Python 數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用電子教案 第7章 文學(xué)作品文本分析

第7章文學(xué)作品文本分析一、教學(xué)目標(biāo)讓學(xué)生理解文本分析的基本概念和重要性，掌握其在文學(xué)作品研究中的應(yīng)用價(jià)值。熟悉文本分析的主要任務(wù)，包括分詞、關(guān)鍵詞提取、詞頻分析和情感分析等。教授學(xué)生如何使用Python中的jieba、wordcloud和SnowNLP等庫(kù)進(jìn)行文本分析。通過實(shí)際案例，提高學(xué)生的文本分析實(shí)踐能力，能夠獨(dú)立完成文學(xué)作品的文本分析任務(wù)。二、教學(xué)內(nèi)容7.1文本分析概述文本分析概念：介紹文本分析的定義、作用及在自然語(yǔ)言處理中的地位。文本分析相關(guān)庫(kù)：jieba庫(kù)：講解jieba庫(kù)的功能、安裝方法及主要函數(shù)，如分詞、添加新詞等。wordcloud庫(kù)：介紹wordcloud庫(kù)的功能、安裝方法及主要函數(shù)，如生成詞云圖等。SnowNLP庫(kù)：闡述SnowNLP庫(kù)的功能、安裝方法及常用函數(shù)，如分詞、情感分析、關(guān)鍵詞提取等。7.2文本分析主要任務(wù)分詞：精確模式分詞：使用jieba.cut()和jieba.lcut()函數(shù)進(jìn)行精確分詞。全模式分詞：使用jieba.cut(,cut_all=True)和jieba.lcut(,cut_all=True)函數(shù)進(jìn)行全模式分詞。搜索引擎模式分詞：使用jieba.cut_for_search()和jieba.lcut_for_search()函數(shù)進(jìn)行搜索引擎模式分詞。自定義字典：介紹如何使用jieba.add_word()函數(shù)添加新詞，以及如何使用自定義詞典提高分詞準(zhǔn)確率。關(guān)鍵詞提?。褐形年P(guān)鍵詞提取：使用jieba庫(kù)的TF-IDF算法提取中文文本中的關(guān)鍵詞。英文關(guān)鍵詞提?。航榻B如何使用TF-IDF算法和scikit-learn庫(kù)提取英文文本中的關(guān)鍵詞。詞頻分析：詞云制作步驟：講解使用wordcloud庫(kù)生成詞云圖的步驟，包括讀取文件、分詞整理、配置對(duì)象參數(shù)、加載詞云文本、計(jì)算詞頻和輸出詞云文件等。詞云生成方法：介紹通過generate()函數(shù)和fit_words()函數(shù)生成詞云的方法。情感分析：中文情感分析：使用SnowNLP庫(kù)對(duì)中文文本進(jìn)行情感分析，計(jì)算情感得分并判斷情感傾向。英文情感分析：介紹使用NLTK庫(kù)中的VADER模型對(duì)英文文本進(jìn)行情感分析的方法。7.3應(yīng)用實(shí)例——《圍城》人物出場(chǎng)次數(shù)統(tǒng)計(jì)及情感分析數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：準(zhǔn)備《圍城》小說(shuō)的中文.txt版本，編碼格式為UTF-8。人物出場(chǎng)次數(shù)統(tǒng)計(jì)：對(duì)《圍城》小說(shuō)中的詞匯進(jìn)行分詞和詞頻統(tǒng)計(jì)，找出使用頻率前5的詞，并去除停用詞。主要人物詞云制作：利用詞頻文件制作《圍城》中高頻詞的詞云圖，并嘗試使用不同形狀的詞云圖。情感分析：對(duì)《圍城》中的部分對(duì)話節(jié)選進(jìn)行情感分析，計(jì)算情感得分并判斷情感傾向。三、課后實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目1：電影評(píng)論文本分析目標(biāo)：對(duì)電影《熱辣滾燙》的評(píng)論文本進(jìn)行分析。步驟：登錄豆瓣網(wǎng)下載電影《熱辣滾燙》的評(píng)論，生成評(píng)論文本“熱辣滾燙.txt”文件。對(duì)文本文件進(jìn)行分詞。進(jìn)行詞頻分析，找出主要關(guān)鍵詞并制作相應(yīng)詞云圖。對(duì)文本進(jìn)行情感分析，計(jì)算情感得分并判斷情感傾向。實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目2：《三國(guó)演義》文本分析目標(biāo)：深入探索《三國(guó)演義》這部經(jīng)典文學(xué)作品。步驟：下載《三國(guó)演義》的TXT文件。制作高