基于Python的中文分词词性标注词频统计的实现
今天是2018年10月22号，小亮继续着自己深度学习与自然语言处理的打怪升级之路。今天给大家介绍一下最近接的小项目，基于Python的中文分词词性标注词频统计的实现，在这里与大家交流一下！
笔者信息：Next_Legend QQ:1219154092 机器学习 自然语言处理 计算机视觉 深度学习
一、项目需求
该项目的背景领域是金融工程，处理语料是中文的金融方向的txt书籍，目的是检测出书中的名词与动词等关键信息，并标注词性、统计词频等信息，最后导出数据为Excel格式。下图是需要处理的txt文本数据以及小亮自己找的停用词文本：
二、需求分析
小亮并没有急于上手开始做项目，而是先分析了一下项目需求，其实主要的流程就是输入数据——>数据预处理——>词性标注(包含了分词)——>词频统计——>数据再次处理——>数据保存为Excel。其中中前后两部分的数据处理考验基本的Python数据结构能力，这部分可能得花一部分时间考虑。然后最难得部分是先做词性标注还是词频统计的顺序问题，刚开始小亮并没有考虑，只是先做了几个小样本的测试，结果到后面数据处理部分非常之麻烦，所以小亮百思终得其姐(解)，先处理词性标注，再处理词频统计，从根本上说，词频统计其实也是数据处理问题，而不是自然语言处理(NLP)问题。
三、项目过程
(1) 导入相关的库
(2) 读取中文语料数据
(3) 去除停用词
(4) 正则表达式过滤非中文字符
(5) 词性标注
(6) 去除结果中的空格等现象
(7) 词频统计
(8) 数据二次处理整合
(9) 保存数据为Excel格式
四、项目结果
(1) 去除停用词后的结果
(2) 词性标注结果
(3) 词频统计结果
(4) Excel结果
五、项目总结
其实，这个项目对于自然语言处理(NLP)任务来说，还是挺基础的，挺考验基本功的。说它基础是因为就用到了一个分词和词性标注，甚至说分词这一步都没做处理，词性标注包含了分词这一步骤。其次，对于Python的基本语法也很讲究，小亮就是困于数据处理与保存为Excel格式而消耗了大量时间，说明自己的基本功还是很差的，现在还做不到Python语法结构了然于心，项目整体框架形然于胸的地步。小亮还需要做的事情还有很多，理论还是要继续坚持的，代码也还是每天Coding的。小亮曾说过：“因为有你，BATJWM才那么Easy! 今天的挥汗如雨，是为了明天的挥金如土！我是赵小亮，我为自己打Call！”
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