【源码】基于Python的中文文本分析系统

项目简介

本项目是专门针对中文文本进行分析的系统，借助多种停用词表和先进的文本处理技术，如TF - IDF模型与LDA主题模型，可从给定中文文本中提取主题词、分析其频率，还能计算主题之间的相似性。

项目的主要特性和功能

1. 停用词处理：集成哈工大、百度、四川大学等多个来源的中文停用词表，去除文本无意义词汇。
2. 主题词提取：运用TF - IDF模型和LDA主题模型，从中文文本提取主题关键词。
3. KL散度计算：计算两个主题词集合的KL散度，衡量不同主题的相似性。
4. 文本文件处理：可处理文本文件，能从PDF文件提取文本并保存为txt文件。
5. 主题词频率统计：计算给定文件中主题词频率，生成频率统计结果和词云图片。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境和相关依赖库，如jieba、gensim等。
2. 配置停用词表：根据需要修改或创建停用词表文件 stop_words.txt。
3. 运行主程序：运行 main.py 文件，使用项目提供的函数进行中文文本分析。
4. 提供输入参数：根据函数提示，提供必要的输入参数，如文本文件路径、输出文件路径等。
5. 生成结果：项目将自动进行分词、主题词提取、KL散度计算、主题词频率统计等操作，并生成相应的结果文件。

下载地址

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