唐婷*

（四川職業(yè)技術學院計算機科學系，四川 遂寧 629000）

Python 語言誕生于20 世紀90 年代初，它是一種計算機程序設計語言，Python 語言提供高效的高級數(shù)據(jù)結構，能進行面向?qū)ο缶幊蹋梢允褂肅 或C++擴展新的功能和數(shù)據(jù)類型。目前，Python已經(jīng)成為最受歡迎的程序設計語言之一，廣泛應用于web 開發(fā)、科學計算和統(tǒng)計、人工智能、軟件開發(fā)、桌面界面開發(fā)等多個領域，Python 語言簡潔易讀，具有很強的可擴展性，深受編程人員喜愛，同時也成為大學程序設計課程之一。

Python 語言還有一項突出的優(yōu)勢，它具有功能強大的標準庫和第三方庫，支持Python 的第三方庫已達數(shù)以萬計，比如中文分詞庫jieba 和制作詞云庫WordCloud，它們提供了快速提取中文詞語和制作具有藝術感的詞云的功能。jieba 庫是一款優(yōu)秀的中文分詞第三方庫，它可以精準提取中文語句中出現(xiàn)的詞語，通過統(tǒng)計每個詞語出現(xiàn)的頻率，可以獲取有價值的信息，進行一些特定的數(shù)據(jù)分析。WordCloud 庫是一款優(yōu)秀的詞云展示第三方庫，詞云主要以詞語為基本單位，能更加直觀和藝術的展示文本內(nèi)容，文本中出現(xiàn)頻率較高的詞語會顯著表現(xiàn)出來，能讓人們快速有效的獲取信息。下面通過詳細介紹jieba 庫和WordCloud 庫的技術內(nèi)容，讓我們感受一下輕松制作詞云的過程。

1 中文分詞

分詞是對文本處理的基礎操作，中文的分詞比英文分詞要復雜得多，在Python 中可以使用第三方的jieba 庫進行中文分詞處理。jieba 庫能夠?qū)⒁欢沃形奈谋痉指舫芍形脑~語序列。jieba 庫分詞原理是依靠中文詞庫，利用一個中文詞庫確定漢字之間的關聯(lián)概率，漢字間概率大的組成詞組形成分詞結果。除了分詞，用戶也可以添加自定義詞組。

jieba 庫支持3 種分詞模式：（1）精確模式：把文本精切的切分開，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，速度快但是有冗余。（3）搜索引擎模式：在精確模式基礎上對長詞進行再次切分。精確模式和全模式都使用jieba.cut()函數(shù)，通過設置參數(shù)進行相應模式的選擇，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)：精確模式返回一個列表類型的分詞結果。

例如：import jieba

分詞結果：['全國', '計算機', '等級', '考試', 'Python', '科目']

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

例如：import jieba

分詞結果：['全國計算機', '等級', '考試', 'Python', '科目']

jieba 庫中文分詞實現(xiàn)從大量文本信息中提取關鍵詞的功能，找到最能代表此文本的詞并不是簡單的事，關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)挖掘的常用加權技術，它可以評估字詞對于一個文件集的重要程度，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，通過把文本分割成若干組成單元，構建節(jié)點連接圖，用句子之間的相似度作為邊的權重，通過循環(huán)迭代計算句子的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)上對信息發(fā)布的新形式，詞云圖過濾掉大量的文本信息，對文本中出現(xiàn)頻率較高的關鍵詞突出顯示，不同的關鍵詞采用不同的顏色和字體大小，通過形成關鍵詞渲染，使瀏覽者只要一眼掃過就可以領略文本的主旨。本文主要介紹在Python 環(huán)境下，使用第三方的WordCloud 庫技術如何輕松制作形態(tài)各異的詞云。

WordCloud 庫是優(yōu)秀的詞云展示第三方庫，詞云以詞語為基本單位，更加直觀和藝術的展示文本。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 庫函數(shù)處理。WordCloud 庫函數(shù)操作步驟：.

（2）加載詞云文本，向WordCloud 對象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 對英文文本生成詞云：《瓦爾登湖》是一部由美國作家梭羅所著的著名散文集，它記錄了作者獨居瓦爾登湖畔時的所見、所聞和所思。該散文集崇尚簡樸生活，熱愛大自然的風光，內(nèi)容豐厚，語言生動，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 對中文文本生成詞云：《面朝大海，春暖花開》是海子于1989 年所寫的一首抒情詩。大海廣闊浩蕩，讓人心曠神怡，這首詩樸素明朗，語言清新，表達出詩人的真誠善良，讓人感受到一幅溫暖而幸福的生活畫面。制作中文文本的詞云，首先用jieba 庫對文本進行分詞，然后用空格將詞語連接在一起，再用WordCloud 庫將詞語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》詞云

4 結論

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