中文文本的詞云分析方法

云太真

對中文文本進行詞頻分析，進而生成詞云，是一種常見的文本分析方法。詞云分析有助于快速掌握文章主要內容，抓住重點，深入理解文章內涵，并以圖形化的方式進行展示。本文以國家發展改革委和國家能源局今年5月發布的《關于促進新時代新能源高質量發展的實施方案》一文為例，使用Python語言及其擴展包，對其進行詞頻分析，生成詞云。

一、整理和讀取文件

首先是整理文件，從網上可以找到此文件的文本，復制整理為TXT格式，去掉無關內容，去掉注解和說明。我們分析的是文本正文，對其他內容不做研究。

接著，我們利用Python語言的文件操作，將文件讀入到字符串中，如下：

article=open（‘E：/關于促進新時代新能源高質量發展的實施方案.txt）.read（）

這條語句在執行的時候會報告錯誤。經查，發現最近Windows10操作系統下的記事本程序進行了更新。使用記事本程序保存TXT文本的時候，它會默認保存為utf-8編碼格式。這說明微軟不再把ANSI編碼作為默認的編碼格式。因此代碼在打開文件的時候，需要指定編碼格式如下：

該語句執行后，article是一個包含文件所有內容的字符串。

二、分詞和詞頻統計

接下來，我們需要將這個連續的文本分割為詞匯，這樣才能進行詞頻分析。需要說明的是，漢語詞匯的分割是一個難題。首先來說，漢語的基本單位是字，字組成詞，詞和詞之間沒有明顯的標識。這一點不像英文文本，英語文本的詞是基本單位，詞和詞之間有空格分開，漢語文本的詞之間是連續的。其次，漢語的詞和詞也能組成詞、成語、歇后語等，這些語言現象的存在對詞匯的分割產生了很多困難。另外，不同學科的文本中往往還存在一些專業詞匯和術語，進行詞匯分割和識別需要對這些專業詞匯和術語進行處理。

為解決中文分詞的問題，不少研究者提出了一些有用的算法。在Python語言領域，有些研究者或機構發布了對應的擴展包給大家使用，有些適用于通用的社會科學文本，有些適用于某些專業領域的文本。這里我們使用最常用的結巴分詞擴展包，使用之前我們要先安裝。具體方法是：在聯網情況下，在操作系統的命令行下運行指令：

pip? install? jieba

然后在程序中首先導入jieba分詞包，即：

import jieba

接下來，我們這樣使用jieba分詞包。這條語句，將把文本字符串article分割為若干詞匯，并按順序，將詞匯作為列表的元素返回，article_words是一個列表。你可以試試觀察一下該列表的內容。

article_words=jieba.lcut（article）

分詞的目的是對文本中的詞匯進行頻度統計，這可以使用Python的字典類型，該字典的鍵就是文本中的詞，值就是該詞出現的頻度。針對前面的分詞列表，進行如下循環：如果是新詞，加入字典，頻度設置為1;如果字典中已經有了，就將頻度加1。代碼如圖：

三、停詞問題

我們接下來需要處理虛詞和標點符號問題。所謂虛詞，就是一些語氣詞和語法助詞，例如“啊”“的”“得”“地”等，這些虛詞和標點符號的出現頻度很高，但在語義分析中沒有意義，一般來說需要除去。除去這些內容的主要辦法是使用停詞文件和停詞列表。

停詞文件是一個事先準備好的TXT文本文件，里面是一些常見的語氣詞、助詞和各種標點符號，每個詞一行。停詞文件可以從網上找到，是別人整理好的，自己在使用中也可以根據經驗加入自己的“停詞”，也就是需要過濾掉的詞。程序讀取停詞文件，存放在停詞列表中。具體代碼如下：

stop_words=open（‘stop.txt，encodi

ng=“utf-8”）.read（）.splitlines（）

這里的splitlines（）函數可以把讀取到的文件按行存儲到列表中，每行是一個元素。

接下來，我們使用停詞列表，把前面列表中的停詞刪除。

另外，中文文本中，一些出現頻度比較低的詞可能也沒有太大意義，也可以酌情去掉：

代碼這樣寫的主要原因是字典不能在循環的時候刪除元素。注意具體出現頻度多低的詞可以去掉，需要根據文本長度和詞的數量來斟酌，也可以先生成詞云圖觀察后再做調整。

四、詞云圖的生成

詞云圖的生成通常調用第三方庫wordcloud。這個庫在使用之前也需要安裝。具體方法是在操作系統的命令行下輸入如下指令：

pip install wordcloud

然后在程序中先導入wordcloud再使用，即：

import wordcloud

然后，利用模塊中的Wordcloud（）方法生成實例化對象，該方法的常用參數如下：background_color表示顏色，默認為黑色;width和height表示生成的詞云圖的寬和高，單位是像素;font_path表示字體文件的路徑;max_font_size表示最大字號;max_words表示最多容納的詞匯。這些參數都有默認值，不是必需的，但對中文詞云分析來說，font_path參數是必須設置的，否則無法顯示漢字。這里我們進行如下設置：

接下來，需要把前面處理好的詞頻字典對象交給詞云對象：

w.generate_from_frequencies（words_freq）

最后，詞云對象就可以導出生成詞云圖了，這是一個.png格式的圖片文件，需要指定路徑和文件名。

w.to_file（‘e：/新能源.png）

程序就這樣完成了。運行結果如下圖：

注意詞云實例化參數中的max_font_size決定了這個詞云圖中最大號詞的字號，font_path指向的是Windows系統中的黑體字，如果想使用其他字體，需要指向對應的字體文件。整理后完整代碼如圖。