最后回顾一下读取和处理数据的过程，具体方法如下：
1. 读取CSV文件
STEP1 导入csv模块
STEP2 打开文件
STEP3 读取文件
2. 标准化处理
STEP1 先创建一个空列表，用于存储reader对象中的值
STEP2 遍历reader对象
STEP3 将reader对象中的每行数据添加到空列表data中
在最后，我们将data变量输出进行查看。

# 使用open()函数打开数据集，并将返回的文件对象存储在变量file中

open（“路径”，“打开方式”）

# 使用csv.reader()函数读取数据集，并赋值给变量reader

# 输出data变量

print(data)

复习结束～
根据上节课的内容，我们知道了对多条评价建立词袋模型的大概步骤：
1. 先对每条评价进行分词
2. 从中提取所有出现过的词语
3. 统计每条评价里每个词语出现的次数

今天，我们会系统地学习这三个步骤来统计词频：

我们先进行第一步，也是文本处理的基础步骤：分词。
中文分词的方法有很多，我们选择了一个准确度还不错的jieba模块，来帮助我们完成分词。

注意：

jieba是一个开源模块，使用前需要在终端中通过代码：pip install jieba 进行安装。
如果在自己电脑上无法安装或安装缓慢，可在命令后添加如下配置来加速：
pip install jieba -i Simple Index

如下即安装成功

在 jieba 模块中，有很多种用于分词的函数。
本案例中，我们选择使用 jieba.lcut() 进行分词，把要进行分词的字符串传入到该函数中即可。
jieba.lcut()函数会将分词后的结果作为一个列表返回。

具体使用方法：

要使用jieba模块进行分词，需要先使用import导入该模块。
然后，我们把要进行分词的字符串对象赋值给变量text，再将text传入 jieba.lcut()函数中，即可进行分词。
最后，把分词结果赋值给变量ret，并输出查看。

# 导入jieba模块

import jieba

# 将"我真的很喜欢编程"，赋值给变量text

text = "我真的很喜欢编程"

# 将text传入jieba.lcut()中，并把结果赋值给ret

ret = jieba.lcut(text)

# 输出ret进行查看

print(ret)

output：

Building prefix dict from the default dictionary ...

Dumping model to file cache /tmp/jieba.cache

Loading model cost 0.667 seconds.

Prefix dict has been built successfully.

['我', '真的', '很', '喜欢', '编程']

分析结果：

我们再来看一下刚才输出的结果～
在分词的过程中，会输出jieba模块创建分词模型的过程和花费的时间：
Building prefix dict from the default dictionary ...
Dumping model to file cache /tmp/jieba.cache
Loading model cost 0.667 seconds.
Prefix dict has been built successfully.

模型建立成功后，会以列表的形式返回分词的结果：
['我', '真的', '很', '喜欢', '编程']

注意：

使用 jieba.lcut() 函数分词后，返回的结果是字符串列表。在这里，有多少条电视机评价，就有多少个列表生成。

接下来：

但后续构造词袋模型时，需要传入的数据格式是一个字符串列表，因此我们得对分词结果进行处理：
STEP1. 先将每条评价的分词结果，也就是每个列表中的元素，以空格连接生成一个新的字符串
STEP2. 然后将这些字符串逐一添加到一个新列表中

我们先来完成处理分词结果的第一个小步骤：将分词结果以空格合并为一个完整的字符串。这时，就需要用到join()函数。

Join（）：

Python中，join()函数可以将列表中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。只需对指定的字符串使用join()函数，再将要连接的列表作为参数传入即可。

回到项目中，我们来尝试一下使用join()函数，将分词结果ret以空格合并为一个完整的字符串。

# 使用open()函数打开数据集

# 使用csv.reader()函数读取数据集

    # 输出ret进行查看

print(ret)

为了构造词袋模型，我们已经完成了处理分词结果的第一个步骤，将每条评价的分词结果以空格连接生成一个新的字符串。现在可以进行第二步：将这些字符串逐一添加到一个新列表中。具体操作如下：

先新建一个列表word，再使用append()函数，将这些字符串逐一添加到新列表word中。我们在for循环外，将word输出进行查看。

修改后的代码：

# 创建一个空列表word存储结果

word = []

    # 使用append()函数，添加分词结果到列表word中

    word.append(ret)

# 输出word进行查看

print(word)

接下来，就需要构造词袋模型，从这些评价中提取所有出现过的词语，然后统计每个词出现的频率，即词频。找到商品评论中出现次数最多的词语，比如出现频率最高的前15个词，可能就找出了最能够描述这件商品的关键词。

我们可以使用强大的机器学习模块：sklearn，来完成词袋模型的建立。通过它提供的函数，能够直接提取评论里出现的所有词语，并快速找到出现频率最高的词语～

同样sklearn不是内置模块，所以在使用前需要在终端中输入代码：pip install scikit-learn==1.1.3，进行安装。如果在自己电脑上无法安装或安装缓慢，可在命令后添加如下配置来加速：

pip install scikit-learn==1.1.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

                               

安装成功后，我们就可以使用sklearn模块建立词袋模型，并找出关键词啦。具体步骤如下：
STEP1. 导入模块
STEP2. 创建CountVectorizer对象
STEP3. 使用fit_transform()函数构造词袋模型
STEP4. 使用get_feature_names()提取关键词

具体步骤：

1. 导入模块

sklearn模块提供了多种机器学习所需的算法包。
构造词袋模型其实就是在提取文本的特征，也就是词频，需要用到的是sklearn.feature_extraction.text模块，它包含了关于提取文本特征的算法。
该模块有一个 CountVectorizer 类，为我们提供了一些可以快速统计词频的方法。

（1） 导入模块

我们需使用
from...import...，从 sklearn.feature_extraction.text 模块中导入 CountVectorizer 类。

代码：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

2. 创建CountVectorizer对象

导入模块后，需要创建一个CountVectorizer对象，这样才能调用CountVectorizer类里面的某个方法或属性。

代码：vect = CountVectorizer()

在创建对象时，可以传入可选参数max_features，用于控制提取的文本特征数量。
由于我们只想从评价中筛选出前15个出现频率最高的词语，所以传入了max_features=15。我们将创建好的对象存储在变量vect中。

修改后的代码：vect = CountVectorizer(max_features=15)

CountVectorizer类里，有个 fit_transform() 函数，用于构造词袋模型，计算各个词语出现的次数。传入该函数中的数据格式必须是一个字符串列表，这就解释了为什么刚刚我们需要对数据进行处理。fit_transform() 会筛选出所有评价里前15个出现频率最高的词语，并对这些词语进行编号，然后依次统计每条评价里这些词语出现的次数。

3. 调用fit_transform()函数构造词袋模型

只需对vect对象使用fit_transform()函数，然后将存储了分词结果的列表word传入其中即可。fit_transform()函数会返回一个稀疏矩阵（sparse matrix）来记录每一条评价里，每个词语出现的次数。我们把该结果赋值给了X，并输出进行查看

代码：

# 通过vect.fit_transform()和word，构造词袋模型

X = vect.fit_transform(word)

# 输出X

print(X)

原理：

现在，我们自己来尝试一下构造词袋模型吧～具体方法如下：
1. 使用
from...import...，从 sklearn.feature_extraction.text 模块中导入 CountVectorizer 类
2. 创建CountVectorizer对象，并将max_features=15作为可选参数传入，把结果存储在vect变量中
3. 对vect对象使用fit_transform()函数，将存储了分词结果的列表word传入其中，并把结果赋值给变量X
最后输出X变量，我们就得到了这份评论数据的词袋模型。

# 使用append()函数，添加分词结果到列表word中

    word.append(ret)

# 从sklearn.feature_extraction.text中导入CountVectorizer

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 创建CountVectorizer对象，并存储在vect中

vect = CountVectorizer(max_features=15)

# 通过vect.fit_transform()和word，构造词袋模型

X = vect.fit_transform(word)

# 输出X

print(X)

4. 提取关键词

构建完词袋模型后，我们可以对vect对象使用get_feature_names()。

该函数会将评价里前15个出现频率最高的词语作为一个字符串列表返回。

提示：由于sklearn版本更新，在本地运行时，请将 get_feature_names()替换为 get_feature_names_out() 。

修改后的代码# 对vect对象使用get_feature_names()，并将结果赋值给keywords

keywords = vect.get_feature_names()

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