python进行文本分析
Python 有许多强大的库和工具可以用于文本分析。下面是一个简单的文本分析流程，使用一些常见的 Python 库和工具：
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读取文本数据：使用 Python 的内置函数 open() 或第三方库如 Pandas 读取文本文件，例如
import pandas as pd
data = pd.read_csv('text_data.csv')
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清洗文本数据：使用 Python 的字符串操作和正则表达式库，清洗文本数据，例如：
import re
def clean_text(text):
# 去除标点符号
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
# 转换为小写
text = text.lower()
return text
data['clean_text'] = data['text'].apply(clean_text)
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分词：使用 Python 的自然语言处理库如 NLTK 或 spaCy 进行分词，例如：
import nltk
nltk.download('punkt') # 下载必要的数据
def tokenize(text):
tokens = nltk.word_tokenize(text)
return tokens
data['tokens'] = data['clean_text'].apply(tokenize)
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去除停用词：使用 NLTK 或 spaCy 的停用词列表去除停用词，例如：
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('stopwords') # 下载必要的数据
def remove_stopwords(tokens):
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
return filtered_tokens
data['tokens_without_stopwords'] = data['tokens'].apply(remove_stopwords)
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词干提取或词形还原：使用 NLTK 或 spaCy 进行词干提取或词形还原，例如：
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
def stem_tokens(tokens):
stemmed_tokens = [stemmer.stem(token) for token in tokens]
return stemmed_tokens
data['stemmed_tokens'] = data['tokens_without_stopwords'].apply(stem_tokens)
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词频统计：使用 Python 的内置数据结构如字典或第三方库如 CountVectorizer 进行词频统计，例如：
from collections import Counter
word_counts = Counter()
for tokens in data['stemmed_tokens']:
word_counts.update(tokens)
print(word_counts.most_common(10))
这些是一些基本的步骤，您可以根据具体需求使用不同的库和工具进行文本分析。
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