题目1
莎士比亚的经典悲剧Hamlet，获取该故事的文本文件，保存为hamlet.txt，统计该故事的英文词频。
提示：
（1）处理文本，统一格式。英文单词一般以空格、标点符号或特殊符号进行分割，可以将标点符号或特殊符号都替换成空格（使用 .replace()方法），之后进行单词提取。（注意英文单词字母大小写问题 .lower()）
（2）对单词进行计数。使用字典count，其键值分别为单词word及出现的次数，统计次数可使用count[word] = count.get(word,0) + 1
（3）对单词统计值从高到低排序输出，例如，输出qian10个高频词。字典美欧顺序，可借助列表结构，使用sort()方法配合lambda函数实现排序。
Items = list(count.items()) #将字典转换为列表，思考下该列表元素的结构
Item.sort(key = lambda x: x[1], reverse = True) #以记录的第二列即次数进排序
编写程序，观察输出结果，高频单词中虚词居多，为了能够体现文章含义，可以建立一个排除库excludes，将虚词排除掉，再观察输出结果。
# 定义需要排除的虚词列表
excludes = {'the', 'and', 'of', 'to', 'in', 'a', 'that', 'is', 'for', 'it', 'with', 'on', 'as', 'was', 'by', 'at', 'an','be', 'this', 'which', 'or', 'from', 'but', 'not', 'are', 'have', 'they', 'you', 'one', 'had', 'all', 'we','can', 'her', 'has', 'there', 'been', 'if', 'more', 'when', 'will', 'would', 'who', 'so', 'out', 'up','their', 'what', 'about', 'into', 'than', 'its', 'some', 'could', 'them', 'these', 'may', 'other', 'then','do', 'only', 'time', 'new', 'like', 'any', 'now'}def count_words(file_name):# 打开文件并读取内容with open(file_name, 'r') as file:text = file.read()# 将所有非字母字符替换为空格，并转换为小写text = text.lower().replace(',', ' ').replace('.', ' ').replace('!', ' ').replace('?', ' ').replace(':',' ').replace(';', ' ').replace('-', ' ').replace('_', ' ').replace('(', ' ').replace(')', ' ').replace('[', ' ').replace(']',' ').replace('{', ' ').replace('}', ' ').replace('"', ' ').replace("'", ' ')# 分割文本为单词列表words = text.split()# 统计单词出现次数，排除虚词count = {}for word in words:if word not in excludes:count[word] = count.get(word, 0) + 1return countdef print_top_words(count, num=10):# 将字典转换为列表并按值排序items = list(count.items())items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)# 输出前num个高频词for word, freq in items[:num]:print(f'{word}: {freq}')# 主程序
if __name__ == "__main__":hamlet_count = count_words('hamlet.txt')print("Top 10 words in Hamlet (excluding common words):")print_top_words(hamlet_count, 10)
题目2
中文词频统计。《三国演义》人物出场统计。
（1）使用jieba库进行分词
（2）进行词频统计
观察程序运行结果，排除与人名无关的词。对程序进行完善，同一人物有不同的名字，需要整合处理。
import jieba
from collections import Counter# 假设我们有一个简化版的人物别名映射
name_aliases = {"刘备": ["玄德", "刘玄德"],# ...其他人物及其别名
}# 读取文本文件
with open('三国演义.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:text = file.read()# 使用jieba分词
words = jieba.lcut(text)# 初始化Counter对象
word_counts = Counter(words)# 整合人物别名
for name, aliases in name_aliases.items():for alias in aliases:word_counts[name] += word_counts.pop(alias, 0)# 排除一些常见非人名词语
exclude_words = {"的", "在", "了", "和", "是", "有", "我", "他", "这", "那", "不", "一个", "人", "说"}
word_counts = Counter({word: count for word, count in word_counts.items() if word not in exclude_words})# 获取前10个高频词（确保word_counts仍然是Counter对象）
top_characters = word_counts.most_common(10)# 输出结果
print("人物出场统计（前10名）:")
for character, count in top_characters:print(f"{character}: {count}次")
