打算绘制中文词云图？那你得先学会如何做中文文本分词。跟着我们的教程，一步步用 Python 来动手实践吧。

需求

在此前发布的文章《从零开始教你用 Python 做词云》一文中，我们介绍了英文文本的词云制作方法。大家玩儿得可还高兴？

文中提过，选择英文文本作为示例，是因为处理起来最简单。但是很快就有读者尝试用中文文本做词云了。按照前文的方法，你成功了吗？

估计是不成功的。因为这里面缺了一个重要的步骤。

观察你的英文文本。你会发现英文单词之间采用空格作为强制分隔符。

例如：

Yes Minister is a satirical British sitcom written by Sir Antony Jay and Jonathan Lynn that was first transmitted by BBC Television between 1980 and 1984, split over three seven-episode series.

但是，中文的文本就没有这种空格区隔了。为了做词云，我们首先需要知道中文文本里面都有哪些“词”。

你可能觉得这根本不是问题——我一眼就能看出词和词之间的边界！

对，你当然可以。你可以人工处理1句、100句，甚至是10000句话。但是如果给你100万句话呢？

这就是人工处理和电脑自动化处理的最显著区别——规模。

别那么急着放弃啊，你可以用电脑来帮忙。

你的问题应该是：如何用电脑把中文文本正确拆分为一个个的单词呢？

这种工作，专业术语叫做分词。

在介绍分词工具及其安装之前，请确认你已经阅读过《从零开始教你用 Python 做词云》一文，并且按照其中的步骤做了相关的准备工作，然后再继续依照本文的介绍一步步实践。

分词

中文分词的工具有很多种。有的免费，有的收费。有的在你的笔记本电脑里就能安装使用，有的却需要联网做云计算。

今天给大家介绍的，是如何利用Python，在你的笔记本电脑上，免费做中文分词。

我们采用的工具，名称很有特点，叫做“ 结巴分词 ”，具体链接如下：

为什么叫这么奇怪的名字？

读完本文，你自己应该就能想明白了。

我们先来安装这款分词工具。回到你的“终端”或者“命令提示符”下。

进入你之前建立好的demo文件夹。

输入以下命令：

pip install jieba

好了，现在你电脑里的Python已经知道该如何给中文分词了。

数据

在《从零开始教你用 Python 做词云》一文中，我们使用了英剧”Yes, minister“的维基百科介绍文本。这次我们又从维基百科上找到了这部英剧对应的中文页面。翻译名称叫做《是，大臣》。

将网页正文拷贝下来之后，存入文本文件 yes-minister-cn.txt，并且将这个文件移动到我们的工作目录 demo 下面。

好了，我们有了用于分析的中文文本数据了。

先别忙着编程序。正式输入代码之前，我们还需要做一件事情，就是下载一份中文字体文件 simsun.ttf。具体下载链接如下：

下载后，将这个ttf字体文件也移动到demo目录下，跟文本文件放在一起。

代码

在命令行下，执行：

jupyter notebook

浏览器会自动开启，并且显示如下界面。

这里还有上一次词云制作时咱们的劳动成果。此时目录下多了一个文本文件，是"Yes, Minister"的中文介绍信息。

打开这个文件，浏览一下内容。

我们确认中文文本内容已经正确存储。

回到Jupyter笔记本的主页面。点击New按钮，新建一个笔记本(Notebook)。在Notebooks里面，请选择Python 2选项。

系统会提示我们输入Notebook的名称。为了和上次的英文词云制作笔记本区别，就叫它wordcloud-cn好了。

我们在网页里唯一的代码文本框里，输入以下3条语句。输入后，按Shift+Enter键执行。

filename = "yes-minister-cn.txt"

with open(filename) as f:

mytext = f.read()

然后我们尝试显示mytext的内容。输入以下语句之后，还是得按Shift+Enter键执行。

print(mytext)

显示的结果如下图所示。

既然中文文本内容读取没有问题，我们就开始分词吧。输入以下两行语句：

import jieba

mytext = " ".join(jieba.cut(mytext))

系统会提示一些信息，那是结巴分词第一次启用的时候需要做的准备工作。忽略就可以了。

分词的结果如何？我们来看看。输入：

print(mytext)

你就可以看到下图所示的分词结果了。

单词之间已经不再紧紧相连，而是用空格做了区隔，就如同英文单词间的自然划分一样。

你是不是迫不及待要用分词后的中文文本作词云了？

可以，输入以下语句：

from wordcloud import WordCloud

wordcloud = WordCloud().generate(mytext)

%pylab inlineimport matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')

plt.axis("off"

激动地期待着中文词云的出现？

可惜，你看到的词云是这个样子的。

你是不是非常愤怒，觉得这次又掉坑里了？

别着急，出现这样的结果，并不是分词或者词云绘制工具有问题，更不是因为咱们的教程步骤有误，只是因为字体缺失。词云绘制工具wordcloud默认使用的字体是英文的，不包含中文编码，所以才会方框一片。解决的办法，就是把你之前下载的simsun.ttf，作为指定输出字体。

输入以下语句：

from wordcloud import WordCloud

wordcloud = WordCloud(font_path="simsun.ttf").generate(mytext)

%pylab inlineimport matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')

plt.axis("off")

这次你看到的输出图形就变成了这个样子：

这样一来，我们就通过中文词云的制作过程，体会到了中文分词的必要性了。

这里给你留个思考题，对比一下此次生成的中文词云，和上次做出的英文词云：

这两个词云对应的文本都来自维基百科，描述的是同样一部剧，它们有什么异同？从这种对比中，你可以发现维基百科中英文介绍内容之间，有哪些有趣的规律？

讨论

掌握了本方法后，你自己做出了一张什么样的中文词云图？除了做词云以外，你还知道中文分词的哪些其他应用场景？欢迎留言，分享给大家。我们共同交流讨论。

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本文作者：AI研习社

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