探索性数据分析是任何机器学习工作流程中最重要的部分之一，自然语言处理也是如此。 但是，应该选择哪些工具来有效地浏览和可视化文本数据？ 在本文（Shahul Es最初在 Neptune博客 上发布 ）中，我们将讨论和实现几乎所有可以用来理解文本数据的主要技术 ，并为您提供了完成该工作的Python工具的完整指南完成。 开始之前：数据集和依赖项 在本文中，我们将使用来自Kaggle的一百万个
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2023-10-30 21:33:59
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目录：一、urllib模块二、requests模块三、请求模块中的一些关键参数总结四、数据提取一、urllib模块1.urllib.request模块在python2的版本中，有urllib2、urllib两个模块；到了现在的python3版本中，已经把urllib和urllib2合并成为了urllib.request模块。下面是几种常用的方法：向网站发起一个请求并获取响应：urll
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2024-07-29 09:52:10
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Python文本数据分析与处理(新闻摘要)分词使用jieba分词, 注意lcut只接受字符串过滤停用词TF-IDF得到摘要信息或者使用LDA主题模型TF-IDF有两种
jieba.analyse.extract_tags(content, topK=20, withWeight=False) # content为string, topK选出20个关键字, withWeight: 每一个关键
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2023-08-22 12:13:16
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1、[root@PC1 test]# ls
a.txt test.py
[root@PC1 test]# cat a.txt
u r d
s f e
a d e
x v m
e f x
e r d
z d v
[root@PC1 test]# cat test.py ## 提取程序，提取文本中包含e的数据
#!/usr/bin/python
in_file = o
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2023-06-01 15:28:59
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本章解决问题我们如何能构建一个系统，从非结构化文本中提取结构化数据，如表格？有哪些稳健的方法识别一个文本中描述的实体和关系？哪些语料库适合这项工作，我们如何使用它们来训练和评估我们的模型？这里写目录标题1 信息提取2 分块2.1 名词短语分块 NP-chunking2.2 标记模式2.3 用正则表达式进行词块划分2.4 探索文本语料库2.5 加缝隙2.6 块的表示：标记与树3 开发和评估词块划分器
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2024-07-30 18:34:35
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第07章 从文本提取信息7.1 信息提取信息提取结构7.2 分块名词短语分块标记模式探索文本语料库加缝隙块的表示：标记与树7.3 开发和评估分块器读取IOB 格式与CoNLL2000分块语料库简单评估和基准训练基于分类器的分块器7.4 语言结构中的递归用级联分块器构建嵌套结构树树遍历7.5 命名实体识别7.6 关系抽取7.7 小结 import nltk, re, pprint回答下列问题：我们
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2023-11-18 20:16:03
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1.pdf文件获取文本import pdfplumber
with pdfplumber.open("4.pdf") as pdf:
first_page = pdf.pages[0]
print(first_page.chars[0]) # 获取pdf信息
print(first_page.extract_text()) # 获取文本
print(f
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2023-07-01 13:26:45
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在处理各种文本数据时，提取出其中的 URL 是一种常见的需求。此博文将详细介绍 “python提取文本中url” 的相关技术方案，并结合多个技术要点进行深入分析。
### 版本对比
在不同版本中，提取 URL 的特性有所变化。新版本通常拥有哪些新特性以及改进？
```mermaid
quadrantChart
title URL提取特性差异
x-axis 0:legacy->
作者 | Intuition Engineering 这是我们在iki项目工作中的一系列技术文章中的第一篇，内容涵盖用机器学习和深度学习技术来解决自然语言处理与理解问题的一些应用案例。在本文中，我们要解决的问题是从非结构化文本中提出某些特定信息。我们要从简历中提取出用户的技能，简历可以以任意格式书写，比如“曾经在生产服务器上部署定量交易算法”。本文有一个演示页面，可以用你的简历试试我们的模型
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2024-08-20 17:52:42
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本文为大家分享了Python文本特征抽取与向量化的具体代码，供大家参考，具体内容如下假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”（positive）还是“踩”（negative）呢？这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步，就是将文本转换为特征。因此，这章我们只学习第一步，如何从文本中抽取特征，并将其向量化。由于中文的处理涉及到分词问题，本
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2023-07-20 12:49:30
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Python爬虫学习之数据提取XPath概述常用规则运算符及介绍准备工作实例文本获取属性获取属性值匹配属性多值匹配多属性匹配按序选择 概述XPath的全称是XML Path Language, 即XML路径语言，用来在XML文档中查找信息。虽然最初是用来搜寻XML文档的，但是同样适用于HTML文档的搜索。常用规则表达式描述nodename选取此节点的所有子节点/从当前节点选取直接子节点//从当前
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2023-11-27 00:31:30
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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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2024-08-23 10:23:05
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原始txt文件程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中程序实现import csv
filename = "./test/test.txt"
Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv"
Individual_log_file = "./test/Individual_test.csv"
DNA_log = [] # 精英种群个体日志mod9=1-8
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2023-06-20 21:17:58
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目录字符提取实例extract解释正则表达式介绍 字符提取实例在参考文章时，发现里面对字符串的提取用到了extract函数 提取过程如下所示：这是原本的字符串，要将称号Mr、Mrs、Miss等提取出来 代码如下所示：train_data['Title'] = train_data['Name'].str.extract(' ([A-Za-z]+)\.', expand=False)提取结果：该提
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2023-08-17 06:27:13
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目录1、操作步骤路径问题 函数说明.3 数据处理.4 python分行读取带字符串的数字1、操作步骤 （1）打开文件读取整个文件函数open返回一个表示文件的对象，对象存储在infile中。关键字with在不需要访问文件时将其自动关闭。读取出的内容以字符串形式保存在data1/data2里（2）第一种：读取所有行 infile.readlines()（3）第二种：每行分开读取 for循环
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2023-06-30 21:34:59
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首先介绍数据的存储问题。数据存储是数据建模分析前的信息储备，选择恰当的数据存储方式有利于更便捷地提取数据。本文将利用
Python
内置函数进行基本的文件操作，利用第三方库
csv、txt、json
等格式的文件进行存储与读取。
在Python中，文件的基本操作可以用内置函数open来完成。以下是一种经典的文本操作。
>>> f
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2023-08-20 23:12:16
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1.读取txt，准备数据这里主要用到列表list的split()函数，先简单举个例子：# 要从line字符串中提取1.598912和2.104217两个数据
line = 'step 0: dis loss 1.598912, gan loss 2.104217'
temp = line.split('loss ')
print(temp)
t = temp[1].split(',')
print
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2023-07-29 13:20:25
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使用docx2txt和正则表达式提取多个docx文本内容，并且将结果合并成DataFrame格式。1. 提取文件路径 & 名称需要提取文件夹中多个.docx文档，创建cv_list获取所有文件路径，doc_name是文件名，方便之后批量处理。# 导入工具包
import pandas as pd
import jieba
import docx
import numpy as np
im
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2023-08-11 16:56:48
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HanLP分词命名实体提取详解 分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章，文章中分享的内容略有一段时间（使用的hanlp版本比较老），最新一版的hanlp已经出来了，也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升！文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。对于文本来说，由于语言组织形式各异，表达方式多样，文本
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2023-10-07 15:21:03
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# 使用Python提取文本中的姓名
在数据处理领域，提取信息是一项常见的任务。今天，我们将学习如何使用Python提取文本中的姓名。这是一个基础却重要的技能，尤其是在处理文本数据时。接下来，让我为你展示整个流程，并逐步引导你完成这一任务。
## 工作流程
下面是实现提取姓名的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 理解需求：明确要从哪些文本中提取姓名。
原创
2024-10-15 05:21:54
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