基于Python 的詞云生成技術(shù)分析

唐婷*

（四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系，四川 遂寧 629000）

Python 語(yǔ)言誕生于20 世紀(jì)90 年代初，它是一種計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，Python 語(yǔ)言提供高效的高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能進(jìn)行面向?qū)ο缶幊?，可以使用C 或C++擴(kuò)展新的功能和數(shù)據(jù)類(lèi)型。目前，Python已經(jīng)成為最受歡迎的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言之一，廣泛應(yīng)用于web 開(kāi)發(fā)、科學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)、人工智能、軟件開(kāi)發(fā)、桌面界面開(kāi)發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域，Python 語(yǔ)言簡(jiǎn)潔易讀，具有很強(qiáng)的可擴(kuò)展性，深受編程人員喜愛(ài)，同時(shí)也成為大學(xué)程序設(shè)計(jì)課程之一。

Python 語(yǔ)言還有一項(xiàng)突出的優(yōu)勢(shì)，它具有功能強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和第三方庫(kù)，支持Python 的第三方庫(kù)已達(dá)數(shù)以萬(wàn)計(jì)，比如中文分詞庫(kù)jieba 和制作詞云庫(kù)WordCloud，它們提供了快速提取中文詞語(yǔ)和制作具有藝術(shù)感的詞云的功能。jieba 庫(kù)是一款優(yōu)秀的中文分詞第三方庫(kù)，它可以精準(zhǔn)提取中文語(yǔ)句中出現(xiàn)的詞語(yǔ)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)的頻率，可以獲取有價(jià)值的信息，進(jìn)行一些特定的數(shù)據(jù)分析。WordCloud 庫(kù)是一款優(yōu)秀的詞云展示第三方庫(kù)，詞云主要以詞語(yǔ)為基本單位，能更加直觀和藝術(shù)的展示文本內(nèi)容，文本中出現(xiàn)頻率較高的詞語(yǔ)會(huì)顯著表現(xiàn)出來(lái)，能讓人們快速有效的獲取信息。下面通過(guò)詳細(xì)介紹jieba 庫(kù)和WordCloud 庫(kù)的技術(shù)內(nèi)容，讓我們感受一下輕松制作詞云的過(guò)程。

1 中文分詞

分詞是對(duì)文本處理的基礎(chǔ)操作，中文的分詞比英文分詞要復(fù)雜得多，在Python 中可以使用第三方的jieba 庫(kù)進(jìn)行中文分詞處理。jieba 庫(kù)能夠?qū)⒁欢沃形奈谋痉指舫芍形脑~語(yǔ)序列。jieba 庫(kù)分詞原理是依靠中文詞庫(kù)，利用一個(gè)中文詞庫(kù)確定漢字之間的關(guān)聯(lián)概率，漢字間概率大的組成詞組形成分詞結(jié)果。除了分詞，用戶也可以添加自定義詞組。

jieba 庫(kù)支持3 種分詞模式：（1）精確模式：把文本精切的切分開(kāi)，適合文本分析，不存在冗余單詞。（2）全模式：把文本中所有可能的單詞都掃描出來(lái)，速度快但是有冗余。（3）搜索引擎模式：在精確模式基礎(chǔ)上對(duì)長(zhǎng)詞進(jìn)行再次切分。精確模式和全模式都使用jieba.cut()函數(shù)，通過(guò)設(shè)置參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)模式的選擇，搜索引擎模式使用jieba.cut_for_search()函數(shù)。三種模式的常用格式如下：

（1）jieba.lcut(s)函數(shù)：精確模式返回一個(gè)列表類(lèi)型的分詞結(jié)果。

例如：import jieba

分詞結(jié)果：['全國(guó)', '計(jì)算機(jī)', '等級(jí)', '考試', 'Python', '科目']

（2）jieba.lcut(s,cut_all=True)函數(shù)：全模式返回一個(gè)列表類(lèi)型的分詞結(jié)果，有冗余。

例如：import jieba

分詞結(jié)果：['全國(guó)計(jì)算機(jī)', '等級(jí)', '考試', 'Python', '科目']

jieba 庫(kù)中文分詞實(shí)現(xiàn)從大量文本信息中提取關(guān)鍵詞的功能，找到最能代表此文本的詞并不是簡(jiǎn)單的事，關(guān)鍵詞的提取一般用到兩種算法：TF-IDF 算法和TextRank 算法。TF-IDF 算法是一種用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)，它可以評(píng)估字詞對(duì)于一個(gè)文件集的重要程度，字詞的重要性隨著出現(xiàn)次數(shù)的多少成正比增加。TextRank 算法是一種用于文本的基于圖的排序算法，通過(guò)把文本分割成若干組成單元，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)連接圖，用句子之間的相似度作為邊的權(quán)重，通過(guò)循環(huán)迭代計(jì)算句子的TextRank 值，最后抽取排名高的句子組合成文本摘要。

2 詞云制作

詞云是一種在互聯(lián)網(wǎng)上對(duì)信息發(fā)布的新形式，詞云圖過(guò)濾掉大量的文本信息，對(duì)文本中出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞突出顯示，不同的關(guān)鍵詞采用不同的顏色和字體大小，通過(guò)形成關(guān)鍵詞渲染，使瀏覽者只要一眼掃過(guò)就可以領(lǐng)略文本的主旨。本文主要介紹在Python 環(huán)境下，使用第三方的WordCloud 庫(kù)技術(shù)如何輕松制作形態(tài)各異的詞云。

WordCloud 庫(kù)是優(yōu)秀的詞云展示第三方庫(kù)，詞云以詞語(yǔ)為基本單位，更加直觀和藝術(shù)的展示文本。通常的操作步驟：首先把文本分詞處理，然后用空格拼接，最后再調(diào)用WordCloud 庫(kù)函數(shù)處理。WordCloud 庫(kù)函數(shù)操作步驟：.

（2）加載詞云文本，向WordCloud 對(duì)象w 中加載文本txt：w.generate(txt)

（3）輸出詞云文件，將詞云輸出為圖像文件，.png 或.jpg：w.to_file(filename)

3 案例

3.1 對(duì)英文文本生成詞云：《瓦爾登湖》是一部由美國(guó)作家梭羅所著的著名散文集，它記錄了作者獨(dú)居瓦爾登湖畔時(shí)的所見(jiàn)、所聞和所思。該散文集崇尚簡(jiǎn)樸生活，熱愛(ài)大自然的風(fēng)光，內(nèi)容豐厚，語(yǔ)言生動(dòng)，充滿智慧。下面節(jié)選一段《瓦爾登湖》的文本制作成詞云圖片，使用imread()函數(shù)讀取外部詞云形狀圖像文件，使形成的詞云圖片更加美觀（如圖1 所示）。

圖1《瓦爾登湖》詞云

3.2 對(duì)中文文本生成詞云：《面朝大海，春暖花開(kāi)》是海子于1989 年所寫(xiě)的一首抒情詩(shī)。大海廣闊浩蕩，讓人心曠神怡，這首詩(shī)樸素明朗，語(yǔ)言清新，表達(dá)出詩(shī)人的真誠(chéng)善良，讓人感受到一幅溫暖而幸福的生活畫(huà)面。制作中文文本的詞云，首先用jieba 庫(kù)對(duì)文本進(jìn)行分詞，然后用空格將詞語(yǔ)連接在一起，再用WordCloud 庫(kù)將詞語(yǔ)文本制作成詞云圖片，使用imread()函數(shù)讀取外部詞云形狀圖像文件，使形成的詞云圖片更加美觀（如圖2 所示）。

圖2《面朝大海，春暖花開(kāi)》詞云

4 結(jié)論

基于Python 的詞云生成技術(shù)代碼看上去簡(jiǎn)潔，其基本原理并不簡(jiǎn)單，需要一定的專(zhuān)業(yè)技術(shù)知識(shí)。首先需要設(shè)置好Python 的環(huán)境配置，安裝第三方的jieba 庫(kù)、WordCloud 庫(kù)以及imageio 庫(kù)，然后根據(jù)提供的函數(shù)實(shí)現(xiàn)分詞以及生成詞云圖片，在編寫(xiě)代碼中注意Python 的語(yǔ)法特征?；赑ython 生成的詞云圖片效果很好，能體現(xiàn)詞云的優(yōu)點(diǎn)和價(jià)值，讓讀者過(guò)目不忘，在互聯(lián)網(wǎng)傳播過(guò)程中具體簡(jiǎn)潔、高效的作用。隨著信息時(shí)代的不斷發(fā)展，我們每天接收的信息量越來(lái)越多，詞云可以幫助我們過(guò)濾掉大量不必要的信息，將關(guān)鍵詞呈現(xiàn)在我們眼前，不僅美觀、簡(jiǎn)潔也具有一定的藝術(shù)觀賞性。