使用AI工具Kimi生成python代码为文本分析结果画词云图

2024-8-28 10:03| 发布者: Fuller| 查看: 1036| 评论: 0

摘要: 方法一，我们直接使用GooSeeker分词工具生成词云图，不需要编程，小白也可以使用。方法二，我们尝试通过提问，让AI帮我们生成一段python代码，通过执行这段代码生成词云图，懂代码的朋友可以通过修改代码来做进一步 ...

前面我们用很多文章介绍了使用GooSeeker分词工具直接生成词云图，今天我们尝试把生成词云图的方法增加一种：使用AI工具Kimi生成python代码，执行后生成词云图。

1. 方法一回顾：使用GooSeeker分词工具直接生成词云图

文章《Gephi社会网络分析-马蜂窝游记文本分词并同义词合并》介绍了怎样创建分词任务后生成词云图，如果再做同义词合并那么可以让分析结果更加聚焦精准，还可以生成共词矩阵图，以及做情感分析等等。

这种方法的优点是不需要写代码，“文科生”也可以直接操作。访问网页版集搜客分词工具，创建任务，针对自动分词的结果，人工选择对于研究有意义的词，也可以简单化处理，直接选择整页词。

如果想对生成的词云图和词语共现网络图有更自由的控制，以便更易观察和解读，那么可以把从分词工具导出的结果表作为Gephi的输入，在Gephi中进一步做过滤和网络图外观美化，具体可以参考之前发布的文章《Gephi社会网络分析-基于马蜂窝游记文本以词语间距为筛选条件的共词矩阵》。

如果还想进一步对计算过程予以控制，那么就要自己写python代码。现在有了AI生成代码功能，不妨尝试一下，让AI给我们写一段分析文本内容的代码。

2. 方法二实验：使用AI工具kimi生成python代码执行后生成词云图

此种方法通过和AI工具kimi对话，把想要生成具有什么功能的python代码告诉ai工具，ai工具会直接生成python代码。要有效地指挥AI，得擅于提问题，经过我们的实验，这样提问可以达到目的，提的要求和问题如下：

2.1 question

你是一个Python编程专家，完成如下Python脚本的编写：
读取"D:\\ai\\kimi\\马蜂窝游记-202401.xlsx"这个excel文件；
然后用jieba分词对excel文件的第2列"正文"内容进行分词；
用wordcloud生成词云，背景颜色设为白色；
词云图片保存到路径"D:\\ai\\kimi\\"；
注意：每一步都要输出相关信息到屏幕上
指定使用Windows系统中的仿宋字体，字体路径为：'C:\\Windows\\Fonts\\simfang.ttf'

2.2 ai工具kimi生成的代码

如下：

import pandas as pd
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# 读取Excel文件
file_path = "D:\\ai\\kimi\\马蜂窝游记-202401.xlsx"
try:
df = pd.read_excel(file_path)
print(f"Excel文件 {file_path} 读取成功。")
except Exception as e:
print(f"读取Excel文件时发生错误: {e}")
exit()

# 对第2列'正文'内容进行分词
if '正文' in df.columns:
print("开始进行分词...")
df['分词结果'] = df['正文'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
print("分词完成。")
else:
print("Excel文件中没有找到'正文'列。")
exit()

# 生成词云
print("生成词云...")
# 将所有分词结果合并为一个字符串
text = ' '.join(df['分词结果'].str.strip())

# 设置字体路径
font_path = 'C:\\Windows\\Fonts\\simfang.ttf'
wordcloud = WordCloud(
font_path=font_path,
background_color='white'
).generate(text)

# 显示词云
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

# 保存词云图片
save_path = "D:\\ai\\kimi\\wordcloud.png"
wordcloud.to_file(save_path)
print(f"词云图片已保存到 {save_path}")