1、最后，使用Python内置的collections库中的Counter类来统计每个词的出现次数，然后查找出现次数前n的高频词汇
2、通过筛选出现次数最高的单词来计算高频词
3、文献文本清洗：将文献列表中的文本提取出来，去除无关信息（如标题、作者等），只保留摘要或全文文本。
4、导出文献列表：在搜索结果页面选择需要统计的文献，然后将其导出为文献列表。可以将文献保存为常见格式如Excel、CSV等。
5、可以使用Python来统计中文高频词
6、确定研究的范围和关键词：确定需要统计的文献范围，以及所关注的关键词或研究对象。
7、然后，可以使用Python中的特定类库（如jieba）来计算每个词语的出现次数
8、选择要统计词频的文本。
9、使用循环依次读取文本中的每个字符，并且替换掉文本中的换行符。
10、然后，使用相应的Python类库(jieba)来进行分词
11、词频，是一种用于情报检索与文本挖掘的常用加权技术，用以评估一个词对于一个文件或者一个语料库中的一个领域文件集的重复程度。词频统计为学术研究提供了新的方法和视野。操作如下：
12、Python（美国发音：/ˈpaɪθɑːn/英国发音：/ˈpaɪθən/）发音类似为“派森”，Python的英文单词意思为“巫师”或“蟒蛇”，它的创造者是荷兰的吉多·范罗苏姆，被喜爱python语言的粉丝亲切称呼为“龟叔”。
13、知网词频统计是指对一篇文章或一段文本中出现的单词进行统计，计算每个单词出现的频率。在知网中，可以通过使用文本分析工具来实现词频统计。具体操作步骤为：首先将需要统计的文本复制到文本分析工具中，然后选择“词频统计”功能，系统会自动对文本中出现的单词进行统计，并按照出现频率从高到低排序。
14、通过词频统计，可以了解文本中出现频率较高的关键词，从而更好地理解文章的主题和内容。此外，词频统计还可以用于文本分析、信息提取、文本分类等领域。
15、首先，读取与处理文本文件
16、在中文文本处理中，需要将整个文本分词，将每个词转换为单独的元素
17、派森，中文的“派森”的一个变音。我们可能管他叫“派森”。但是呢，实际上通过看一些国外的讲座和一些Python的会议，我们发现实际上美国人喜欢把他叫做“派放”，我们翻译成汉字可能就类似于“派放”这么一个发音，这个单词的英文发音就叫“派森”，美式发音就叫“派放”。所以两种发音实际上都是正确的。只取决于你更倾向于使用英式的发音还是使用美式的发音。
18、需要注意的是，知网文献的语料库是相对特定领域的，因此根据需要进行合理的选择和分析，以获取更准确的词频统计结果。
19、打开文本并读取文本open("文件名.","r")，这里是=open("命运.","r").read()。
20、统计词频：对切分后的词语进行词频统计。可以使用计算机编程语言（如Python、R等）编写程序进行统计，也可以使用文本处理软件（如Excel、SPSS等）进行统计。
21、结果呈现：根据统计结果可以生成词频统计表、词云等形式用于展示或进一步分析。
22、登录知网并进行检索：登录中国知网（ki.net）并进行相关主题的检索。可以使用关键词、标题、摘要或全文进行检索。
23、分词：使用分词工具（如结巴分词、哈工大分词等）对文献文本进行分词处理，将文本切分为词语。
24、知网词频统计可以通过以下步骤进行：
25、创建字典类型，对字符出现的次数进行累加。
