import jieba
from collections import Counter

自定義合并規則（根據聊齋內容，可補充更多人物別稱映射）

merge_map = {
# 假設聊齋中有類似 “寧采臣” 和 “寧公子” 是同一人物，可自行擴展
"寧公子": "寧采臣",
"小倩": "聶小倩"
# 可繼續添加其他人物不同說法的映射
}

讀取聊齋文本內容（聊齋文本文件路徑編碼為 utf-8 ）

with open("liao_zhai.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()

使用 jieba 分詞

words = jieba.lcut(text)

合并同一人物不同說法

merged_words = []
for word in words:
# 檢查是否在合并映射中，若在則替換，否則保留原詞
merged_words.append(merge_map.get(word, word))

統計詞頻，取前 20 個

word_count = Counter(merged_words)
top_20 = word_count.most_common(20)

輸出結果

for word, count in top_20:
print(f"{word}: {count}")