基于Python词云分析政府工作报告关键词

如果您想使用Python对政府工作报告中的关键词进行词云分析，可以按照以下步骤进行。

1. 获取政府工作报告原始文本

首先需要获取原始的政府工作报告文本，在可以进行分析前，需要将文件下载到本地，可以使用Python中的requests库进行下载，示例代码如下：

import requests

url = "http://www.gov.cn/premier/202103/README.htm"
res = requests.get(url)
text = res.text

在获取到原始文本后，需要对文本进行清洗和处理，将无用的字符过滤并转换为合适的数据格式。

2. 使用jieba对文本进行分词处理

接下来需要对获取到的政府工作报告文本进行分词处理，使用jieba库很容易实现。示例代码如下：

import jieba

text_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
word_list = " ".join(text_list)

在进行分词时，还可以指定停用词库，从而过滤掉某些不需要分析的词汇。

3. 使用wordcloud生成词云图像

使用Python中的wordcloud库可以实现生成词云图像的功能，以下是基本的代码：

import wordcloud
from wordcloud import STOPWORDS

stopwords = set(STOPWORDS)
# 添加自定义停用词
stopwords.add("xxxxx")
wc = wordcloud.WordCloud(
    font_path="font.ttf",
    background_color="white",
    max_words=2000,
    stopwords=stopwords,
    width=500,
    height=350,
)

wc.generate(word_list)
wc.to_file('wordcloud.png')

生成的词云图像将保存到文件wordcloud.png中。

示例说明

以下是两个基于政府工作报告进行词云分析的示例说明：

示例1：分析政府工作报告中的重点领域

在获取到政府工作报告文本后，可以针对各政策方向或重点领域的关键词进行分析。例如，在对「人民生活」领域进行分析时，可以选择以下关键词：住房、医疗、教育、社保、养老等。同时，也可以通过过滤无用的高频词汇等方式，进一步提取分析关键词。

示例2：对比多个年度工作报告关键词

使用Python实现的关键词提取技术，可以用来对比多个年度的工作报告，在关键词上挖掘出新的特征和变化。例如，可以比较2020年和2021年政府工作报告中的高频词汇，以此来评估政治经济形势的变化趋势，并推测未来几年的政府工作方向。