应用Jieba和Wordcloud库的词云设计与优化

• 作者: 徐博龙
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: Python 中文分词 词云 Jieba Wordcloud
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.52
• 字数: 3208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2019.06.006

摘要

分词是Python中的一项重要应用,实现分词功能的工具有很多种,如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR等.词云是在分词的基础上设计并实现的,它提供阅读整个信息的重点,揭示关键概念,并可使用不同的展示形式,以有趣、高效、新颖的方式呈现给阅读者.在此,以中文分词为例,详细介绍使用jieba库和wordcloud库实现词云的设计与优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐博龙	广东工程职业技术学院信息工程学院	12	7	2.0	2.0