net/download/huangbangqing12/87526844

总结

• 本文主要介绍jieba的基础用法。
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