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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…
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()
