【源码】基于Python自然语言处理的《诗经》文本分析

项目简介

本项目利用Python编程语言及其自然语言处理工具，对《诗经》进行了全面的文本分析。通过字频、词频、文本长度、文本方差、情感分析、主题词提取等多个维度，对《诗经》进行了深入的计算处理、统计建模与探索性分析，旨在为《诗经》的研究提供新的视角和方法。

项目的主要特性和功能

• 文本预处理：使用Pkuseg、THULAC、jieba等分词工具对《诗经》文本进行分词处理，为后续分析提供基础数据。
• 字频与词频分析：统计《诗经》中的字频与词频，生成字频与词频的排名列表，并绘制词云图。
• 文本长度与方差分析：统计风、雅、颂三部分的平均文本长度，并计算文本长度的方差，分析各部分在句式上的差异。
• 情感分析：利用SnowNLP工具对《诗经》中的诗歌进行情感分析，绘制情感变化曲线。
• 主题词提取：使用jieba的extract_tags()函数提取《诗经》中的主题词，并分析这些主题词在风、雅、颂三部分的分布情况。
• 向量化与聚类分析：将诗歌文本转化为词向量，并使用K-means算法进行聚类分析，评估不同聚类数下的聚类效果。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，并安装所需的Python库，如Pkuseg、jieba、SnowNLP、matplotlib等。
2. 数据准备：获取《诗经》的文本数据，并保存为适当的格式（如JSON）。
3. 运行脚本：运行项目中的Python脚本，如text_analysis.py，对《诗经》进行分词、情感分析、主题词提取等操作。
4. 查看结果：脚本运行后，会生成词频统计、情感分析曲线、主题词分布图、聚类效果图等分析结果，用户可通过生成的图表和数据进行进一步分析。

注意：本项目假设用户已具备基本的Python编程知识和环境配置能力，且已准备好《诗经》的文本数据。

下载地址

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