本文主要是介绍利用Python分析txt文本中的关键词频率与词汇和句子指标占比，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在数据分析和自然语言处理的过程中，关键词的提取和统计是一个重要的步骤，特别是在分析政策文件、经济报告或其他涉及复杂信息的文本时。本文将介绍如何使用Python进行中文文本中的关键词统计，将关注政策相关和不确定性相关的关键词出现频率。通过这样的分析，可以揭示文本中政策导向和不确定性因素的分布情况，从而为进一步的经济分析和决策提供数据支持。
（一）Python分析文本中的不确定性关键词频率
工具与库的使用
本文使用了以下几个Python库：
jieba：一个强大的中文分词库，用于将连续的文本切分成词汇。
hanziconv：一个汉字转换库，用于在繁体字和简体字之间进行转换。
os：用于文件路径操作和读取文件。
分析步骤
（1）关键词定义：首先，定义政策相关和不确定性相关的关键词列表。这些关键词是我们感兴趣的内容，在文本中提及的频率可以反映出政策导向和不确定性因素。
（2）文本读取与预处理：从指定的文件路径读取文本，并将其中的繁体字转换为简体字，确保分词和关键词统计的一致性。
（3）文本分词：使用jieba库对文本进行分词处理，将连续的文本切分成单个的词汇。
（4）关键词统计：遍历分词后的词汇，统计每个关键词出现的次数，并计算其在总词汇中的占比。
（5）结果输出：输出总词组数、政策关键词出现次数及其占比、不确定性关键词出现次数及其占比。
以下是具体的代码实现：
import jieba # 导入分词库
from hanziconv import HanziConv # 导入汉字转换库# 定义政策相关和不确定性相关的关键词列表
policy_keywords = ["市政", "政策", "货币政策", "政策鼓励", "国家", "扩内需","保增长", "促发展", "产业发展", "法律", "法规", "国民经济", "有关部门","产业结构", "产业结构调整", "财政", "税收", "所得税", "增值税","税收减免", "税收优惠", "刺激政策", "限贷令", "限购令", "保障房","宏观调控", "政府", "当局", "国务院", "中央政府", "当地政府", "证监会","政治", "军事", "宏观", "国家政策", "政策环境", "经济政策", "政策走势"]
uncertainty_keywords = ["风险", "经营风险", "市场风险", "信用风险", "不确定性", "不确定","波动", "变化", "改变", "徘徊", "不稳", "不稳定性", "不稳定","不寻常", "错综复杂", "非常复杂"]# 设置文件路径并读取文件
file_path = 'C:\\Users\\Desktop\\1.txt'
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:text = file.read()
text = HanziConv.toSimplified(text) # 将文本中的繁体字转换为简体字
words = list(jieba.cut(text)) # 文本进行分词
total_words = len(words) # 统计总的词组数量# 初始化关键词计数字典
policy_counts = {key: 0 for key in policy_keywords}
uncertainty_counts = {key: 0 for key in uncertainty_keywords}# 遍历所有词汇，统计关键词出现的次数
for word in words:if word in policy_counts:policy_counts[word] += 1if word in uncertainty_counts:uncertainty_counts[word] += 1# 计算关键词的占比
policy_ratio = sum(policy_counts.values()) / total_words * 100 # 计算政策关键词的占比
uncertainty_ratio = sum(uncertainty_counts.values()) / total_words * 100 # 计算不确定性关键词的占比# 输出统计结果
print("总词组数:", total_words)
print("政策关键词出现次数:", policy_counts)
print("政策关键词占比:", f"{policy_ratio:.2f}%")
print("不确定性关键词出现次数:", uncertainty_counts)
print("不确定性关键词占比:", f"{uncertainty_ratio:.2f}%")
（二）Python分析文本中的不确定性词汇和句子指标占比
分析步骤：
（1）环境准备和库的导入
安装必要的库：确保安装了 jieba 和 hanziconv。这两个库分别用于中文分词和中文繁简转换。
导入库：在 Python 脚本中导入所需的库。
（2）文本数据的加载和预处理
加载文本数据：从文件或其他数据源读取文本。
文本预处理：包括繁简转换、去除非文字和标点符号，以及分词。
def text_preprocess(text):text = HanziConv.toSimplified(text) # 繁转简text = ''.join(e for e in text if e.isalnum() or e.isspace()) # 清理文本words = list(jieba.cut(text)) # 分词return words
（3）分析经济政策不确定性
定义不确定性相关词汇：列出与经济政策不确定性相关的关键词汇。
计算不确定性词汇占比（EPUW）：统计这些词汇在文本中的出现频率，以此衡量不确定性的程度。
def calculate_EPUW(words):uncertainty_words = [...]num_uncertainty = sum(word in uncertainty_words for word in words)EPUW = num_uncertainty / len(words) if words else 0return EPUW
（4）进一步分析句子中的不确定性（EPUS）
句子级分析：将文本分割成句子，并分析每句中是否含有不确定性词汇。
计算不确定性句子占比：比较含有不确定性词汇的句子与总句子数的比例。
def calculate_EPUS(text):sentences = text.split('。')num_uncertainty_sentences = sum(any(word in s for word in uncertainty_words) for s in sentences)EPUS = num_uncertainty_sentences / len(sentences) if sentences else 0return EPUS
以下是具体的代码实现：
import jieba # 导入分词库
from hanziconv import HanziConv # 导入汉字转换库# 文本预处理函数：去除停用词、标点符号等，并进行分词处理
def text_preprocess(text):# 去除标点符号和特殊字符text = ''.join(e for e in text if e.isalnum() or e.isspace())# 分词处理words = list(jieba.cut(text))return words# 经济政策不确定性词汇占比计算函数
def calculate_EPUW(text):words = text_preprocess(text) # 文本预处理total_words = len(words) # 计算总词数uncertainty_words = ["风险", "经营风险", "市场风险", "信用风险", "不确定性", "不确定","波动", "变化", "改变", "徘徊", "不稳", "不稳定性", "不稳定","不寻常", "错综复杂", "非常复杂"] # 不确定性相关词汇num_uncertainty = sum(word in uncertainty_words for word in words) # 统计文本中不确定性词汇的数量EPUW = num_uncertainty / total_words if total_words > 0 else 0 # 计算经济政策不确定性词汇占比return EPUW# 经济政策不确定性句子占比计算函数
def calculate_EPUS(text):sentences = text.split('。') # 将文本按句分割total_sentences = len(sentences) # 计算总句数uncertainty_words = ["风险", "经营风险", "市场风险", "信用风险", "不确定性", "不确定","波动", "变化", "改变", "徘徊", "不稳", "不稳定性", "不稳定","不寻常", "错综复杂", "非常复杂"] # 不确定性相关词汇num_uncertainty_sentences = sum(any(word in sentence for word in uncertainty_words) for sentence in sentences) # 统计文本中包含不确定性词汇的句子数量EPUS = num_uncertainty_sentences / total_sentences if total_sentences > 0 else 0 # 计算经济政策不确定性感知指标return EPUS# 读取文本文件并进行简体中文转换
file_path = 'C:\\Users\\Desktop\\1.txt'
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:text = file.read()
text = HanziConv.toSimplified(text)# 计算经济政策不确定性词汇占比
EPUW = calculate_EPUW(text)
print("经济政策不确定性词汇指标占比(EPUW):", EPUW)# 计算经济政策不确定性感知指标
EPUS = calculate_EPUS(text)
print("经济政策不确定性句子指标占比(EPUS):", EPUS)这篇关于利用Python分析txt文本中的关键词频率与词汇和句子指标占比的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
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