jieba库的原理是将一个中文词库，将带分词的内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词jieba还提供增加自定义中文单词的功能，本次题目的要求是将文本分词并统计某个词的出现频次。

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前言

一、思路

二、步骤

1.要求一：引入库，并进行分词处理

2.要求二：对分词结果进行分析，并且统计输出某特定次的出现次数

总结

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前言

结巴支持三种模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式

1.jieba.lcut(s) 精准模式中文分词 返回结果是列表类型

2.jieba.lcut(s,cut_all=True)全模式 所有分词可能都会被列出来

3.jieba.lcutforsearch(s),首先进行精确模式，然后再对长词进行进一步切分

本题的要求很简单，只是分词并进行统计，一般来说都是用精确模式分词。

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一、思路

关于分词，只需要读取文本，并利用jieba库的精确模式分词得出列表，再而频次就是题目1和题目2教过的，有兴趣可以翻阅前几章内容。

二、步骤

1.要求一：引入库，并进行分词处理

代码如下（示例）：

import jieba
f = open('data.txt','r')   
lines = f.readlines()
f.close()
f = open('out.txt','w')    
for line in lines:
    line =line.strip('\n')              #删除每行首尾可能出现的空格（或者换行）
    wordList =jieba.lcut(line)         #用结巴分词，对每行内容进行分词
    f.writelines('\n'.join(wordList))  #将分词结果存到文件out.txt中
f.close()

wordlist返回的是列表，一般用join函数进行存储，每一个词换一个行。

2.要求二：对分词结果进行分析，并且统计输出某特定次的出现次数

代码如下（示例）：

import jieba
f=open('out.txt','r')
txt=f.readlines()
d={}
for word in txt:
    if '曹操' in word:
        d['曹操']=d.get('曹操',0)+1
print('曹操出现的次数是：{}'.format(d['曹操']))

唯一比较有难点就是索引了，这里不能用整数索引，而是通过键的名称索引

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总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

标签：jieba,Python,模式,小题目,line,txt,分词,进行
来源： https://blog.csdn.net/m0_64660514/article/details/121664958