使用Python的jieba库对文本文件进行分词和词频统计,并按指定格式(词,词频)输出频率最高的N个词。
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概要と使いどころ
使用Python的jieba库对文本文件进行分词和词频统计,并按指定格式(词,词频)输出频率最高的N个词。
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评论区量化分析:对一批评论做情感分析(正/中/负占比 + 代表评论)、高频词与短语提取、 以及需求/吐槽/提问的诉求挖掘,为内容复盘和选题反哺提供数据。当用户说"评论情感分析" "评论区分析""用户在说什么""评论正负面比例""评论高频词""评论关键词""口碑分析""评论词云" "用户诉求""评论区吐槽"时使用。基于 jieba(分词)+ SnowNLP(情感)+ 社媒情感词典。
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OpenTSC v2.1: Soul/Shell architecture for interpersonal intelligence. Local, offline-first, with event graphs, judgment engine (K7), self-creation (K8), three-layer attributes, calibrated predictions, 11 VSM professions, and a pluggable zvec memory index (semantic search, identity resolution, jieba segmentation, emotion scoring incl. batched+cached LLM) that runs with zero extra deps. Transforms implicit social judgment into explicit, queryable, auditable, evolving intelligence.
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