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必做题:

  1. 数据准备:academy_titles.txt为“考硕考博”板块的帖子标题,job_titles.txt为“招聘信息”板块的帖子标题,
  2. 使用jieba工具对academy_titles.txt进行分词,接着去除停用词,然后统计词频,最后绘制词云。同样的,也绘制job_titles.txt的词云。
  3. 将jieba替换为pkuseg工具,分别绘制academy_titles.txt和job_titles.txt的词云。要给出每一部分的代码。

效果图

 

代码

import jieba
import re
from wordcloud import WordCloud
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt# 读取academy_titles文件内容
with open('C:\\Users\\hp\\Desktop\\实验3\\academy_titles.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:academy_titles = file.readlines()# 读取job_titles文件内容
with open('C:\\Users\\hp\\Desktop\\实验3\\job_titles.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:job_titles = file.readlines()# 将招聘信息与学术信息分开
academy_titles = [title.strip() for title in academy_titles]
job_titles = [title.strip() for title in job_titles]# 分词、去除停用词、统计词频(对academy_titles)
academy_words = []
for title in academy_titles:words = jieba.cut(title)filtered_words = [word for word in words if re.match(r'^[\u4e00-\u9fa5]+$', word)]academy_words.extend(filtered_words)

请自行补全代码,或者这周五晚上更新完整代码

 

 

http://www.dinnco.com/news/26486.html

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