blocks|key|1936187|text|您可以使用俄语的Python形态学分析器之一来规范这个词：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1936188|https://github.com/kmike/pymorphy2|unordered-list-item|offset|length|1936189|https://github.com/kmike/pymorphy|1936190|https://github.com/irokez/Pyrus|1936191|在https://github.com/nltk/nltk里也有一台可供俄国人使用的波特树干机。此外，您还可以从命令行使用http://company.yandex.ru/technologies/mystem/。|1936192|我推荐pymorphy2来执行您的任务，但我有一点偏见:)|1936193|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|1|2|3|https://github.com/nltk/nltk|4|http://company.yandex.ru/technologies/mystem/^0|0|0|Y|0|0|0|X|1|0|0|V|2|0|1|S|3|1P|19|4|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|11|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|12|8|@]|9|@$E|13|F|14|1|15]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|D|7|16|8|@]|9|@$E|17|F|18|1|19]]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|1A|8|@]|9|@$E|1B|F|1C|1|1D]]|A|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|1E|8|@]|9|@$E|1F|F|1G|1|1H]|$E|1I|F|1J|1|1K]]|A|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|-4|5|6|7|1M|8|@]|9|@]|A|$]]]|P|$Q|$5|R|S|T|A|$U|C]]|V|$5|R|S|T|A|$U|H]]|W|$5|R|S|T|A|$U|J]]|X|$5|R|S|T|A|$U|Y]]|Z|$5|R|S|T|A|$U|10]]]]

You can use one of Python morphology analyzers for Russian to normalize the word:

<ul>
<li><a href="https://github.com/kmike/pymorphy2" rel="nofollow">https://github.com/kmike/pymorphy2</a></li>
<li><a href="https://github.com/kmike/pymorphy" rel="nofollow">https://github.com/kmike/pymorphy</a></li>
<li><a href="https://github.com/irokez/Pyrus" rel="nofollow">https://github.com/irokez/Pyrus</a></li>
</ul>

There is also a Porter stemmer for Russian in <a href="https://github.com/nltk/nltk" rel="nofollow">https://github.com/nltk/nltk</a>. Also, you could employ <a href="http://company.yandex.ru/technologies/mystem/" rel="nofollow">http://company.yandex.ru/technologies/mystem/</a> from a command line.

I'd recommend pymorphy2 for your task, but I'm a bit biased :)

blocks|key|1936171|text|PyStemmer和NLTK是这里两个明显的库。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1936172|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://pypi.python.org/pypi/PyStemmer/|1|http://nltk.org/^0|0|9|0|A|4|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]|$A|R|B|S|1|T]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]]]

<a href="https://pypi.python.org/pypi/PyStemmer/" rel="nofollow">PyStemmer</a> and <a href="http://nltk.org/" rel="nofollow">NLTK</a> are the two obvious libraries here.

Please tell me how to solve this problem better.

I have the text of the Russian and I want to find the 10 most common words with morphology.
Maybe there is any open source libraries to solve this issue in python?

Find the 10 most frequently occurring words with morphology

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解答不清晰，无法理解或解决问题。

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功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

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请告诉我如何更好地解决这个问题。我有俄文，我想找10个最常见的词与形态学。也许在python中有任何开源库来解决这个问题。

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