实验3 中文分词
必做题：
- 数据准备：academy_titles.txt为“考硕考博”板块的帖子标题，job_titles.txt为“招聘信息”板块的帖子标题，
- 使用jieba工具对academy_titles.txt进行分词，接着去除停用词，然后统计词频，最后绘制词云。同样的，也绘制job_titles.txt的词云。
- 将jieba替换为pkuseg工具，分别绘制academy_titles.txt和job_titles.txt的词云。要给出每一部分的代码。
效果图
代码
import jieba import re from wordcloud import WordCloud from collections import Counter import matplotlib.pyplot as plt# 读取academy_titles文件内容 with open('C:\\Users\\hp\\Desktop\\实验3\\academy_titles.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:academy_titles = file.readlines()# 读取job_titles文件内容 with open('C:\\Users\\hp\\Desktop\\实验3\\job_titles.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:job_titles = file.readlines()# 将招聘信息与学术信息分开 academy_titles = [title.strip() for title in academy_titles] job_titles = [title.strip() for title in job_titles]# 分词、去除停用词、统计词频（对academy_titles） academy_words = [] for title in academy_titles:words = jieba.cut(title)filtered_words = [word for word in words if re.match(r'^[\u4e00-\u9fa5]+$', word)]academy_words.extend(filtered_words)请自行补全代码，或者这周五晚上更新完整代码
