主要是读取文本，然后进行分词、词干提取、去停用词、计算词频，有界面，很实用亲测可用， 谢谢支持。

这几天写了一个基于C语言对文本词频进行统计的程序，开发及调试环境：mac集成开发环境Xcode；测试文本，马丁.路德金的《I have a dream》原文演讲稿。 主要运行步骤： 1. 打开文本把文本内容读入流中并且开辟相应空间放入内存 2 .对文本内容进行处理，去除大写字母（转化为小写），去除特殊字符 3. 基于单链表对词频进行统计 4. 把统计结果进行归并排序 5.打印输出全部词频或者频率最高的10个单词和其出现次数 6.释放所有结点消耗的内存 废话不多说，上代码！ // // main.c // word_frequency_statistic // // Created by t

此词典为综合多本词典整合的一个大词典，词典共有词汇3669216个词汇。 词典结构为：词语\t词性\t词频。

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ctf中用来统计词频的工具

Python3绘制词云，同时实现 文章分析，分词统计，文本检索，并制作词云

360万中文词库+词性+词频词典结构为：词语\t词性\t词频。 词频是用ansj分词对270G新闻语料进行分词统计词频获得。

统计文本词频并输出为Excel表格形式——Python实现 本次实例主要是熟练对中文分词库_jieba库，以及二维数据存储_csv库的使用。 目录 简单介绍两个库的使用 实例问题及问题分析 Python实现 一、简单介绍两个库的使用 jieba库：中文分词库，将中文文本分解为单个词语进行处理。 jeba.lcut(s)：精确模式，对原文本进行词语拆分，无冗余。 jieba.lcut(s,cut_all=True)：全模式，对文本进行拆分，列出所以可以组成的词语，存在冗余。 jieba.lcut_for_search(s)：搜索引擎模式，在词库中进行搜索并对文本进行拆分，列出所以可以组成的词语，

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