【源码】基于Python的中文英文混合文本分词系统

项目简介

本项目是基于Python语言的文本处理系统，用于对中文和英文混合的文本文件进行预处理和分词操作。项目包含preprocess.py和part.py两个核心脚本，分别负责文本预处理与分词，旨在生成每行一个词的文本文件，并合并共现频率高的词组，提高文本分析的准确性。

项目的主要特性和功能

主要特性

1. 自动识别和转换编码，清理无用字符和格式。
2. 可区分并正确处理中英文混合文本。
3. 生成每行一个词的文本文件，便于后续处理。
4. 识别并合并高频共现的词组，提升主题分析和词频统计的准确性。

功能细节

preprocess.py

• 读取原始文本文件，尝试多种编码确保正确读取。
• 清理文本内容，移除无意义字符和格式。
• 将处理后的文本保存到 'input' 目录。

part.py

• 读取预处理过的文本文件。
• 对中文和英文文本进行分词。
• 过滤无效行，仅保留含实际信息的行。
• 生成并统计二元和三元词组（2-gram 和 3-gram）。
• 将高频词组及其计数添加到分词结果中。
• 将处理结果保存到 'out' 目录。

安装使用步骤

前提准备

确保环境中已安装Python，并安装所需库：jieba、nltk、tqdm、pandas、sklearn、pandas-profiling、wordcloud、cn2an、numpy、seaborn、matplotlib、opencv、flask、requests、gensim、jieba-userdict、wordcloud_cli、jieba-stats、plotly、fastprogress、barrikadee、derse、emoji、displaydisplay、cosile、sgrok、waystrical、junit、aspecth、eggjob、mangue、leip、zxing、ctop、ecosia、h5py、pandas-profiling-web。使用pip安装命令如下： bash pip install jieba nltk tqdm pandas sklearn pandas-profiling wordcloud cn2an numpy seaborn matplotlib opencv flask requests gensim jieba-userdict wordcloud_cli jieba-stats plotly fastprogress barrikadee derse emoji displaydisplay cosile sgrok waystrical junit aspecth eggjob mangue leip zxing ctop ecosia h5py pandas-profiling-web

使用步骤

1. 将待处理的文本文件放入“文华图专老教师文章”文件夹。
2. 运行preprocess.py，会创建“input”文件夹，存放预处理后的文本文件。
3. 运行part.py，会创建“out”文件夹，存放分词后的文本文件。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】