词频统计在分析文章、进行舆情分析乃至理解社区活跃点时，起到了关键作用。从插画自媒体人到社区运营者，无论是想要了解小红书插画需求，还是分析社区活跃话题，词频统计都提供了有效的数据支持。市面上的工具虽然多样，但普遍存在分析量受限、功能不全、收费高昂等问题。于是，选择自学Python开发词频分析工具成为了更实惠的选择。
基于Python，结合结巴分词库，这款工具实现了高效、灵活的词频分析功能，不仅适用于中文文本，还能处理英文分词。其设计旨在简化分析流程，满足用户多样化的分析需求。
使用该工具进行词频统计分析的流程简洁明了，主要分为三个步骤：
**第一步：粘贴文本** - 将需要分析的文本内容粘贴到指定的TXT文件中。例如，可以将包含3000个参加人数超过1000人的活动标题的文本放入工具中。
**第二步：运行程序** - 双击运行“keywords.exe”程序。在运行过程中，需根据提示输入三个参数：提取的高频词数量、是否去掉单个字、以及输出文件名称。以分析3000个活动标题为例，输入20个高频词、去掉单个字、文件名为“豆瓣线上活动”。
**第三步：查看结果** - 分析完成后，通过打开“3_结果”文件夹下的TXT文件查看统计结果，同时系统会自动生成词云图，直观展示高频词汇。
为了提高词频分析的精准度，工具内置了停用词功能。停用词列表包含了大量常见但对分析无特别意义的词汇，如中文的“的、地、得”等，用户可根据需要在停用词库中添加特定词汇，以过滤掉无关紧要的高频词。此外，自定义词功能允许用户添加行业特征词汇或网络新词，确保分析结果更贴合实际需求。
为了方便用户获取和使用这款工具，提供了一个最新下载链接。如果您在使用过程中发现该工具对您的工作或研究有所帮助，不妨给予支持，通过点赞的形式表达感谢。