在自然语言处理（NLP）中，词频统计和关键词提取是两个非常基础且重要的任务。Python中的Jieba库是一个强大的中文分词工具，它不仅支持高效的分词功能，还提供了词频统计和关键词提取的功能。本文将详细介绍如何使用Jieba进行词频统计和关键词提取。
首先，我们需要安装Jieba库。如果你还没有安装，可以通过以下命令进行安装：
pip install jieba
在进行词频统计和关键词提取之前，我们需要先将文本进行分词。Jieba提供了三种分词模式：
以下是一个简单的分词示例：
import jieba
text = "我爱自然语言处理技术"
words = jieba.lcut(text) # 精确模式
print(words)
输出结果：
['我', '爱', '自然语言', '处理', '技术']
在分词之后，我们可以使用collections.Counter来统计每个词的频率。以下是一个简单的词频统计示例：
from collections import Counter
text = "我爱自然语言处理技术，自然语言处理技术非常有趣。"
words = jieba.lcut(text)
word_counts = Counter(words)
print(word_counts)
输出结果：
Counter({'自然语言': 2, '处理': 2, '技术': 2, '我': 1, '爱': 1, '非常': 1, '有趣': 1, '，': 1, '。': 1})
Jieba还提供了基于TF-IDF算法的关键词提取功能。我们可以使用jieba.analyse.extract_tags来提取关键词。以下是一个简单的关键词提取示例：
import jieba.analyse
text = "我爱自然语言处理技术，自然语言处理技术非常有趣。"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3) # 提取前3个关键词
print(keywords)
输出结果：
['自然语言', '处理', '技术']
在实际应用中，我们可能会遇到一些未登录词（即词典中没有的词），这时我们可以通过自定义词典来扩展Jieba的词汇库。以下是一个简单的自定义词典示例：
jieba.load_userdict("user_dict.txt")
在user_dict.txt文件中，我们可以添加自定义词汇，每行一个词，格式如下：
自然语言处理
机器学习
深度学习
通过Jieba库，我们可以轻松地进行中文分词、词频统计和关键词提取。这些功能在文本分析、信息检索、情感分析等领域有着广泛的应用。希望本文能帮助你更好地理解和使用Jieba库。
通过以上步骤，你已经掌握了如何使用Jieba进行词频统计和关键词提取。在实际应用中，你可以根据具体需求调整参数，以获得更好的效果。
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