在大数据时代，文本挖掘是一个十分重要的领域。其中，提取高频词汇是许多自然语言处理任务的重要预处理步骤。Python 提供了丰富的工具集，可以轻松地实现高频词汇提取。本文将介绍如何使用 Python 中的常用库进行高频词汇提取，并通过案例演示其应用。
1. 前置知识
在了解高频词汇提取技术之前，需要先掌握以下一些基础知识：
（1）什么是词袋模型？
词袋模型（Bag of Words Model）是文本表示中最基础和最简单的一种形式。在该模型中，符号串被转换为合适的数字形式，以便进行文本处理。
（2）文本分词
文本分词是将文本按照一定规则划分成若干个词元的过程。在文本挖掘任务中，分词是必不可少的一个环节，也是后续处理的重要基础。
（3）停用词
在自然语言处理中，停用词指那些在处理文本时并无任何意义的词语，如“的”、“是”、“之”等连词、副词、介词等。处理文本时，需要排除这些词语，提取有意义的信息。对于不同的任务和场景，停用词列表也会有所不同。
2. 高频词汇提取流程
Python 中常用的高频词汇提取技术主要分为以下几步：
（1）加载文本数据
使用 Python 的 I/O 类库，如 `open` 函数、`pandas` 库、`csv` 库等，将待处理的文本数据加载到内存中，并将其转化成可供后续处理的格式。
（2）数据预处理
由于文本数据通常存在噪声和冗余信息，因此在进行高频词汇提取之前，需要先进行数据预处理，包括划分句子、过滤特殊符号、清洗 URL 等操作。
（3）分词与词干还原
通过调用 Python 中常用的 NLP 库，如 `nltk`、`jieba` 等，对文本进行分词和停用词过滤。分词是为了抽取单位性较强的词元，便于后续的词频统计；
