文本预处理之分词详解文本预处理是自然语言处理（NLP）中的重要步骤，它为机器学习模型提供了结构化和非结构化的文本数据。分词是文本预处理的一个关键步骤，它涉及将连续的文本分割成独立的词汇或词条。分词在NLP任务中起着至关重要的作用，因为它可以帮助模型理解文本中的基本元素和语义。一、分词的原理分词的主要原理是基于词汇边界的确定。一般来说，分词算法会尝试在文本中找到连续的子序列，这些子序列是最有可能的词
# 如何在Python中实现中文文本分段
作为一名刚入行的开发者，你可能会面对许多问题，尤其是在处理中文文本时。本文将带领你了解如何在Python中实现中文文本分段的过程。我们将一步步地从流程、代码到饼状图，让你全面理解这个过程。
## 整体流程
在进行中文文本分段之前，我们首先需要确定清晰的流程。以下是一个简单的流程图，展示了实现中文文本分段的主要步骤：
```mermaid
flowc
1 1在Keras的Embedding层中使用预训练的word2vec词向量：
import numpy as np
import pandas as pd
#1准备工作
# graph LR
# 文本-->分词
# 分词-->训练词向量
# 训练词向量-->保存词向量
import gensim
#训练自己的词向量,并保存
def trainWord2Vec(fileP
slogan： 我学编程就是为了赚钱，后来发现它不只是能赚钱… 本文目录1.分支结构if语句的使用2.循环结构2.1 for-in循环2.2 while循环 1.分支结构if语句的使用在Python中，要构造分支结构可以使用if、elif和else关键字。（elif是 else if 的缩写，但Python里规定只能这样写） 下面的例子中演示了如何构造一个分支结构。username = input
在处理文本相似度的时候，近年来语义相似度计算尤其是中文文本的语义相似度计算引起了越来越多的关注。这不仅在自然语言处理（NLP）领域有广泛的应用，也在搜索引擎优化、推荐系统等业务中扮演着重要角色。
用户场景如下：
- 数据科学家需要处理来自不同社交媒体的中文数据，以提取用户反馈。
- 客户服务代表希望能快速找到与用户问题相似的历史问答记录。
- 开发者需要优化搜索引擎，以提供更精准的搜索结果。
本文由来在做抽取日常短语中地名（包括省市区县街道社区道路）的工作，待处理的文本都是常用语，本身该工作也只是一个小工程，暂时没有花时间学术研究模型，也不太在意准确率。语言是python，有一些bug和处理方法建议，主要是关于中文句子的正则匹配，记录下来以备不时之需。汉字正则和取字符问题问题：需要匹配该句子的规则性很强的部分汉字。例如：我去了长安路买东西。识别路的结果应为“长安路”str=u'我去长安
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2024-03-07 13:10:38
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使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐 最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》，系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用，在此做一个总结。 隐语义模型LFM和LSI，LDA，Topic Model其实都属于隐含语义分析技术，是一类概念，他们在本质上是相通的，都是找出潜在的主题或分类。这些技术一开始都是在文
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2024-08-02 09:47:57
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'''创建数据集和类标签'''
def loadDataSet():
docList = [];classList = [] # 文档列表、类别列表
dirlist = ['C3-Art','C4-Literature','C5-Education','C6-Philosophy','C7-History']
for j in range(5):
for i
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2024-01-03 22:27:07
85阅读
1.Python中文处理Python的中文处理
一、使用中文字符
在python源码中如果使用了中文字符，运行时会有错误，解决的办法是在源码的开头部分加入字符编码的声明，下面是一个例子：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: cp936 -*-
Python Tutorial中指出，python的源文件可以编码ASCII以
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2024-08-20 22:24:10
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最近在做一个虚拟客服的项目，简单的了解了一下中文语境的集中句子相似度的算法看了大佬的项目和博客，不明觉厉基于音形码，EditDistance的字符串纠正相似度算法音形码格式：【韵母，声母，结构，四角编码，笔画数】 共8位音形码相似度算法 TODO 字
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2024-05-13 20:15:37
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一、序言
文本匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，自然语言处理中的许多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如网页搜索可抽象为网页同用户搜索 Query 的一个相关性匹配问题，自动问答可抽象为候选答案与问题的满足度匹配问题，文本去重可以抽象为文本与文本的相似度匹配问题。
传统的文本匹配技术如信息检索中的向量空间模型 VSM、BM25 等算法，主要解决词汇层面的匹配问题，或者
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2023-11-09 12:13:48
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中文文本分类，TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention, DPCNN, Transformer, 基于pytorch介绍我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。以字为单位输入模型，使用了预训练词向量：搜狗新闻 Word+Character 300d。类别：财经、房产、股票、教育、
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2023-11-16 14:57:20
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# Python 中文文本聚合
随着大数据时代的到来，文本数据的处理变得尤为重要。特别是在中文领域，如何对海量的中文文本进行有效的聚合和分析，已成为许多企业和研究者关注的焦点。本篇文章将介绍如何使用 Python 进行中文文本聚合，包括数据的预处理、聚类算法的应用以及结果的可视化。同时，我们将通过示例代码详细阐述每个步骤的具体实现。
## 文本数据的准备
在进行文本聚合之前，我们需要准备好文
原创
2024-09-14 03:34:20
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# 中文文本纠错技术探索
随着互联网的快速发展，中文文本的使用频率日益增加。无论是社交媒体、电子邮件，还是在线文章，日常交流中难免会出现拼写错误和语法问题。因此，中文文本纠错显得尤为重要。本文将探讨中文文本纠错的概念、方法、应用以及用Python实现文本纠错的基本示例。
## 一、什么是文本纠错？
文本纠错指的是利用技术手段自动检测和修正文本中的错误，错误可以是拼写错误、语法错误，甚至是用词
问题1.多余的'\n' 在5.2节里我们基本掌握了Python下的文件读文件操作基本方法，但是也存在一些小小问题，细心的读者会发现下面这幅图的问题。 上图每次打印输出words时，先打印了一行从文件里读取的内容，之后有一行空格行。这是为什么呢？文本a.txt里两行字符串是紧挨着的，但输出时却是两行字符串间有一个空行，我们分析一下。下图是我们用诸如写字板记事本等软件打开的a.txt文件，这些内容是这
# 中文文本赋值 Python
## 导言
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，中文文本处理一直是一个具有挑战性的问题。由于中文的特殊性，例如拼音、多音字、歧义等，使用Python对中文文本进行赋值和处理是一项重要的技能。本文将介绍如何使用Python进行中文文本赋值的基本原理和常用方法，并提供代码示例。
## 中文文本赋值
### 背景
原创
2023-12-01 07:32:13
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前述：这里就是记录一下自己学习的内容，因为是个小白，所以很多基础的东西也会记录一下，主要还是加深一下自己的印象。资料来源于廖雪峰老师的官网，还有哔站的教学视频。 数据类型在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种：整数、浮点数、字符串、布尔值、空值、变量、常量。主要找几个写写字符串字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本，比如'abc'，"xyz"等等。如果字符串内部既包含'
# Python imp模块详解
在Python中，`imp`模块是一个用于处理导入模块的内置模块。它提供了一些方便的函数，可以动态地加载和导入模块，以及检查模块的信息。本文将详细介绍`imp`模块的使用方法，并给出一些示例代码来帮助理解。
## imp模块的基本功能
`imp`模块中包含了一些常用的函数，下面是一些常用的功能：
1. `find_module(name, path=Non
原创
2024-05-10 07:09:31
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# Python中文文本纠错实现指南
作为一名刚入行的小白，学习如何实现中文文本纠错的过程将会十分有趣。下面，我们将介绍实现这一功能的流程，并提供详细的代码示例。
## 流程步骤
首先，我们可以把整个流程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 任务 |
|------|---------------------|
| 1 | 安装必要的库
原创
2024-08-30 05:31:48
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简介查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此），网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理，Java实现，R语言实现，甚至都有一个C++的实现。正好我写的一些文章，我没能很好的分类，我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类，然后我再看每个聚类大概的主题是什么，给每个聚类一个标签，这
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2024-01-31 22:07:57
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