wordfreq-cn 0.1.2

中文新闻词频分析与趋势词云工具

WordFreq-CN

中文新闻词频分析与趋势词可视化工具

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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
• 可通过命令行工具 wordfreq-cn 直接运行
• 也可以通过wordfreq-cnAPI函数使用

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安装

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

# 安装本地源码包（如果你有源码）
pip install .

# 或直接从 PyPI 安装
pip install wordfreq-cn

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快速开始示例（命令行）

wordfreq-cn tfidf --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
wordfreq-cn textrank --news "人工智能技术在医疗领域的应用取得突破" --topk 5
wordfreq-cn freq --news "人工智能技术在医疗领域的应用取得突破" --topk 10
wordfreq-cn wordcloud --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"
wordfreq-cn freq --news "人工智能技术在医疗领域的应用取得突破" --json

示例输出

TF-IDF 高频词：

人工智能技术 1.0000
医疗 0.8349
应用 0.6730
...

TextRank 关键词：

TextRank [2025-11-25]:
  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
...

json输出

{
  "人工智能技术": 1,
  "医疗": 1,
  "应用": 1,
  "突破": 1
}

词云输出目录：

wordclouds/wordcloud_day1.png
wordclouds/wordcloud_day2.png

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Python API 使用示例

from collections import defaultdict
from wordfreq_cn import (
    extract_keywords,
    count_word_frequency,
    generate_trend_wordcloud,
    load_stopwords
)

# 示例新闻数据
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")
]

# 加载自定义停用词
stopwords = load_stopwords("stopwords.txt")

# ---------------------------
# TF-IDF 关键词提取
# ---------------------------
texts = [text for _, text in news_list]
tfidf_res = extract_keywords(texts, method="tfidf", top_k=5, stopwords=stopwords)
print("TF-IDF:", tfidf_res)

# ---------------------------
# TextRank 关键词提取
# ---------------------------
for date, text in news_list:
    kws = extract_keywords(text, method="textrank", top_k=5, stopwords=stopwords)
    print(f"TextRank [{date}]:", kws)

# ---------------------------
# 词频统计
# ---------------------------
counter = count_word_frequency(texts, stopwords=stopwords)
print("词频统计:", counter)

# ---------------------------
# 按日期生成趋势词云
# ---------------------------
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)
# 词云图片默认保存到 wordclouds/ 目录

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快速流程图示

┌─────────────┐
│  输入新闻列表  │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│ TF-IDF / TextRank │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│  输出关键词   │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│  词频统计    │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│  生成词云图  │
└─────────────┘

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测试

# 运行所有测试
pytest

# 运行特定测试文件
pytest tests/test_core.py -v

# 运行特定测试类
pytest tests/test_core.py::TestTFIDFKeywords -v

# 带覆盖率报告
pytest --cov=wordfreq_cn

# 生成 HTML 覆盖率报告
pytest --cov=wordfreq_cn --cov-report=html

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文件说明

文件名	说明
wordfreq_cn/	Python 包目录，包含核心逻辑和 CLI
wordfreq_cn/data/stopwords.txt	可选自定义停用词文件
wordfreq_cn/data/cn_stopwords.txt	哈工大中文停用词表
wordfreq_cn/data/fonts/	中文字体文件（如思源黑体）用于生成词云
wordclouds/	默认存放生成的词云图片
tests/	单元测试代码

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注意事项

• 新闻量大时，可调整 extract_keywords 的 top_k 或 TF-IDF 的 max_features 参数
• 停用词表建议包含常用虚词（如“的”“在”“是”）以获得更干净的词频统计结果
• 安装后直接使用 wordfreq-cn 命令，无需手动运行 python cli.py