你是否正為如何統計 Word 文檔中的詞頻而苦惱？別擔心，無論是為了提取關鍵詞、分析內容結構，還是構建自動化文檔工具，Python 都能輕松幫你搞定。你不僅可以統計某個詞在整個文檔中的總出現次數，還能精確到每一章甚至每一段。本文將帶你一步步掌握如何用 Python 高效準確地完成詞頻統計，幫助你從 Word 文件中快速提取有價值的信息，省去手動查找的麻煩。

在本教程中，我們將使用 Spire.Doc for Python —— 一款功能強大且易于上手的 Python Word 文檔處理庫。它支持讀取、編輯和分析 DOCX 文件的多種功能，而且不依賴于 Microsoft Office 環境。

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在整篇 Word 文檔中查找關鍵詞出現頻率

首先我們來看一個最常見的需求：統計某個詞或短語在整個 Word 文檔中的出現頻率。比如你正在審閱一份 50 頁的合同文檔，想知道“合同”這個詞出現了多少次。

使用 Spire.Doc for Python 提供的 FindAllString() 方法，你可以快速掃描整份文檔，并準確獲取關鍵詞的出現次數，只需幾行代碼就能搞定。

統計詞頻的基本步驟如下：

• 創建 Document 類的對象，并讀取目標 Word 文檔；
• 指定要查找的關鍵詞；
• 使用 Document.FindAllString() 方法查找該詞在文檔中的所有匹配項；
• 統計匹配次數并輸出結果。

下面的代碼展示了如何統計關鍵詞 "AI繪畫" 在整個 Word 文檔中出現的次數：

from spire.doc import *
from spire.doc.common import *

# 創建一個 Document 對象
document = Document()

# 加載 Word 文檔
document.LoadFromFile("/input/AI繪畫的利弊及法律應對.docx")

# 設置需要查找的關鍵詞
keyword = "AI繪畫"

# 查找所有的匹配項（False：區分大小寫，True：全文搜索）
textSelections = document.FindAllString(keyword, False, True)

# 計算出匹配項的個數
count = len(textSelections)

# 打印結果
print(f'"{keyword}" 在文章中出現了 {count} 次。')
document.Close()

下方是使用該段代碼查找 Word 文檔中關鍵詞出現頻率的結果預覽： 

按節統計 Word 文檔中的關鍵詞出現頻率

Word 文檔通常被劃分為多個節（Section），每個節可以包含自己的段落、表格和其他內容。有時候，你可能并不只想統計整個文檔中關鍵詞出現的總次數，還想著知道它在每個節中分別出現了多少次。

為了實現這一點，我們可以遍歷文檔中的所有節，并在每個節內部查找目標關鍵詞。下面我們就來看一下如何使用 Python 來實現按節統計詞頻。

實現步驟如下：

• 創建一個 Document 對象并加載 Word 文件；
• 定義要搜索的目標關鍵詞；
• 遍歷文檔中的所有節，并在每個節中遍歷所有段落；
• 使用正則表達式統計關鍵詞的出現次數；
• 輸出每個節中的統計結果，并匯總總次數。

下面的示例代碼演示了如何統計關鍵詞 "AI繪畫" 在 Word 文檔每個節中的出現次數：

import re
from spire.doc import *
from spire.doc.common import *

# 創建一個 Document 對象并加載 Word 文件
document = Document()
document.LoadFromFile("/input/AI繪畫的利弊及法律應對.docx")

# 指定要查找的關鍵詞
keyword = "AI繪畫"

# 關鍵詞出現的總次數
total_count = 0

# 獲取所有節（Section）
sections = document.Sections

# 遍歷每一節
for i in range(sections.Count):
    section = sections.get_Item(i)
    paragraphs = section.Paragraphs

    section_count = 0  
    print(f"\n=== 第 {i + 1} 節 ===")

    # 遍歷該節中的每個段落
    for j in range(paragraphs.Count):
        paragraph = paragraphs.get_Item(j)
        text = paragraph.Text

        # 使用正則表達式查找所有匹配項
        count = len(re.findall(re.escape(keyword), text, flags=re.IGNORECASE))
        section_count += count
        total_count += count

    print(f'第 {i + 1} 節中共出現：{section_count} 次')

print(f'\n=== 所有節中總共出現：{total_count} 次 ===')
document.Close()

下方圖片展示了使用 Python 按節統計關鍵詞出現頻率的結果： 

按段落統計 Word 文檔中的關鍵詞出現頻率

在進行敏感詞檢測或內容審查等任務時，往往需要更細致的詞頻分析。這一節我們就來看看如何按段落統計 Word 文檔中某個關鍵詞的出現頻率，幫助你更深入了解特定文本在文檔中的分布情況。

按段落統計關鍵詞出現頻率的步驟如下：

• 創建 Document 對象，并加載 Word 文檔；
• 指定要搜索的關鍵詞；
• 遍歷文檔中的每個節和其中的每個段落；
• 使用正則表達式查找并統計關鍵詞的出現次數；
• 輸出每個包含關鍵詞的段落編號及出現次數，并匯總總次數。

下面的代碼演示了如何統計關鍵詞 "AI繪畫" 在 Word 文檔各段落中的出現頻率：

import re
from spire.doc import *
from spire.doc.common import *

# 創建一個 Document 對象
document = Document()

# 加載 Word 文檔
document.LoadFromFile("/input/AI繪畫的利弊及法律應對.docx")

# 自定義要查找的關鍵詞
keyword = "AI繪畫"

# 初始化變量
total_count = 0
paragraph_index = 1

# 遍歷每一節和其中的段落
sections = document.Sections
for i in range(sections.Count):
    section = sections.get_Item(i)
    paragraphs = section.Paragraphs
    for j in range(paragraphs.Count):
        paragraph = paragraphs.get_Item(j)
        text = paragraph.Text

        # 忽略大小寫查找關鍵詞的所有出現次數
        count = len(re.findall(re.escape(keyword), text, flags=re.IGNORECASE))

        # 如果找到關鍵詞，則輸出結果
        if count > 0:
            print(f'第 {paragraph_index} 段："{keyword}" 出現了 {count} 次')
            total_count += count
        paragraph_index += 1

# 輸出總共出現的次數
print(f'\n所有段落中總共出現：{total_count} 次')
document.Close()

下方為按段落統計關鍵詞出現頻率的結果預覽： 

總結

本文介紹了如何使用 Python 按全文、按節、按段落統計 Word 文檔中關鍵詞的出現頻率。無論你是在處理長篇報告、篩查敏感詞，還是開發智能文檔工具，通過 Spire.Doc for Python 實現自動化操作，既高效又準確。

關于統計詞頻的常見問題

Q1：如何統計某個詞在 Word 文檔中出現了多少次？

你可以使用 Word 自帶的查找功能手動統計，也可以使用 Python 搭配 Spire.Doc 等庫進行自動統計。后者可以更靈活地處理整個文檔，或者只針對特定節或段落進行分析。

Q2：可以分析多個 Word 文件中的詞頻嗎？

當然可以。你可以在 Python 中編寫循環，批量加載多個 Word 文檔，并對每個文件應用相同的詞頻統計邏輯。這種方式特別適合用于批量文檔處理或內容審計場景。

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