根据学习至今的python，和导师吩咐的方向，一共做了5件事：1.政府网http://www.gov.cn/index.htm中养老政策特殊文本爬取与保存。2.基于的TF/IDF多文档关键词抽取。-基于TF-IDF算法的关键词抽取（原文：） import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20,
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2023-12-12 15:22:04
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首先介绍markdown，这是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。在日常分析中可以使用其对分析过程进行解释说明，这样便于以后的复盘。切换用快捷键Esc+m，切回来则用Esc+y。接下来我们需要使用python对一份网上的下载数据进行一个完整的数据分析过程。1.加载数据数据来源网上，是用户在一家CD网站上的消费记录，将近7万条。数据储存格
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2023-06-30 11:45:31
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文章目录前言一、概述1. 处理和理解文本（文本标准化）1.1 去除HTML标签二. 去除非中文字符总结 前言这里是文本分析系列文章的开篇，我将会提供一个完整的基于python的系列nlp教程，有兴趣的可以关注一波~一、概述自然语言处理（NLP）在现今社会上扮演着非常重要的角色，利用它可以轻松的实现人工智能对话和语义理解，模型分割以及文本聚类等一系列原来难以想象的事情，现在我们来简要介绍相关的内容
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2023-08-21 05:42:51
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在当前自然语言处理和文本分析是研究和应用的热点领域。而该领域包含各种具体的技能和概念，在深入实践之前需要对它们有彻底的理解，为此必须掌握一些基本的字符串操作和处理技巧。在这里我们主要讲解“利用给定编程语言的标准库进行基本的字符串操作。”当然实际意义的文本分析将远远超出字符串处理的范畴，而那些更加先进的核心技术可能并不需要你频繁的亲自对文本进行操作，然而文本数据预处理对于一个成功的文本分析项目来说，
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2023-08-09 15:03:57
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前言：在进行自然语言的建模(NLP)时，我们通常难以处理文字类型的数据，因此在常见的机器学习项目中，数据的格式是结构化的，就算在视觉处理的时候也是一个矩阵或者高维张量的形式。那么文字类型的数据我们应该如何处理以及理解文本的单词、短语、句子和语法结构呢？下面带大家进入NLP 的世界！文献：《python文本分析》----Dipanjan Sarkar本文的主要内容：文本切分(句子切分和单词切分)
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2023-09-11 16:58:57
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在如今这个数据驱动的时代，数据分析和文本分析的能力愈发重要。许多组织和企业希望通过对文本数据的深入分析获取有价值的信息。然而，要解决“数据分析文本分析怎么做”这个复杂的问题，需要我们详细探讨现象、原因、解决方案及预防优化措施。
## 问题背景
文本分析是对文本数据进行处理和分析的一种技术，它可以帮助我们从大量无结构的数据中提取信息。以客户反馈或社交媒体评论为例，我们需要分析这些文本以识别客户的
绪论最近做课题，需要分析短文本的标签，在短时间内学习了自然语言处理，社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词（融合社会标签和时间属性）进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了，本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍（英文）。不同版本python混用（官方用法）Python2 和python3 是一个神一般的存在，如何让他们共存呢，直到我用了pycharm我才
1.背景介绍Python是一种强大的编程语言，它具有简洁的语法和易于学习。在数据挖掘领域，Python是一个非常重要的工具。文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支，它涉及到对大量文本数据的分析和处理，以发现隐藏的模式和信息。在本文中，我们将讨论Python文本挖掘的基础知识，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例以及未来发展趋势。2.核心概念与联系在进入具体的内容之前，我们需要了解
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2024-09-11 18:54:29
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1. 参数估计方法（三种）：MLE、MAP和贝叶斯估计**两类常见的Inference问题： Estimation问题：估计一个能够最好地描述观测值X的分布的参数，记为θ Prediction（或Regression）问题：给定已有的观测值，计算一个新的观测值x出现的概率，即P(x|X)本文总结的三种参数估计方法均是基于贝叶斯法则： （1-1） 定义为相应的术语如下： （1-
一份好的数据分析报告要有以下要点：1.框架万丈高楼平地起，一个好的框架是这份报告的前提条件。好的分析肯定要有基础有层次，基础坚实并且层次分明才会让读者一目了然；架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才会有读者愿意去读下去。2.结论虽然在平时，对一件事情盖棺定论不是一种好的行为，但数据分析恰恰就是通过对数据的理性分析产出结论。所以，数据每一个数据分析都要有结论，而且结论一定要明确，不
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2023-11-09 11:59:27
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说明1.项目背景 随着计算机技术的发展、Web 应用的逐步普及，大量的电子文本已经触手可及，文本数据的增多引发了另一个问题：人们如何从规模庞大的文本数据中主动或被动地发现有用的信息。这是信息检索中的问题，也是深层次文本内容挖掘和分析中的问题。文本聚类分析是文本挖掘中一个方面的内容，主要应用于加速检索过程、对搜索引擎检索结果聚类呈现、话题的自动发现
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2023-09-07 11:14:54
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python进行文本分析 Python 有许多强大的库和工具可以用于文本分析。下面是一个简单的文本分析流程，使用一些常见的 Python 库和工具：
读取文本数据：使用 Python 的内置函数 open() 或第三方库如 Pandas 读取文本文件，例如
import pandas as pd
data = pd.read_csv('text_data.csv')
清
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2023-05-31 13:32:12
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Python文本情感分析引言： 情感分析：又称为倾向性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，其中情感分析还可以细分为情感极性（倾向）分析，情感程度分析，主客观分析等。 情感极性分析的目的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向。 比如我们标注数据集，标签为1表示积极情感，0位
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2023-06-30 10:31:34
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Python文本分析格式化数据：表格、json非格式化数据：字符串、文本内容：1、中文分词2、自定义词典、去停用词3、词频统计、关键词抽取4、案例：招聘需求关键词抽取一、 中文分词分词：就是将0维的非格式化文本转化为格式化、向量化数据中文分词：将一个汉字序列切分成一个个单独的词英文文档中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在分词
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2023-07-05 16:25:28
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GBDTGBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。Boosting思想Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。Bagging与Boo
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2024-08-12 15:06:58
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# 如何用Python进行政策文本分析
政策文本分析是利用自然语言处理（NLP）技术对政策文件进行理解、分析和提取信息的过程。本文将通过一个具体的案例，展示如何用Python进行政策文本分析，涉及文本预处理、关键词提取、情感分析等步骤，同时会提供相关代码示例和可视化工具。
## 1. 问题背景
以“某地区疫情防控政策”作为研究对象，我们希望通过分析政策文本，提取出其中的关键措施、关键词及情感
目录本文是《Python实战从入门到精通》系列之第5篇1、文件写入2、附加到文件 1、文件写入通过一个例子来讲解文件写入。下边例子假设我们需要将一条简单的消息存储到文件中，类似代码如下：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
filename = 'programing.txt'
# 写的方式打开文件
with open('progr
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2023-10-24 00:31:33
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python爬虫---爬虫的数据解析的流程和解析数据的几种方式一丶爬虫数据解析概念：将一整张页面中的局部数据进行提取/解析作用：用来实现聚焦爬虫的吧实现方式：正则 (针对字符串)
bs4
xpath (最常用)
pyquery " https://www.jianshu.com/p/770c0cdef481" # 有待查询数据解析的通用原理是什么？标签的定位
数据的提取页面中的相关的
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2023-06-21 14:18:09
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文章目录一、简介二、k-means算法2.1 模型参数2.2 常用模型方法2.3 实际例子2.3.1 获取聚类中心：2.3.2 获取类别2.3.3 获取每个点到聚类中心的距离和三、mini batch k-means算法3.1 模型参数四、层次聚类算法4.1 模型参数4.2 模型常用方法4.3 实际例子4.3.1 获取层次树中的叶子数4.3.2 获取每个非叶结点中的子节点数量4.3.3 可视化五
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2023-06-15 10:03:08
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文本分析0.效果图 这里有些“二人”、“不会”等词语没用筛选掉，手动筛选即可。1.整体思路：调用的库：jieba,matplotlib,networkx,wordcloud分析的文本：三联版连城诀需要的工具：Python，小说文本，中文停词文档。2.具体实现：1.读取文本:def read_txt():
file=open('连城诀【三联版】.txt','r+',encoding='gbk
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2023-09-14 10:25:12
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