一个文本（以下基本不区分“文本”和“文档”两个词的含义）分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个，而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。通俗点说，就好比你拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育，计算机答不上就打它的屁屁（……）。注意这个定义当中着重强调的两个事实。第一，用于分类所需要的类别体系是预先确定的。例如新浪新闻的分类体系，Yah
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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刚刚接触R语言和文本分析，为了将二者结合，试着对《红楼梦》进行分析，首先对《红楼梦》进行分词处理，并统计词频，同时画出标签云。其实文本分析还可以分析其它很多东西，我的下一步打算分析新浪微博。现在先写一个小的分析，作为学习用。文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。一.需要加载的包需要用到rJava，Rw
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2023-12-05 02:52:14
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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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原标题：r语言文本分析-主题模型-文本分类-文本聚类数据介绍从凤凰新闻采集：财经、军事、科技、禅道四类文章总共207篇。如下：文本数据处理文本分析最关键就是分词了，只有分好了词才能去寻找关键特征，最后根据自己的需要做一些分析工作，我比较喜欢结巴分词(比较稳定)。以前用过李建的rwordseg，后来由于rjava不稳定，加载不了自定义字典，另一个原因是结巴安装比较简单，尤其对我这样非it专业出身的人
修正 关于提供链接无法访问，因此更新下文档。 关于数据加载部分，可自己收集数据，或从相关数据库导入数据也行。 本文实现是在R-3.0.1版本下运行，其他版本未测试，理论上差距不大 另外，关于命令中，一些包的安装，通过在线安装失败，可通过下载相关包到本地进行安装。 相关包的下载地址如下：Snowball下载 rmmseg4j下载 下载后安装命令：install.packages(choo
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2023-10-25 20:06:39
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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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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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遇到的问题:还是最近在做的练手项目，现在有一个文本文件config.txt，格式如下：150
0 499 220
1 798 205
2 1096 191
3 1393 78
4 1690 94
5 1985 37
6 2280 60
7 2575 31
8 2868 139
9 3161 108
10 3453 50
11 3744 31
12 4035 200
13 4325 41
。。。
。
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2023-06-15 19:34:57
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工具介绍LAC全称Lexical Analysis of Chinese，是百度自然语言处理部研发的一款联合的词法分析工具，实现中文分词、词性标注、专名识别等功能。该工具具有以下特点与优势：效果好：通过深度学习模型联合学习分词、词性标注、专名识别任务，整体效果F1值超过0.91，词性标注F1值超过0.94，专名识别F1值超过0.85，效果业内领先。效率高：精简模型参数，结合Paddle预测库的性能
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2023-12-12 14:53:08
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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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目前不是很理解工作空间的作用。装了Eclipse之后，运行Eclipse会提示选择工作空间，刚开始用不明白，就选了默认的文件夹，后来发现用来学习Java编程创建的项目每次都会出现在Project Explorer里面，不管是不是和当前正在编的项目相关的，只要是在当前工作空间文件夹内的，都会出现。于是就想，工作空间是不是和VS里面的解决方案的概念类似，只要是在同一个解决方案里面的项目，都会出现在VS
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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1,语义分析是编译过程的一个逻辑阶段， 语义分析的任务是对结构上正确的源程序进行上下文有关性质的审查，进行类型审查。语义分析是审查源程序有无语义错误，为代码生成阶段收集类型信息。比如语义分析的一个工作是进行类型审查，审查每个算符是否具有语言规范允许的运算对象，当不符合语言规范时，编译程序应报告错误。如有的编译程序要对实数用作数组下标的情况报告错误。又比如某些某些程序规定运算对象可被强制，那么当二目
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2023-10-22 19:13:20
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前言最近大部分时间都在撸 Python，其中也会涉及到将数据库表转换为 Python 中 ORM 框架的 Model，但我们并没有找到一个合适的工具来做这个意义不大的”体力活“，所以每次新建表后大家都是根据自己的表结构手写一遍 Model。一两张表还好，一旦 10 几张表都要写一遍时那痛苦只有自己知道；这时程序员的 slogan 再次印证：一切毫无意义的体力劳动终将被计算机取代。intel
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2024-08-24 20:50:59
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一.背景之前在github上看到https://github.com/liuhuanyong/TextGrapher利用pyltp对文章进行分析并图示。所以这两天打算利用java，hanlp进行文章分析并图示，项目在https://github.com/jiangnanboy/text_grapher中。二.简介这里提取文章的关键信息，包括关键词、高频词、实体(地名，人名，机构名)以及依存句法分析
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2023-06-27 22:18:40
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一 自动文摘的方法 自动文摘（Automatic Summarization）的方法主要有两种：Extraction和Abstraction。 Extraction是抽取式
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
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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Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 1 软件需求的分类 这里讲的“需求”这个词的含义是指客户对他所委托开发的网站在功能上明确约定和网站形式上应当达到的标准的约定。我把对一个网站（或者更广义的说，一个产品）的需求分为3个层次： 1）核心需求。核...
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2009-06-03 22:50:00
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