嚴(yán)明，鄭昌興

（國防大學(xué)政治學(xué)院，上海201602）

0 引言

誕生于20 世紀(jì)90 年代初的Python 語言，因其簡潔、優(yōu)美、開源、功能強(qiáng)大等一系列特點(diǎn)，本世紀(jì)初以來其使用率呈現(xiàn)快速增長之勢(shì)。特別是近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用需求的增長，Python 已經(jīng)超越C#，與Java、C、C++一起成為4 大流行語言，成為最受歡迎的程序設(shè)計(jì)語言之一，廣泛應(yīng)用于從桌面應(yīng)用、Web 開發(fā)、自動(dòng)化測(cè)試運(yùn)維、爬蟲到大數(shù)據(jù)處理、人工智能等各個(gè)領(lǐng)域。在IEEE Spectrum發(fā)布的2017 年和2018 年編程語言排行榜中，Python均高居第一；在TIOBE 的2017 年度榜單中，Python 位居第二，在最新的2018 年9 月份的編程語言排行榜上位居第三。

目前，Python 不僅具有功能強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫，支持Python 的第三方庫已達(dá)數(shù)以萬計(jì)，豐富的第三方庫則是Python 不斷發(fā)展的保證。在Python 環(huán)境下，引入第三方面庫jieba 和WordCloud 等可以方便時(shí)對(duì)文本進(jìn)行分詞和制作詞云。

1 中文分詞

分詞是自然語言處理（NLP）中文本處理的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)和前提。與以英文為代表的拉丁語系語言相比，中文分詞要復(fù)雜得多、困難得多，因?yàn)樽怨乓詠碇形牡脑~語之間均沒有自然分隔。長期以來，許多學(xué)者對(duì)中文分詞進(jìn)行了大量的研究，提出了許多算法，例如基于字符串匹配的分詞方法、基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法和基于理解的分詞方法，等等。

在使用Python 進(jìn)行中文分詞處理時(shí)，可以使用第三方的jieba 分詞器進(jìn)行。其分詞算法總體是：使用基于前綴詞典的詞圖掃描，生成所有可能生成詞所構(gòu)成的有向無環(huán)圖，再采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃查找最大概率路徑，找出基于詞頻的最大切分組合；對(duì)于未登錄詞，采用了基于漢字成詞能力的HMM 模型（使用Viterbi 算法）來預(yù)測(cè)分詞。

jieba 分詞支持三種分詞模式：一是精確模式（默認(rèn)模式），試圖最精確地切分，適合文本分析；二是全模式，把所有的可以成詞的詞語都掃描出來，速度非?？斓遣荒芙鉀Q歧義；三是搜索引擎模式，在精確模式的基礎(chǔ)上對(duì)長詞再進(jìn)行詞切分，以提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。前兩種模式使用jieba.cut（）函數(shù)，通過參數(shù)進(jìn)行選擇模式和具體算法，第三種模式使用jieba.cut_for_search（）函數(shù)。三種模式的常用格式分別為：

jieba.cut（sentence,cut_all=False,HMM=True）

jieba.cut（sentence,cut_all=True,HMM=False）

jieba.cut_for_search（sentence,HMM=False）

jieba 分詞器所基于的前綴詞典由dict.txt 提供。在實(shí)際應(yīng)用中，用戶常常會(huì)發(fā)現(xiàn)一些“新詞”由于未登錄而不能正確地切分，這時(shí)就需要用戶增加領(lǐng)域詞表或添加自定義詞語。使用 jieba.load_userdict（file_name）函數(shù)可以指定自己自定義的詞典，使用jieba.add_word（word,freq=None,tag=None）函數(shù)可以向詞典中添加新詞。

2 詞云制作

詞云圖（簡稱“詞云”），也叫文字云，是對(duì)文本中出現(xiàn)頻率較高的“關(guān)鍵詞”予以視覺化的展現(xiàn)，目前詞云已成為文本數(shù)據(jù)可視化的一種常用方式。在詞云中，通常是不同的單詞（詞組）采用不同的顏色表示，不同詞頻或權(quán)重的單詞（詞組）采用不同的字號(hào)表示。目前互聯(lián)網(wǎng)上已經(jīng)有很多在線詞云工具，例如國外的Word-Art、Wordle、WordItOut、Tagxedo、Tagul 等，以及國內(nèi)的“圖悅”等。即便是智能手機(jī)，用戶可以也可以找到制作詞云的App。在Python 環(huán)境下，使用第三方的WordCloud 庫也能輕松地完成詞云的制件，并對(duì)其進(jìn)行個(gè)性化的處理。

對(duì)于WordCloud 庫來說，每個(gè)詞云是一個(gè)Word-Cloud 對(duì)象，通過對(duì)其20 多個(gè)屬性（或者說是參數(shù)）進(jìn)行配置可以設(shè)置詞云。其中，常用屬性說明為：

●font_path：字體路徑。需要注意的是，制作中文詞云時(shí)必須指定字體文件，否則不能正常顯示。

●width：輸出的畫布寬度，默認(rèn)為400 像素。

●height：輸出的畫布高度，默認(rèn)為200 像素。

●scale：按照比例進(jìn)行放大畫布，默認(rèn)值為1。

●background_color：背景顏色，默認(rèn)值為“black”。

●mask：指定遮罩圖（即背景圖片、詞云的形狀圖），字的大小布局和顏色都會(huì)依據(jù)遮罩圖生成。如果參數(shù)為空，則使用二維遮罩繪制詞云。如果mask 非空，設(shè)置的寬高值將被忽略，遮罩形狀被mask 取代。

●min_font_size：顯示的最小的字體大小，默認(rèn)值為4。

●max_font_size：顯示的最大的字體大小。

●font_step：字體步長，默認(rèn)值為1。

●relative_scaling：表示詞頻和云詞圖中字大小的關(guān)系參數(shù)，默認(rèn)0.5。

●max_words：要顯示的詞的最大個(gè)數(shù)，默認(rèn)值為200。

●stopwords：設(shè)置需要屏蔽的詞（即停用詞）。如果為空，則使用內(nèi)置的STOPWORDS。

利用WordCloud 制作詞云時(shí)，一般經(jīng)過三個(gè)步驟：一是使用wordcloud.WorldCloud 函數(shù)來設(shè)置詞云對(duì)象的有關(guān)屬性（或者說是參數(shù)）；二是利用wordcloud.generate（text）函數(shù)或wordcloud.generate_from_frequencies（frequencies[,…]）函數(shù)生成詞云，前者是根據(jù)文本生成詞云，后者是根據(jù)詞頻生成詞云；三是利用wordcloud.to_file（file_name）函數(shù)將詞云輸出到文件進(jìn)行保存。

3 示例

當(dāng)前和今后一個(gè)時(shí)期，深入學(xué)習(xí)黨的十九大精神是全黨和全國各族人民的一項(xiàng)重大政治任務(wù)。筆者在學(xué)習(xí)過程中，將黨的十九大報(bào)告與十八大報(bào)告進(jìn)行了對(duì)比學(xué)習(xí)，并由此產(chǎn)生了對(duì)兩個(gè)報(bào)告進(jìn)行文本處理的想法。

以下代碼實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)報(bào)告的文本分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)，在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)十九大報(bào)告中出現(xiàn)的新詞，并制作相應(yīng)的新詞的詞云（如圖1 所示）。

圖1 黨的十九大報(bào)告新詞之詞云

#_*_coding:utf-8_*_

from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt

from collections import Counter

import numpy as np

行政事業(yè)單位的內(nèi)部控制建設(shè)應(yīng)該結(jié)合我國新時(shí)期的基本國情，與時(shí)俱進(jìn)地制定適合各個(gè)地方政府和行政事業(yè)單位的發(fā)展策略，從單位內(nèi)部結(jié)構(gòu)和運(yùn)行作為出發(fā)點(diǎn)，才能最大程度的完善內(nèi)部管理體制。為了更好地適應(yīng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的大環(huán)境，行政事業(yè)單位需要在行政功能和公共服務(wù)等方面進(jìn)行相應(yīng)的人力和資源的整合工作，同時(shí)配合政策出臺(tái)的管理?xiàng)l例，更加切實(shí)有效地開展新時(shí)期賦予行政事業(yè)單位的歷史任務(wù)。

import jieba

from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

#以下功能為：添加新詞（未登錄詞）

list1=['中國特色','新時(shí)代','一帶一路']

for i in list1:

jieba.add_word（i）

#以下自定義函數(shù)的功能是分詞、統(tǒng)計(jì)詞頻、去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和單字詞等

def keyword（filename）: #生成分詞列表（高頻詞）

kw_jieba = list（jieba.cut（text,cut_all=False, HMM=False）） #分詞

kw=Counter（kw_jieba） #統(tǒng)計(jì)詞頻

kw_common=kw.most_common（5000） #選取前n 個(gè)高頻詞

#以下功能為：去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和單字詞

temp=[]

for i in kw_common:

if len（i[0]）==1:

temp.append（i）

for i in temp:

kw_common.remove（i）

return kw_common

#以下為創(chuàng)建詞云自定義函數(shù)

def kw_wc（kwlist,out_jpg）:

masck_pic = np.array（Image.open（'D:MyPython p01.jpg'））#讀取背景圖片

wc=WordCloud（

font_path='simhei.ttf', #設(shè)置字體格式，如不設(shè)置顯示不了中文

background_color="white", #設(shè)置背景顏色

max_words=100, #設(shè)置最大詞數(shù)

mask=masck_pic, #設(shè)置背景圖片

max_font_size=50 #設(shè)置字體最大值

）

wc.generate_from_frequencies（dict（kwlist）） #生成詞云

plt.figure（out_jpg） #新建一個(gè)名為out_jpg 的畫圖窗口

plt.imshow（wc） #直接顯示（顏色隨機(jī)分配）

plt.axis（'off'） #去掉坐標(biāo)軸

plt.show（） #顯示詞云圖

wc.to_file（out_jpg） #將詞云輸出到名為out_jpg 的文件

return wc

###############主程序#############

kw18=keyword（'D:MyPythond18.txt'）#處理“十八大報(bào)告”文本

kw19=keyword（'D:MyPythond19.txt'）#處理“十九大報(bào)告”文本

#以下功能為從kw19 中去除kw18 中出現(xiàn)的詞

kw19_18new=[]

for i in kw19:

k=0

for j in kw18:

if i[0]==j[0]:

k=1

break

if k==0:

kw19_18new.append（i）

kw19_18new=kw_wc（kw19_18new,"p19_18new0.jpg"）

#創(chuàng)建新詞詞云