wordfreq-cn 0.0.2

中文新闻词频分析与趋势词云工具

新闻词频分析与趋势词可视化

功能

• 中文新闻标题/正文的 TF-IDF 高频词提取
• 基于 TextRank 的关键词提取
• 词频统计
• 按 时间窗口生成趋势词云
• 支持自定义停用词表，过滤中文虚词
• 可直接通过命令行工具 wordfreq-cn 运行

---

安装

# 安装 Python 依赖
pip install jieba scikit-learn wordcloud matplotlib

# 安装本地包（如果使用源代码）
pip install .

注意：中文词云需要字体文件 simhei.ttf，可放在项目目录或系统字体目录。

---

使用方法

1. 命令行运行

  wordfreq-cn --news "人工智能技术在医疗领域的应用取得突破" "全球气候变化加剧" --topk 5

• --news：新闻标题或正文列表，可传多个
• --topk：输出前 N 个关键词（默认 10）
• 会在 wordclouds/ 生成每条新闻或按日期聚合的趋势词云图片

示例输出：

=== TF-IDF 高权重词 ===
人工智能技术 1.0000
医疗 0.8349
应用 0.6730
...

=== TextRank 关键词 ===
标题: 人工智能技术在医疗领域的应用取得突破
  领域 (1.0000)
  医疗 (0.8349)
  取得 (0.6746)
  应用 (0.6730)
  突破 (0.5175)

=== 词频统计 ===
技术 2
人工智能 1
医疗 1
...

---

2. Python 调用

from wordfreq_cn import tfidf_keywords, textrank_keywords, count_words, generate_trend_wordcloud, load_stopwords

news_list = [
    ("2025-11-25", "人工智能技术在医疗领域的应用取得突破"),
    ("2025-11-25", "全球气候变化加剧，联合国发布最新报告")
]

stopwords = load_stopwords(custom_file="stopwords.txt")

# TF-IDF
tfidf_res = tfidf_keywords([text for _, text in news_list], top_k=5, stopwords=stopwords)
print(tfidf_res)

# 词频统计
counter = count_words([text for _, text in news_list], stopwords=stopwords)
print(counter)

# 按日期生成词云
from collections import defaultdict

news_by_date = defaultdict(list)
for date, text in news_list:
    news_by_date[date].append(text)
generate_trend_wordcloud(news_by_date, stopwords=stopwords)

词云示例

---

文件说明

文件名	说明
wordfreq/	Python 包目录，包含核心逻辑和 CLI
stopwords.txt	可选自定义停用词文件
cn_stopwords.txt	哈工大中文停用词表（脚本可自动加载）
wordclouds/	存放生成的词云图片
simhei.ttf	中文字体文件，用于生成中文词云

---

注意事项

• 中文词云需要字体文件 simhei.ttf，可以从网上下载或使用系统自带中文字体。
• 如果新闻量大，可在 tfidf_keywords 函数中调整 max_features 和 top_k 参数。
• 建议停用词表包含常用虚词（如“的”“在”“是”）以获得更干净的词频统计结果。
• 安装包后，可以直接使用 wordfreq 命令，无需再运行 python main.py。