文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

手把手教你对抓取的文本进行分词、词频统计、词云可视化和情感分析

2024-12-02 07:44

关注

前言

前几天星耀群有个叫【小明】的粉丝在问了一道关于Python处理文本可视化+语义分析的问题,如下图所示。

他要构建语料库,目前通过Python网络爬虫抓到的数据存在一个csv文件里边,现在要把数据放进txt里,表示不会,然后还有后面的词云可视化,分词,语义分析等,都不太会。

关于词云的文章,历史文章已经写了十几篇了,感兴趣的话可以在公众号历史文章搜索关键字“词云”前往,但是关于分词和语义分析的文章,就分享过一篇,这个我在读研的时候写的,虽然有些时日,但是内容依旧精彩,欢迎前往查探:Python大佬分析了15万歌词,告诉你民谣歌手们到底在唱什么。

一、思路

内容稍微有点多,大体思路如下,先将csv中的文本取出,之后使用停用词做分词处理,再做词云图,之后做情感分析。

1、将csv文件中的文本逐行取出,存新的txt文件,这里运行代码《读取csv文件中文本并存txt文档.py》进行实现,得到文件《职位表述文本.txt》

2、运行代码《使用停用词获取最后的文本内容.py》,得到使用停用词获取最后的文本内容,生成文件《职位表述文本分词后_outputs.txt》

3、运行代码《指定txt词云图.py》,可以得到词云图;

4、运行代码《jieba分词并统计词频后输出结果到Excel和txt文档.py》,得到《wordCount_all_lyrics.xls》和《分词结果.txt》文件,将《分词结果.txt》中的统计值可以去除,生成《情感分析用词.txt》,给第五步情感分析做准备

5、运行代码《情感分析.py》,得到情感分析的统计值,取平均值可以大致确认情感是正还是负。

关于本文的源码和数据我都已经打包好上传到git了,在公众号后台回复关键词小明的数据即可获取。

二、实现过程

1.将csv文件中的文本逐行取出,存新的txt文件

这里运行代码《读取csv文件中文本并存txt文档.py》进行实现,得到文件《职位表述文本.txt》,代码如下。

# coding: utf-8
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./职位描述.csv', encoding='gbk')
# print(df.head())

for text in df['Job_Description']:
# print(text)
if text is not None:
with open('职位表述文本.txt', mode='a', encoding='utf-8') as file:
file.write(str(text))

print('写入完成')

2.使用停用词获取最后的文本内容

运行代码《使用停用词获取最后的文本内容.py》,得到使用停用词获取最后的文本内容,生成文件《职位表述文本分词后_outputs.txt》,代码如下:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba

# jieba.load_userdict('userdict.txt')
# 创建停用词list
def stopwordslist(filepath):
stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
return stopwords

# 对句子进行分词
def seg_sentence(sentence):
sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())
stopwords = stopwordslist('stop_word.txt') # 这里加载停用词的路径
outstr = ''
for word in sentence_seged:
if word not in stopwords:
if word != '\t':
outstr += word
outstr += " "
return outstr

inputs = open('职位表述文本.txt', 'r', encoding='utf-8')
outputs = open('职位表述文本分词后_outputs.txt', 'w', encoding='utf-8')
for line in inputs:
line_seg = seg_sentence(line) # 这里的返回值是字符串
outputs.write(line_seg + '\n')
outputs.close()
inputs.close()

关键节点,都有相应的注释,你只需要替换对应的txt文件即可,如果有遇到编码问题,将utf-8改为gbk即可解决。

3.制作词云图

运行代码《指定txt词云图.py》,可以得到词云图,代码如下:

from wordcloud import WordCloud
import jieba
import numpy
import PIL.Image as Image

def cut(text):
wordlist_jieba=jieba.cut(text)
space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba)
return space_wordlist
with open(r"C:\Users\pdcfi\Desktop\xiaoming\职位表述文本.txt" ,encoding="utf-8")as file:
text=file.read()
text=cut(text)
mask_pic=numpy.array(Image.open(r"C:\Users\pdcfi\Desktop\xiaoming\python.png"))
wordcloud = WordCloud(font_path=r"C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
collocations=False,
max_words= 100,
min_font_size=10,
max_font_size=500,
mask=mask_pic).generate(text)
image=wordcloud.to_image()
# image.show()
wordcloud.to_file('词云图.png') # 把词云保存下来

如果想用你自己的图片,只需要替换原始图片即可。这里使用Python底图做演示,得到的效果如下:

4.分词统计

运行代码《jieba分词并统计词频后输出结果到Excel和txt文档.py》,得到《wordCount_all_lyrics.xls》和《分词结果.txt》文件,将《分词结果.txt》中的统计值可以去除,生成《情感分析用词.txt》,给第五步情感分析做准备,代码如下:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-

import sys
import jieba
import jieba.analyse
import xlwt # 写入Excel表的库

# reload(sys)
# sys.setdefaultencoding('utf-8')

if __name__ == "__main__":

wbk = xlwt.Workbook(encoding='ascii')
sheet = wbk.add_sheet("wordCount") # Excel单元格名字
word_lst = []
key_list = []
for line in open('职位表述文本.txt', encoding='utf-8'): # 需要分词统计的原始目标文档

item = line.strip('\n\r').split('\t') # 制表格切分
# print item
tags = jieba.analyse.extract_tags(item[0]) # jieba分词
for t in tags:
word_lst.append(t)

word_dict = {}
with open("分词结果.txt", 'w') as wf2: # 指定生成文件的名称

for item in word_lst:
if item not in word_dict: # 统计数量
word_dict[item] = 1
else:
word_dict[item] += 1

orderList = list(word_dict.values())
orderList.sort(reverse=True)
# print orderList
for i in range(len(orderList)):
for key in word_dict:
if word_dict[key] == orderList[i]:
wf2.write(key + ' ' + str(word_dict[key]) + '\n') # 写入txt文档
key_list.append(key)
word_dict[key] = 0

for i in range(len(key_list)):
sheet.write(i, 1, label=orderList[i])
sheet.write(i, 0, label=key_list[i])
wbk.save('wordCount_all_lyrics.xls') # 保存为 wordCount.xls文件

得到的txt和excel文件如下所示:

5.情感分析的统计值

运行代码《情感分析.py》,得到情感分析的统计值,取平均值可以大致确认情感是正还是负,代码如下:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

from snownlp import SnowNLP

# 积极/消极
# print(s.sentiments) # 0.9769551298267365 positive的概率


def get_word():
with open("情感分析用词.txt", encoding='utf-8') as f:
line = f.readline()
word_list = []
while line:
line = f.readline()
word_list.append(line.strip('\r\n'))
f.close()
return word_list


def get_sentiment(word):
text = u'{}'.format(word)
s = SnowNLP(text)
print(s.sentiments)


if __name__ == '__main__':
words = get_word()
for word in words:
get_sentiment(word)

# text = u'''
# 也许
# '''
# s = SnowNLP(text)
# print(s.sentiments)
# with open('lyric_sentiments.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:
# fp.write(str(s.sentiments)+'\n')
# print('happy end')


基于NLP语义分析,程序运行之后,得到的情感得分值如下图所示:

将得数取平均值,一般满足0.5分以上,说明情感是积极的,这里经过统计之后,发现整体是积极的。

四、总结

我是Python进阶者。本文基于粉丝提问,针对一次文本处理,手把手教你对抓取的文本进行分词、词频统计、词云可视化和情感分析,算是完成了一个小项目了。下次再遇到类似这种问题或者小的课堂作业,不妨拿本项目练练手,说不定有妙用噢,拿个高分不在话下!

本文转载自微信公众号「Python爬虫与数据挖掘」,可以通过以下二维码关注。转载本文请联系Python爬虫与数据挖掘公众号。

来源:Python爬虫与数据挖掘内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯