Jieba库是Python中广泛使用的中文分词工具。其分词原理依赖于中文词库，通过确定汉字间的关联概率，形成分词结果。用户还可以添加自定义词组。Jieba分词提供了三种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。其中精确模式将文本精确切分，全模式则包含所有可能的词语并可能存在冗余，搜索引擎模式在精确模式基础上对长词进行再次切分。

文本词频统计在英文中通常涉及到对文章中出现的单词进行计数。在处理英文时，先将文本转换为小写并去除特殊符号。字典是一种常用的工具，用于映射统计结果的键值对。创建字典时，使用键和对应值初始化。字典的.get方法在查找键时提供默认值，若未找到则新增键值对。字典的.items方法返回键值对列表，可以通过列表排序功能调整输出顺序。

在中文文本词频统计中，主要关注去除非人物高频词、合并不同称呼的同一人物等优化方向。例如，可以去除诸如"将军"、"却说"等非人物相关高频词。此外，针对同一人物的不同称呼，如刘备的"玄德"和"玄德曰"、诸葛亮的"诸葛亮"和"孔明曰"、曹操的"孟德"和"丞相"、关羽的"关公"，可以进行合并处理。实现这一目标时，通常需要根据具体文本内容编写适当的if-elif-else结构逻辑。

为了更高效地处理较大的文本文件，可以考虑使用Python中的collections.Counter方法进行词频统计。Counter方法特别适合用于统计大量数据中元素的出现次数。在处理大文件时，可以分段读取文本，避免一次性加载所有内容导致内存不足的问题。通过合理利用Counter方法，可以实现对中文文本的高效词频统计。

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文章来源：天狐定制

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