实验内容：
使用Python分词模块：Jieba，对四川大学公共管理学院2015-2018年308条新闻内容进行分词分析。
实验环境：
操作系统：CentOS Linux release 7.2.1511 (Core)
实验语言：Python 3.6.5
所用框架：jieba wordcloud matplotlib
实验过程：
（1）部分内容示例：每条新闻记录共由三部分内容组成：（标题）（时间）（正文）。新闻内容来自之前的新闻爬虫实验。
内容示例.png
（2）选取所有新闻标题，使用jieba精准模式进行分词， 并进行词频统计
分词与词频统计功能代码：
参考demo：https://blog.csdn.net/fengjianc/article/details/78929121
# showCutAndCount.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
import codecs
from scipy.misc import imread
import os
from os import path
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import drawBar
newsTitle = open('newstitle.txt','r').read()
d = path.dirname(__file__)
def segment(news):
'''
用jieba分词对输入文档进行分词，并保存至本地（根据情况可跳过）
'''
jieba.load_userdict("userdict.txt")
seg_list = " ".join(jieba.cut(news, cut_all=False)) #使用jieba分词，采用精准模式
document_after_segment = open('newsTitleAfterCut.txt', 'w+')
document_after_segment.write(seg_list)
document_after_segment.close()
return seg_list
def wordCount(segment_list):
'''
该函数实现词频的统计，并将统计结果存储至本地。
在制作词云的过程中用不到，主要是在画词频统计图时用到。
'''
word_lst = []
word_dict = {}
with open('wordCount.txt','w') as wf2:
word_lst.append(segment_list.split(' '))
for item in word_lst:
for item2 in item:
if item2 not in word_dict:
word_dict[item2] = 1
else:
word_dict[item2] += 1
word_dict_sorted = dict(sorted(word_dict.items(), \
key = lambda item:item[1], reverse=True))#按照词频从大到小排序
for key in word_dict_sorted:
wf2.write(key+' '+str(word_dict_sorted[key])+'\n')
wf2.close()
def drawWordCloud(seg_list):
'''
制作词云
设置词云参数
'''
#color_mask = imread("background.jpg") # 读取背景图片,注意路径
#image_colors = np.array(Image.open(path.join(d, "back.png")))
wc = WordCloud(
#设置字体，不指定就会出现乱码，注意字体路径
font_path="HYQiHei-25J.ttf",
#font_path=path.join(d,'simsun.ttc'),
#设置背景色
background_color='white',
#词云形状
#mask=image_colors,
#允许最大词汇
max_words=1000,
#最大号字体
max_font_size=60,
width=550,
height=340
)
wc.generate(seg_list) # 产生词云
#image_colors = ImageColorGenerator(color_mask)
#wc.recolor(color_func=image_colors)
wc.to_file("newsTitle.jpg") #保存图片
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.figure()
#plt.imshow(image_colors, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
def removeStopWords(seg_list):
'''
自行下载stopwords1893.txt停用词表，该函数实现去停用词
'''
wordlist_stopwords_removed = []
stop_words = open('/home/ir08yjl/project/jieba/stopwords/stopwords1893.txt')
stop_words_text = stop_words.read()
stop_words.close()
stop_words_text_list = stop_words_text.split('\n')
after_seg_text_list = seg_list.split(' ')
for word in after_seg_text_list:
if word not in stop_words_text_list:
wordlist_stopwords_removed.append(word)
without_stopwords = open('newsTiltleCutWithoutStopWords.txt', 'w')
without_stopwords.write(' '.join(wordlist_stopwords_removed))
return ' '.join(wordlist_stopwords_removed)
if __name__ == "__main__":
segment_list = segment(newsTitle)
segment_list_remove_stopwords = removeStopWords(segment_list)
drawWordCloud(segment_list_remove_stopwords)
wordCount(segment_list_remove_stopwords)
drawBar.drawStatBarh()#绘制词频统计图
分词结果：（此处使用空格作为词间隔）
分词结果.png
词频统计结果：
词频统计.png
分别使用wordcloud和matplotlib绘制词云与词频统计图如下所示：
词云.jpg
新闻标题高频词.png
由以上分词结果与词频统计结果可知，在未使用自定义词表和去除停用词的情况下，对一些特定词的提取不理想，并且对大量无意义词进行了词频统计。如：“级”“系”“年”等。（此处由于画布尺寸的限制，词：信息资源管理，在词频统计图上显示时溢出）
（3）使用用户自定义词库，并添加停用词，再次进行统计，统计结果如下所示：
自定义词表：
自定义词.png
增加停用词：
停用词.png
统计结果如下所示：
新闻标题高频词.png
可以继续添加停用词，过滤相对不重要的词汇，以上词频统计只选取了词频排名前30。
（4）2015-2018四川大学公共管理学院新闻人物发现：
1.创建词表：teachername.txt，在词表中添加学院官网“师资”栏目下，所有教师的姓名。教师资料来自之前爬取的134位教师信息。
2.使用新闻标题和正文内容，进行分词
3.进行姓名频率统计
4.根据分词结果绘制姓名频率统计图：
新闻人物排行.png
学习参考资料：
Jieba分词生成词云+词频统计：https://blog.csdn.net/fengjianc/article/details/78929121
Jieba中文分词：
https://github.com/fxsjy/jieba
wordcloud生成词云：
https://github.com/amueller/word_cloud
