Python政府工作报告词云分析

本文将探讨Python对政府工作报告词云分析的应用。通过Python，我们可以轻松将政府工作报告中的词汇进行清洗、分析、可视化，助力决策和舆情分析。

一、清洗与分析数据

政府工作报告是中国每年的一项重要政治活动。报告以国务院总理的名义向全国人民代表大会作报告。在这份报告中，包括了中国政府的计划、政策、方针、成就和发展方向等。

词云是一种可视化的技术，用于描述一段文本中出现频率较高的词汇。政府工作报告中的词云能够反映政府在过去一年所重点关注的话题。

我们需要先将政府工作报告进行预处理，去掉无意义的符号，如标点符号、连接词、助词、介词等，只留下有实际意义的词汇。Python为自然语言处理提供了出色的库，如NLTK库、Jieba库等。本文将使用Jieba库对文本进行预处理并分词，生成每个单词的词频。

import jieba
import pandas as pd
from collections import Counter

with open('government_report.txt', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()
    
# 对文本预处理
words = [word for word in jieba.cut(text) if len(word) >= 2]
word_freq = pd.DataFrame(Counter(words).most_common(), columns=['word', 'frequency'])
print(word_freq.head(10))

结果如下：

二、生成词云

接下来我们将用Python生成政府工作报告的词云图。Python的WordCloud库可以轻松生成词云图。我们只需要告诉它我们想要生成的图像的宽度和高度、要生成的词汇以及它们的出现频率。然后，它会根据这些参数生成一张漂亮的词云图。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

wordcloud = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', colormap='winter').generate_from_frequencies(word_freq.set_index('word')['frequency'])

plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

结果如下:

可以看到，政府工作报告的词云中，出现次数较多的词汇为“经济”、“发展”、“改革”等。

三、情感分析

在政府工作报告中，有一些是积极的，有一些是消极的，还有一些是中性的。我们可以使用Python的情感分析来了解政府工作报告的情感倾向。

情感分析可以使用各种算法，如基于规则的方法、文本分类、机器学习等。Python提供了多种情感分析库，如NLTK库、TextBlob库、情感分析API等。在本文中，我们将使用TextBlob库进行情感分析。

from textblob import TextBlob

blob = TextBlob(text)

sentiment_polarity = blob.sentiment.polarity