Python文本分析：2016年政府工作报告有哪些高频词？

CntChen 发布于2019-07-24 18:31 / 2701人阅读

摘要：据小编简单了解，已知对工作报告高频词汇进行梳理的媒体包括法制日报和新华网。高频词词频年以来政府工作报告中的提及总数发展经济改革建设社会推进创新政策企业加强下面是新华网数据新闻部统计的高频词汇。

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上周六，总理在大会堂作政府工作报告，全球媒体瞩目。每年都会有媒体对报告中的高频词汇进行梳理，我们也可以尝试利用Python和分词jieba来自己分析一下。

我们首先来看国内部分媒体的梳理结果。据小编简单了解，已知对工作报告高频词汇进行梳理的媒体包括法制日报和新华网。

国内媒体梳理的高频词

下面是法制日报公布的十大高频词。

高频词	词频	1978年以来政府工作报告中的提及总数
发展	151	4828
经济	90	4449
改革	74	2758
建设	71	3274
社会	66	3402
推进	61	1096
创新	61	414
政策	52	1231
企业	48	2304
加强	41	2238

下面是新华网数据新闻部统计的高频词汇。

新华网的信息图其实有些含糊不清，有些词频不知道到底是2016年还是2015年的，但这里并不是我们关注的重点。

另外，新华网和法制日报得出的数据似乎有些出入，虽然并不大。那么，到底那家的数据是准确的呢？

接下来，我们就自己来计算一下报告中的高频词汇吧。

准备工作

我们需要从网上爬取政府报告的全文，这里小编选择中国政府网发布的报告页面。为此，我们需要安装requests和BeautifulSoup4这两个常用第三方库。

pip requests beautifulsoup

获取了报告文本之后，接下来需要对文本进行分词。我们选择号称“做最好的中文分词组件”的jieba中文分词库。

pip install jieba

这里提示一下，这三个库都支持Python 2和Python 3。但是在Python 2下，很容易就碰到编码问题，最后打印出的中文无法正常显示。因此，建议使用Python 3执行该脚本。

安装好依赖包之后，我们在脚本analyze_report.py的顶部导入它们。

import jieba
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

文本提取

首先，我们从网上抓取政府工作报告的全文。我将这个步骤封装在一个名叫extract_text的简单函数中，接受url作为参数。因为目标页面中报告的文本在所有的p元素中，所以我们只需要通过BeautifulSoup选中全部的p元素即可，最后返回一个包含了报告正文的字符串，简单粗暴！

def extract_text(url):
    """Extract html content."""
    page_source = requests.get(url).content
    bs_source = BeautifulSoup(page_source)
    report_text = bs_source.find_all("p")

    text = ""

    for p in report_text:
        text += p.get_text()
        text += "
"

    return text

利用jieba分词，并计算词频

然后，我们就可以利用jieba进行分词了。这里，我们要选择全模式分词。jieba的全模式分词，即把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义。之所以这么做，是因为默认的精确模式下，返回的词频数据不准确。

分词时，还要注意去除标点符号，由于标点符号的长度都是1，所以我们添加一个len(word) >= 2的条件即可。

最后，我们就可以利用Counter类，将分词后的列表快速地转化为字典，其中的键值就是键的出现次数，也就是这个词在全文中出现的次数啦。

def word_frequency(text):
    from collections import Counter

    words = [word for word in jieba.cut(text, cut_all=True) if len(word) >= 2]
    c = Counter(words)

    for word_freq in c.most_common(10):
        word, freq = word_freq
        print(word, freq)

执行脚本

两个函数都写好之后，我们就可以愉快地执行啦。

url_2016 = "http://www.gov.cn/guowuyuan/2016-03/05/content_5049372.htm"
text_2016 = extract_text(url_2016)
word_frequency(text_2016)

最后的结果如下：

高频词	次数
发展	152
经济	90
改革	76
建设	71
社会	67
推进	62
创新	61
政策	54
企业	48
服务	44

## 小结

从上面的结果可以看出，新华网发布的高频词统计数据与我们自己的分析最为接近。当然，新华网的里面少了一个高频词：推进。

如果有朋友想要验证结果的话，可以自己把报告全文复制到word里，然后查询下相关的高频词即可，比如下面这样：

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