python⽂本数据分析——以《射雕英雄传》为例
本次受华师和武⼤研会共同举办的“python训练营”之邀，来给⼤家做⼀期“python数据分析”主题的分享。疫情期间，研会的朋友为⼤家组织⼀次python训练营也是⼗分的不容易，那我这次就尽量把我所掌握的分享给⼤家，不过较为基础，⼤佬绕道哈哈！本次分享的内容以这篇⽂章为课件，这篇⽂章写的很详细，在直播中我带⼤家过⼀遍，如果因时间问题分享不完的话，⾃⾏参照代码学习，也能很快掌握！直播回访地址，我是第四期的分享！本次课程分享⽂件可在回复“20200419”获得。
前⾔
python⽆疑是当下最⽕爆的语⾔，你从朋友圈时不时的python⼴告和地产⼤佬潘⽯屹的学python微博就可窥见⼀斑。这次研会的同学组织了四次python主题，我个⼈觉得这刚好是学习python的四个不同阶段的主题，再换⼀下顺序可能就更贴切了：python⼊门分享、python爬⾍⼊门、python数据分析、python深度学习。python以其简洁的语⾔吸引了很多同学的学习，但相信⼤多数同学可能就⽌步于⼀⼆步了吧，我也⼀样哈哈，由于本科阶段做了⼀点项⽬，所以相较于⼤多数同学，我在python上花的时间多⼀点，但我也仅仅是到了python爬⾍⼊门这个阶段，如果这次是来邀请我分享爬⾍的话，我想我会很得⼼应⼿的，但这次给我的主题是数据分析，可是把我难倒了好久，我的python数据分析⽣涯仅仅在于爬完数据后对数据的⼀个简单的清理和平常⾃⼰论⽂⾥的⼀些实证实现。python数据分析应⽤⾮常⼴泛，
在⾦融、数理统计、⽂本处理等⽅⾯都有很好的应⽤，也具备很⾼的商业价值，但是相对⽽⾔它对涉及的理论知识也有⼀定的要求。我本来打算这周恶补⼀些python数据分析的numpy、scipy、pandas、matplotlib这些python包，然后讲⼀下这些包的基础操作，但后来意识到这样的分享会很枯燥⽆聊，⽽且关于包的基础操作⼤家完全可以在⽹上⾃⾏搜索。于是我就⽃胆决定分享⼀下⼀些我做过的关于python⽂本数据分析的⼯作，⽤《射雕英雄传》这个例⼦把它们串起来。我的专业是情报学，我的数据分析经历⼤多数在于给⾃⼰或者师兄、师、⽼师论⽂⾥的实证部分实现的过程，所以我今天就只分享⼀些我做过的⼀些涉及情报学理论的⽂本信息处理，相信可能会对⼤家使⽤python应⽤于⾃⼰论⽂中有⼀点点的帮助。本次分享过程没有从《射雕英雄传》中获得任何的理论或者发现（哈哈），只是单纯根据个⼈喜好借⽤⼀下⾦庸⽼爷⼦的名作，重点是利⽤python代码复现情报学领域部分数据分析⽅法。
⽬录
1.采集语料
2.利⽤jieba分词进⾏数据预处理
2.1 分词
2.2 载⼊⾃定义词典和去除停⽤词
2.3 关键词提取
3.1 ⽂本余弦相似度原理
python代码转换3.2 以简单的例⼦来说明⼀下⽂本余弦相似度的计算过程
3.3 python代码实现
4.基于朴素贝叶斯的书评情感判断
4.1 朴素贝叶斯介绍
4.2 利⽤朴素贝叶斯进⾏情感判断
4.3 代码实现
正⽂

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