文章目录

• 实验题目
• 一、思路
• 二、步骤
• • 1.思路
  • 2.编码
• 总结

实验题目

## 实验题1

以下是一系列书评,但是很多是灌水的,请你写一段代码,把灌水的书评尽可能去掉。

灌水书评一般会有一个特点：重复的字比较多，利用这个特点，把灌水书评去掉

‘这是一本非常好的书，作者用心了’,
‘作者大大辛苦了’,
‘好书，感谢作者提供了这么多的好案例’,
‘书在运输的路上破损了，我好悲伤。。。’,
‘为啥我买的书上有菜汤。。。。’,
‘啊啊啊啊啊啊，我怎么才发现这么好的书啊，相见恨晚’,
‘书的质量有问题啊，怎么会开胶呢？？？？？？’,
‘好好好好好好好好好好好’,
‘好难啊看不懂好难啊看不懂好难啊看不懂’,
‘书的内容很充实’,
‘你的书上好多代码啊，不过想想也是，编程的书嘛，肯定代码多一些’,
‘书很不错!!一级棒!!买书就上当当，正版，价格又实惠，让人放心!!!’,
‘无意中来到你小铺就淘到心意的宝贝，心情不错!’,
‘送给朋友的、很不错’,
‘这是一本好书，讲解内容深入浅出又清晰明了，推荐给所有喜欢阅读的朋友同好们。’,
‘好好好，下一个看看’,
‘渣渣渣渣渣渣渣渣’,
没用没用没用没用’,
‘很好的书，五颗星’

一、思路

二、步骤

1.思路

评论读出（txt文件读取)->对评论进行按条放置(列表放置)->对每条评论用jieba库进行分词->单位词长度*单位词出现次数进行判断->移除注水评论

2.编码

代码如下（示例）：

import jieba

file= open("shuping.txt", "r", encoding='utf-8').read()
file=file.replace(',', '').replace('.', '').replace('\'', '')
linesList=file.split('\n')  # 将读出的每行评论作为不同的元素放到list当中去
removelines=[]
for line in linesList:
    words=jieba.cut(line,cut_all=True) #使用精准模式进行分词
    counts={}
    for word in words:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1  # 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1
    wordslist = list(counts.items())
    for item in wordslist:
        if (len(item[0])*item[1]>=len(line)*0.5):
            print("该被移除-->"+str(linesList.index(line)))
            if line in linesList:
                removelines.append(line)
                break

for line in removelines:
    linesList.remove(line)
print(linesList)

总结

代码耦合度较高，且该种方法只能删除注水书评中重复字数较多的情况，有待进一步提高，欢迎有更好想法的朋友留言我改进。