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丹徒网站建设包括哪些职业技能培训中心

wzjs 2025/7/26 21:18:56

丹徒网站建设包括哪些,职业技能培训中心,精品网站制作公司,域名指向其他网站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…

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()