词频统计实验报告材料

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mapreduce词频统计实验过程 -回复

mapreduce词频统计实验过程 -回复

mapreduce词频统计实验过程-回复MapReduce词频统计是一个常见的大数据处理任务,通过将数据分成多个部分进行并行处理,有效地降低了处理时间。

本文将逐步介绍MapReduce词频统计的实验过程。

第一步:数据准备在进行词频统计之前,需要准备一份要处理的数据集。

数据集可以是一个文本文件、一个文件夹中的多个文本文件,或者是一个数据库表格中的文本字段。

为了方便演示,本文将以一个文本文件作为例子。

第二步:分割数据MapReduce的关键思想是将数据拆分成多个小块,并行处理每个小块。

因此,在词频统计实验中,需要将文本数据分割成多个片段。

这些片段可以根据行数划分,也可以根据文件大小划分。

每个片段都会被分配给一个Map任务。

第三步:Map操作在MapReduce中,Map任务的目标是将输入数据解析成键值对,并将每个键值对传递给Reduce任务处理。

对于词频统计,Map任务将文本分词,并将每个词作为键,出现的次数作为值。

可以使用空格、标点符号等作为分词的依据,并将所有字母转换为小写,以忽略大小写差异。

第四步:Shuffle和Sort操作Map任务将解析后的键值对传递给Reduce任务之前,MapReduce框架会执行Shuffle和Sort操作。

在Shuffle过程中,Map任务将输出按键进行分组,相同的键值对会被发送到同一个Reduce任务。

在Sort过程中,Map任务将输出键值对按键进行排序,方便Reduce任务的处理。

第五步:Reduce操作Reduce任务对Shuffle和Sort过程产生的键值对进行处理。

对于词频统计,Reduce任务将收到每个词及其对应的出现次数。

Reduce任务可以简单地累加出现次数,得到每个词的总出现次数。

第六步:结果汇总最后,所有Reduce任务的结果将被汇总起来,得到整个数据集的词频统计结果。

可以将结果保存在文件中,或者将其输出到数据库中进行进一步分析。

综上所述,MapReduce词频统计的实验过程包括数据准备、分割数据、Map操作、Shuffle和Sort操作、Reduce操作以及结果汇总。

Java面向对象程序设计实验报告之词频统计

Java面向对象程序设计实验报告之词频统计

1、首先定义了一个读取字符流对象,用来读取java.txt文件中的单词;2、定义集合类对象来存储读取的字符;3、当遇到字母或数字时便存放在临时字符串中,将其加入集合统计次数;4、输出结果。

调试过程:这次实验中,调试测试数据的时候不够全面,以至于测试完并没有发现全部问题,另外由于对函数不够熟悉,有些系统已有函数没有发现,自己写了一遍后才发现,然后又删掉,浪费时间。

从这个实验中,我对文件的读取进一步加深的印象,也对程序调试的理解学到了许多。

实验结果:student出现2次am出现1次a出现2次study出现1次good出现3次day出现2次everyone出现1次I出现1次Hello出现1次up出现1次and出现1次疑难与小结:此次实验让我重新复习了文件和文件输出流、字符流,以及集合类,把老师课堂上讲的理论与实践结合起来,通过实验找到了自己不足之处,对类的方法更有许多不理解,在以后的学习中一定要把知识整理好,综合起来,这样在运用的时候才能得心应手。

代码:import java.util.*;import java.util.regex.*;import java.io.*;public class read{public static void main(String args[]) throws Exception{/* //使用循环读取文本文件中的字符File f=new File("java.txt");FileInputStream fis=new FileInputStream(f);char ch;System.out.println("该文件中的内容如下:");for(int i=0;i<f.length();i++)ch=(char)fis.read();System.out.print(ch);}System.out.println();fis.close(); */BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("java.txt"));StringBuffer sb = new StringBuffer();Set<String> singleSet = new HashSet<String>();String temp = br.readLine();while (null != temp) {sb.append(temp + " ");temp = br.readLine();}String[] Str = sb.toString().split("[^A-Za-z0-9]");for (String string : Str)singleSet.add(string);for (String childString : singleSet) {System.out.print(childString);int count = 0;for (String fatherString : Str){if (fatherString.equals(childString)){count++;}}System.out.println("出现" + count + "次");}}}。

基于词频的文件相似度 数据结构实验报告

基于词频的文件相似度 数据结构实验报告

基于词频的文件相似度数据结构实验报告一、引言文件相似度是指在文本处理领域中,用来衡量两个文档之间相似程度的一种方法。

在实际应用中,文件相似度可以用于文本分类、信息检索、聚类分析等领域。

本实验旨在通过构建基于词频的文件相似度算法,来比较两个文本文件之间的相似程度。

二、算法设计1. 文件预处理在进行文件相似度比较之前,首先需要对文本文件进行预处理。

预处理包括去除文件中的标点符号、停用词以及进行分词操作。

其中,停用词是指在文本处理中无实际含义的词语,如“的”、“是”等。

分词操作是将文本按照词语进行切分,形成一个词语列表。

2. 构建词频向量将预处理后的文本文件转化为词频向量,词频向量是指将文本中的词语按照出现的次数进行统计,并以向量的形式表示。

例如,对于一个文本文件,如果其中包含词语“数据”出现3次,“结构”出现2次,“实验”出现1次,则对应的词频向量为[3, 2, 1]。

3. 计算余弦相似度利用词频向量计算文件之间的余弦相似度。

余弦相似度是指通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们之间的相似程度。

余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间,值越接近1表示两个向量越相似,值越接近-1表示两个向量越不相似。

三、实验过程1. 文件预处理对于给定的两个文本文件,首先进行预处理。

根据预处理步骤,去除文件中的标点符号、停用词,并进行分词操作。

将分词后的结果保存为两个词语列表。

2. 构建词频向量根据预处理后的词语列表,统计每个词语出现的次数,并构建词频向量。

将词频向量表示为一个稀疏向量,只保存非零元素的索引和对应的值。

3. 计算余弦相似度利用词频向量计算两个文件之间的余弦相似度。

首先计算两个向量的内积,再计算两个向量的模长,并将内积除以模长的乘积得到余弦相似度。

四、实验结果通过实验,我们得到了两个文本文件之间的余弦相似度。

根据实验数据,我们可以判断两个文本文件之间的相似程度。

五、实验分析基于词频的文件相似度算法可以很好地衡量两个文本文件之间的相似程度。

hadoop词频统计例子

hadoop词频统计例子

hadoop词频统计例子Hadoop词频统计是一种常见的大数据处理任务,它可以帮助我们分析文本中词语的出现频率。

下面将以Hadoop词频统计例子为题,详细介绍该任务的实现过程。

一、背景介绍Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它能够处理大规模数据集并提供高可靠性和容错性。

词频统计是Hadoop应用中最常见的场景之一,它可以帮助我们发现文本中的热门词汇、分析用户兴趣等。

二、实现步骤1. 数据准备:在进行词频统计之前,我们需要准备待统计的文本数据。

可以选择从文件系统中读取文本文件,也可以从数据库中获取数据。

2. 数据预处理:在进行词频统计之前,我们通常需要对文本数据进行一些预处理操作,如去除停用词、分词等。

这样可以提高统计的准确性和效率。

3. Map阶段:在Map阶段,我们需要将输入数据切分成若干个键值对,其中键表示每个词语,值为1。

这样可以将词频统计任务分解成多个子任务,提高并行处理的效率。

4. Reduce阶段:在Reduce阶段,我们将对Map阶段输出的键值对进行合并操作,统计每个词语出现的次数。

可以使用一个哈希表来保存词语及其出现次数的映射关系。

5. 输出结果:在完成Reduce阶段的计算后,我们可以将结果输出到文件系统中,供后续分析和展示使用。

三、示例代码下面是一个简单的Hadoop词频统计的示例代码,以便更好地理解上述步骤的实现过程。

```java// Map阶段public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();String[] words = line.split(" ");for (String word : words) {this.word.set(word);context.write(this.word, one);}}}// Reduce阶段public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {private IntWritable result = new IntWritable();public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {int sum = 0;for (IntWritable value : values) {sum += value.get();}this.result.set(sum);context.write(key, this.result);}}// 主函数public class WordCount {public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();Job job = new Job(conf, "word count");job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(WordCountMapper.class);job.setReducerClass(WordCountReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}}```四、实验结果分析通过上述代码的执行,我们可以得到每个词语在文本中出现的次数。

4.6双字词词频统计

4.6双字词词频统计

4.6双字词词频统计双字(连续)词同现频率统计的任务是:统计给定语料中有多少个不同的字对( Character pair),每个字对各出现多少次。

例如“发展中国家的”这个汉字串中就有“发展”、“展中中国”“国家”、“家的”共5个字对,每个字对各出现了一次。

字对不一定是双字词,例如“展中”、“家的”不是词,“中国”虽然是词,但在这个汉字串中不是词。

用任一字对在语料中的出现次数,除以所有字对出现的总次数,就可以得到这个字对的频率,即双字同现频率。

如果语料规模充分大并且分布均匀,就可以根据双字同现频率和单字频率来估计其中某个汉字的条件概率。

例如,用字对“中国”的频率除以汉字“国”的频率,可以得到条件概率P(Z1=中|Z2=国),即,当后一字已确定为“国”字时,前字为“中”的可能性有多大类似地,也可以得到条件概率P(Z2=国|Z1=中),即,当前一字已确定为“中”时,后一字为“国”的可能性有多大。

如果考察汉字的条件概率时需要看更长些的上下文,就需要做三字同现、四字同现…的频率统计双字字频统计一般是为了计算单字出现的条件概率或者双字的相关性计算中必然要用到单字出现的概率,因此做双字字频统计往往同时统计单字频率,除非单字频率已经统计过。

对一个文件进行双字字频统计,仍然是循环地读出文件中的每一个汉字,登记其出现次然后查它和前面一个汉字是否在双字字表中出现过:如果已经出现,同现次数加1;否则在双字字表中插入这对汉字,并置同现次数为1。

4.6.1双字字表结构的三种方案双字字表的数据结构是一个更需要仔细斟酌的问题。

国标码汉字6763个,那么所有可能的双字有6763×6763=45738169种。

如果全部放在内存中,每种用2个字节表示同现次数,大约需要占用87兆内存。

日前的微机一般是16兆或32兆内存,面且不是全部内存都能使用。

一般的微机上用的是 WINDOWS系统,允许多个程序同时运行;如果一个程序占用太多内存,别的程序就无法运行了。

mapreduce词频统计实验过程

mapreduce词频统计实验过程

mapreduce词频统计实验过程mapreduce是一种分布式计算框架,被广泛应用于大数据处理中。

其核心思想是将任务分为两个阶段,分别为map和reduce阶段。

其中,map 阶段将输入数据切分为一个个的小块,并由多个workers并行处理;而reduce阶段则汇总并合并map阶段的输出结果,生成最终的统计结果。

在本文中,我将介绍使用mapreduce进行词频统计的实验过程。

首先,我们需要准备实验环境。

在介绍实验环境之前,我们需要先了解一下mapreduce的基本组成部分。

mapreduce由一个master节点和多个worker节点组成。

每个worker节点都有自己的计算资源和存储空间。

在实验中,我将使用三台虚拟机作为worker节点,另一台虚拟机作为master 节点。

接下来,我们需要编写并运行map和reduce函数。

在本次实验中,我们将使用Python编写这两个函数。

map函数的作用是将输入数据切分为若干个小块,并对每个小块进行词频统计。

具体的代码如下所示:pythondef map_function(data):words = data.split()word_count = {}for word in words:if word in word_count:word_count[word] += 1else:word_count[word] = 1return word_count在这段代码中,我们首先将输入数据按空格切分成一个个的单词。

然后,我们使用一个字典来统计每个单词出现的次数。

最终,我们将这个字典作为map函数的输出。

接下来,我们需要编写reduce函数。

reduce函数的作用是将map阶段输出的结果进行合并,并生成最终的词频统计结果。

具体的代码如下所示:pythondef reduce_function(word_counts):result = {}for word_count in word_counts:for word, count in word_count.items():if word in result:result[word] += countelse:result[word] = countreturn result在这段代码中,我们首先定义了一个空字典result,用于保存最终的统计结果。

文本词频统计实验总结

文本词频统计实验总结

文本词频统计实验总结
文本词频统计实验目的是通过统计文本中各个单词的出现频率,来分析文本的语言特征和频率分布,从而对文本进行更深入的理解和分析。

实验中,需要选取一段文本作为样本,并使用词频统计工具来记录文本中各个单词的出现频率。

实验结果分析:通过文本词频统计实验,可以得出以下结论:
1. 单词出现频率越高,在文本中的重要性就越强。

例如,“爱”和“家”这两个单词在恋爱和家庭题材的文本中出现频率极高,说明它们在这类文本中具有极高的重要性。

2. 不同领域的文本,其单词出现频率也会有所不同。

例如,科技文本中会出现更多的数字和符号,而文学文本中则会更多的涉及到情感和人生感悟。

3. 单词出现频率的变化趋势可以反映出文本的情感色彩。

例如,“幸福”和“快乐”这些单词在幸福和快乐的文本中出现频率会更高,而“痛苦”和“悲伤”这些单词在痛苦和悲伤的文本中出现频率则会更高。

4. 单词出现频率的分布可以反映出文本的结构特征。

例如,在一篇关于“旅游”的文本中,“旅行”、“景色”、“景点”等单词的出现频率会更高,而“酒店”、“机票”、“旅游团”等单词的出现频率也会更高,这说明这篇文本的结构特征偏向于“旅游”。

总结起来,文本词频统计实验是一种非常实用的语言分析工具,可以帮助我们更深入地理解文本,并对文本进行分类和分析。

四级词汇数据分析报告(3篇)

四级词汇数据分析报告(3篇)

第1篇摘要:随着我国英语教育改革的不断深入,英语四级考试作为衡量大学生英语水平的重要标准,其词汇部分的重要性不言而喻。

本报告通过对英语四级词汇进行详细的数据分析,旨在揭示四级词汇的构成特点、记忆规律以及备考策略,为考生提供有效的学习指导。

一、数据来源与处理方法1. 数据来源:本报告所使用的数据来源于历年的英语四级词汇真题以及相关词汇教材。

数据包括四级词汇的词性、词频、词义等。

2. 数据处理方法:(1)词频统计:通过统计历年四级真题中出现的词汇频率,分析高频词汇和低频词汇的分布情况。

(2)词性分析:对四级词汇进行词性分类,分析各类词在词汇表中的比例。

(3)词义分析:对四级词汇进行词义分析,总结各类词汇的常见搭配和用法。

二、数据分析结果1. 词频分析:根据词频统计结果,我们可以发现以下特点:(1)高频词汇占比较大:在四级词汇中,高频词汇占据了相当大的比例,考生应重点记忆这些词汇。

(2)低频词汇分布均匀:低频词汇虽然出现频率较低,但分布较为均匀,考生在备考过程中应全面复习。

2. 词性分析:在四级词汇中,各类词性分布如下:(1)名词:约占词汇总量的30%;(2)动词:约占词汇总量的25%;(3)形容词:约占词汇总量的20%;(4)副词:约占词汇总量的15%;(5)其他词性:约占词汇总量的10%。

3. 词义分析:(1)动词:四级词汇中的动词以实义动词为主,考生应重点掌握实义动词的用法和搭配。

(2)形容词:四级词汇中的形容词以描述性形容词为主,考生应学会运用形容词进行描述和比较。

(3)名词:四级词汇中的名词以普通名词和专有名词为主,考生应熟悉各类名词的用法和搭配。

三、备考策略1. 高频词汇记忆:(1)制定记忆计划:根据高频词汇的词性和词义,制定合理的记忆计划,确保全面复习。

(2)多种记忆方法:采用多种记忆方法,如联想记忆、词根词缀记忆、语境记忆等,提高记忆效果。

2. 低频词汇复习:(1)分散复习:将低频词汇分散到每天的学习计划中,避免集中记忆带来的疲劳。

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南京邮电大学
算法与数据结构设计
(2015 / 2016 学年第二学期)题目:词频统计分析系统
专业
学生姓名
班级学号
指导教师
指导单位
日期
词频统计分析系统
一、课题内容和要求
我要完成的题目是算法与数据结构设计中的题目,实验的目的是通过实践来学习,使学生加深对课内所学的有关数据的逻辑结构和存储表示、数据结构的选择和应用、算法的设计和时空效率分析等课程基本内容的理解;另外,在程序设计过程中还会用到C语言编程环境以及程序的调试和测试方面的知识,因此我们会受到比较系统和严格的训练。

此次实验是要实现一个英文文档的词频统计分析系统。

要求能对任意一段英文文档统计出所给字母、数字、空格的个数,并给出分布图或表。

同时能对手动输入的字母和单词进行词频统计。

要求给出相应的算法时间复杂度分析。

通过实习可以提高我们自己的学习能力、通过查阅资料、同时也可以提高我们独立分析问题和解决问题的能力。

二、数据结构说明
在该部分中叙述你选用的每种逻辑数据结构
通常我们把数据的逻辑结构简称为数据结构,数据的逻辑结构分为两大类:线性结构和非线性结构。

三、算法设计
在此说明每个部分的算法设计说明(可以是描述算法的流程图),每个程序中使用的存储结构设计说明(如果指定存储结构请写出该存储结构的定义,如果用面向对象的方法,应该给出类中成员变量和成员函数原型声明)。

四、详细设计
实验程序设计如下:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include<iostream>
using namespace std;
#define MAX 1024 //全局固定变量MAX 1024 typedef struct{ //定义结构体
char word[32];
int num;
} wordlist;
wordlist wl[MAX];
int wordnum=0;
void tongji()
{
char st[32]; //定义自变量
int found;
char c;
int i;
int m=0,n=0,j=0,k=0;
FILE *fp; // 定义文件指针
if((fp=fopen("14220105.txt","r"))==NULL)
exit(1);
while(fscanf(fp,"%s",st)!=EOF)
{
found=0;
for(i=0;i<wordnum;i++)
{
if(strcmp(wl[i].word,st)==0) //字符串的读取
{
wl[i].num++;
found=1;
break;
}
}
if(!found)
{
strcpy(wl[i].word,st);
wl[i].num=1;
wordnum++;
}
}
fclose(fp);
if((fp=fopen("14220105.txt","r"))==NULL)
exit(1);
while((c=fgetc(fp))!=EOF)
{
if(c==' ') // 数字及空格的读取
++n;
else if(c>='0'&&c<='9')
++j;
else if((c>='a'&&c<='z')||(c>='A'&&c<='Z'))
++k;
else ++m;
}
fclose(fp);
printf("读取完毕,结果如下:\n");
printf(" 数字%d\n 字母%d\n 空格%d\n 其他%d\n",j,k,n,m );// 输出结果}
void shuru()
{
char str[100];
char letter[52];
int count[52]={0};//初始化计数器
int i;
int lc=0;//记录字母总数
cout<<"输入字符串:"<<endl;
scanf("%s",str);
//初始化字母表
for(i=0;i<26;i++)
letter[i]='A'+i;
for(i=26;i<52;i++)
letter[i]='a'+i-26;
i=0;
while(str[i]!='\0')//字符串未结束
{
if(str[i]>='A' && str[i]<='Z')// 写字母
{
count[str[i]-65]++;//假设str[i]=='A', 'A'-65等于0 count[0]自增1 lc++;
}
if(str[i]>='a' && str[i]<='z')// 写字母
{
count[str[i]-97+26]++;//'a'==97,前面26 写所加26
lc++;
}
i++;
}
for(i=0;i<52;i++)//显示统计情况
{
if(count[i]!=0)
printf("%c-%d-%3.2f%\n",letter[i],count[i],(float)count[i]/lc*100); }
}
void xuanzhe()
{
printf("1.读档统计\n");
printf("2.输入统计\n");
printf("0.退出\n");//输出退出
printf("选择您所需要的操作:");
}
int main() //主函数
{
int choice;
do
{ xuanzhe();
scanf("%d",&choice);
switch(choice) // switch函数进行循环执行
{
case 0:
return 0;
case 1:
tongji();
break;
case 2:
shuru();
break;
}
}while(1);
}
五、测试数据及其结果分析
程序运行结果1.
2.
3.
时间复杂度为:O(n)
六、调试过程中的问题
每个算法设计和调试时存在问题的思考(问题是哪些?问题如何解决?),以及算法进一步改进的设想。

1.调试过程中发现有丢掉“;”的错误提示,然后在正确的地方加上就可以了。

2.调试的过程中还遇到“{”和“}”对应上的错误,通过把程序中的“{”和“}”
一一对应后加上丢掉的一个“}”这个错误就解决了。

3.
因为编译时没有注意将l打成了1,调试后发现了然后将其改正。

4.
出现一个未知的字符,然后检查过后在主函数中定义了自变量i。

5.
调试时没有错误但是运行时结局不一样,然后经过断点调试,发现没有调用的文件,程序没有运行,然后就在文件夹中创建了一个文本文档。

七、课程设计总结
总结内容包括:
(1)课程设计过程中遇到的问题:
调试过程中发现有丢掉“;”的错误提示,然后在正确的地方加上就可以了。

调试的过程中还遇到“{”和“}”对应上的错误,通过把程序中的“{”和“}”
一一对应后加上丢掉的一个“}”这个错误就解决了。

还有在选择函数的时候会有选择错误的时候,请教同学之后改成正确的函数。

还有写程序的时候会不小心拼写错误或者拼写少了一个字母,使得程序前后不能
对应,出现不能识别的情况,在调试的时候把错误的地方改过来就可以了。

(2)课程设计过程的收获和感受。

在这次课程设计的过程中让我深刻认识到自己在程序设计这方面的不足,比如说
完成的过程中充满了各种复杂的情绪,从一点点到最后一个完整的程序,其中有冥思苦想的烦恼与痛苦,也有调试过程中随着错误减少直至程序可以演示的激动和喜悦。

同时也感受到同学间的友好和热情,虽然最后的程序有些瑕疵,功能没有全部实现,但每迈出一步都是小小的跨越。

在这次程序设计中不仅收获了知识,还锻炼了自己的实践能力,也明白了合作的重要性,同时还牢记了不论做任何事都不能粗心,这样的实验机会对于我们每个人来说都是难得的一次锻炼机会,我们受益匪浅。

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