当前位置：首页 > news >正文

自然语言处理编程文档

news 来源：原创 2025/5/1 10:19:47

A. 程序文档

分词处理：精准分词，支持中文自然语言分析
词频统计：多维度词频分析，识别高频词
词性分类：智能标注词性，按类别存储
数据可视化：多图表展示分析结果
自定义词典：灵活扩展领域词汇识别
实体统计：精确提取特定实体(人名、地名、专业词汇)

2. 设计思想

模块化架构：功能解耦，单一职责原则
高扩展性：支持动态词典和算法插拔
清晰数据流：标准化处理流程
用户友好：简单交互，直观展示

3. 关键依赖库

jieba (v0.42+)：中文分词、词性标注
collections.Counter：高效词频统计
matplotlib (v3.5+)：数据可视化
networkx：复杂网络分析
wordcloud：词云生成
tkinter：跨平台GUI

B. 代码实现

# 导入必要的库  
import jieba  # 中文分词库  
import jieba.posseg as pseg  # 中文分词及词性标注  
from collections import Counter  # 词频统计  
import matplotlib.pyplot as plt  # 数据可视化  
from wordcloud import WordCloud  # 词云生成  
import networkx as nx  # 网络图分析（虽然本代码未使用）  
import tkinter as tk  # GUI界面  
from tkinter import filedialog, messagebox  # 文件对话框和消息框  
import logging  # 日志记录  
import os  # 文件和路径操作  

# 配置日志系统，设置日志级别和格式  
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')  

class NLPProcessor:  
    def __init__(self, user_dict_path='userdict.txt'):  
        """  
        初始化NLP处理器  
        :param user_dict_path: 自定义词典路径，默认为userdict.txt  
        """  
        self.user_dict_path = user_dict_path  
        self._load_user_dict()  # 加载自定义词典  
        
    def _load_user_dict(self):  
        """  
        加载用户自定义词典，增强分词和识别能力  
        """  
        try:  
            if os.path.exists(self.user_dict_path):  
                jieba.load_userdict(self.user_dict_path)  # 加载自定义词典  
                logging.info(f"成功加载自定义词典：{self.user_dict_path}")  
        except Exception as e:  
            logging.error(f"加载词典失败：{e}")  

    def tokenize_text(self, text):  
        """  
        对输入文本进行分词处理  
        :param text: 输入文本  
        :return: 分词后的列表  
        """  
        try:  
            return list(jieba.cut(text))  # 使用精确模式分词  
        except Exception as e:  
            logging.error(f"分词错误：{e}")  
            return []  

    def count_word_frequency(self, tokens, top_n=10):  
        """  
        统计词频，默认返回前10个高频词  
        :param tokens: 分词列表  
        :param top_n: 返回前N个高频词  
        :return: 词频统计结果  
        """  
        return Counter(tokens).most_common(top_n)  

    def pos_tagging(self, text):  
        """  
        对文本进行词性标注  
        :param text: 输入文本  
        :return: 带词性的词语列表  
        """  
        return [(word.word, word.flag) for word in pseg.cut(text)]  

    def save_pos_tags(self, tagged_words, filename='pos_tags.txt'):  
        """  
        将词性标注结果按词性分类并保存  
        :param tagged_words: 词性标注结果  
        :param filename: 保存文件名  
        """  
        pos_dict = {}  
        for word, pos in tagged_words:  
            pos_dict.setdefault(pos, []).append(word)  
        
        with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:  
            for pos, words in pos_dict.items():  
                f.write(f"{pos}: {', '.join(words)}\n")  
        logging.info(f"词性分类已保存到 {filename}")  

    def extract_entities(self, tagged_words, entity_type):  
        """  
        提取特定类型的实体  
        :param tagged_words: 词性标注结果  
        :param entity_type: 实体类型（如人名'nr'，地名'ns'）  
        :return: 特定类型实体列表  
        """  
        return [word for word, pos in tagged_words if pos == entity_type]  

    def save_entities(self, entities, filename):  
        """  
        保存实体到文件  
        :param entities: 实体列表  
        :param filename: 保存文件名  
        """  
        with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:  
            f.write('\n'.join(entities))  
        logging.info(f"实体已保存到 {filename}")  

    # 其余方法的注释类似，不再赘述  

class NLPApp:  
    def __init__(self):  
        """  
        初始化NLP应用程序，创建处理器和GUI  
        """  
        self.processor = NLPProcessor()  
        self._init_gui()  

    def _init_gui(self):  
        """  
        初始化图形用户界面  
        创建主窗口和基本按钮  
        """  
        self.window = tk.Tk()  
        self.window.title("中文文本分析系统")  
        self.window.geometry("400x300")  

        tk.Button(self.window, text="加载文件", command=self.load_file).pack(pady=10)  
        tk.Button(self.window, text="运行分析", command=self.run_analysis).pack(pady=10)  
        tk.Button(self.window, text="退出", command=self.window.quit).pack(pady=10)  

    # 其余方法的注释类似，不再赘述  

def main():  
    """  
    主程序入口，启动NLP文本分析应用  
    """  
    app = NLPApp()  
    app.window.mainloop()  

if __name__ == "__main__":  
    main()