目录A 任务说明B 要求C 进阶D 覆盖的知识点（学习）一.自然语言分析的基本术语二. jieba模块学习1.安装jieba模块2.jieba模块常用(1)分词(2)添加自定义字典(3)调整词典(5)基于 TF-IDF 算法的关键词抽取(6)基于 TextRank 算法的关键词抽取(7)词性标注(8)并行分词(10)搜索模式(9)延迟加载机制3.读取不同格式文本的方法~实操一. txt篇二. d
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2024-08-05 12:17:01
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本章需要用到Python的jieba模块 jieba模块是一个经典的用于中文分词的模块首先呢 我们需要读取文章的内容，并用jieba库的lcut进行分词import jieba
# 读取红楼梦的文本内容
txt = open('红楼梦.txt', 'r', encoding='utf-8').read()
# 运用jieba库对文本内容进行分词
words = jieba.lcut(txt)然后
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2023-09-14 10:58:26
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什么是TF-IDFTF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文件频率)。是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。上述引用总结就是，一个词语在一篇
词云图是话题重要程度可视化的重要方式之一，在文献计量领域是发现研究重点的最直观呈现方式。简单的方法是通过vosviewer统计词频，然后将词频统计表导入到我们的代码中。1、词频统计词频统计的方法见另一篇文章。 wordcloud绘制词云图首先需要统计每个关键词出现的次数，形成如下的词频统计表，按照词频，从高到低进行排序；2、词云图生成形状轮廓设置在ppt或者画图工具中设置自己想让词云图显示的形状，
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2023-11-24 00:36:28
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本文会为大家介绍一款语料库检索工具—AntConc，并以《老爸老妈浪漫史》为例，简单介绍了词频分析的步骤（具体操作教程可见文末）！通过这款工具，我们可以为各类英文文档做分析对比，并精准定位文档中的特定词汇。在英语学习的过程中，能够帮助我们分析美剧电影或者英文原版小说等文档，从而根据用词的难易程度，对文本的难度有一个具体的判断，并挑选出最适合自己的学习资料。先简单了解一下AntConc：先奉上下载地
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2024-01-18 23:12:10
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在一份给定的文件里，词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。一个词语出现的次数越多，越表明是该文件的核心词汇，该词语对于快速理解文章具有重要的意义。接下来就讲讲如何统计中文文章中的词频（代码用python3.6实现）。1.分词利器-jieba为什么要用到分词器？因为中文句子是由一个个词语组成，要想统计这些词语在文章中出现的次数，首先第一件事就是要把它与
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2023-08-07 12:17:53
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Python中文分词及词频统计 中文分词中文分词(Chinese Word Segmentation)，将中文语句切割成单独的词组。英文使用空格来分开每个单词的，而中文单独一个汉字跟词有时候完全不是同个含义，因此，中文分词相比英文分词难度高很多。分词主要用于NLP 自然语言处理(Natural Language Processing)，使用场景有：搜索优化，关键词提取(百度指数)语义分
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2024-02-13 23:02:18
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老师教给我，要学骆驼，沉得住气的动物。看它从不着急，慢慢地走，慢慢地嚼，总会走到的，总会吃饱的。———《城南旧事》目录一、前言Python 简介Python 特点二、基本环境配置三、分析Part1介绍Part2词频分析对象——《“十四五”规划》Part3文本预处理Part4中文分词——全都是“干货”1添加自定义词库（特色词库）2进行分词3去除停用词4按需处理其他词语Part5生成词频统计
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2023-07-10 19:59:21
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1.项目背景：原本计划着爬某房产网站的数据做点分析，结果数据太烂了，链家网的数据干净点，但都是新开楼盘，没有时间维度，分析意义不大。学习的步伐不能ting，自然语言处理还的go on 2.分析步骤：（1）停用词，1028个，哪都搜得到（2）from collections import Counter（3）from wordcloud import WordCloud（4）找一个txt文
文章目录方案一：使用es进行存储方案二：使用mongoDB进行存储方案三：使用mongoDB和es 在我们做的调研产品中，最近有个词频分析的需求，其希望能从用户的文本作答中提取关键词并按照频次排序展示，同时可以从关键词得到其来源的完整作答。 预期的效果是这样的，当然前端如何展示我们并不是那么关心。从后端的角度，可以将需求做如下拆分：分词：将文本作答进行分词处理得到关键词；存储：需要将分词结果进
# 使用Python分析年报词频
在金融分析中，年报是企业经营状况的重要文档，通过分析年报中的词频，可以揭示企业关注的重点和潜在的问题。本文将通过Python的基本工具和库来演示如何对年报进行词频分析，并绘制出漂亮的饼状图。
## 1. 安装所需库
在开始之前，我们需要安装一些Python库。如果你的机器上还没有这些库，可以使用下面的命令进行安装：
```bash
pip install
原创
2024-08-02 06:49:09
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文章目录1 前言2 先看效果3 上源码3.1 庐山真面目（源码）3.2 `MsgLoad`类介绍（非源码）3.3 `Words`类介绍（非源码） 1 前言（郑重声明：本博文版权归扫地僧-smile所有，博文禁止转载！）（关注博主，不定期更新博客，每一篇都是精品哦，满满干货！！！） 扫地僧-smile 潜心打造保姆级知识点博客，从提出疑问到全面解决，仅看此文就够了。本博客汇聚以下优势。问题相关知识
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2023-09-29 19:00:00
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本篇我们要介绍 python统计英文词汇频率，统计中文文本词汇频率使用jieba库，生成词云
本篇博客介绍2个第三方库，中文分词库jieba和词云库WordCloud，我们将完成三个例子： 统计英文词汇频率 统计中文文本词汇频率使用jieba库 生成词云 在正式开始之前，我们先安装两个第三方库：中文分词库jieba和词云库WordCloud
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2023-06-27 10:55:52
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在数据分析中，词频分析和生成词云是非常常见的需求。通过利用Python语言，我们可以轻松实现词频分析，并将其可视化为词云。在本文中，我们将详细描述如何通过Python实现这一过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和安全加固。
首先，需要对环境进行预检，以确保我们的系统配置能够支持后续的词频分析和词云生成。
| 系统要求 | 版本 |
| --------
hi， 大家好，我是宋哈哈，今天分享一个利用 python 的 jieba 库 和 wordcloud 词云库 做一个字符串的词频分析和词云可视化编程环境： python 版本：3.6.8 编辑器：pycharm 2020.1.3 专业版
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2023-11-10 11:20:21
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一.Linux系统配置 以下操作是在root用户下进行的1.配置网络环境 在Linux图形化界面，点击窗口栏的System-Preferences-Network Connections-System eth0-IPv4 Settings Method的选项默认是DHCP，修改为Manual 点击右侧的Add，Address填写为ip地址，Network填写255.255.255.0，Ga
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2024-07-23 10:07:18
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测试文章【无尽武装】与字数【557万】分析：1、环境需求：【python】【jieba】【wordcloud】【matplotlib】我这里提供了【wordcloud】与【matplotlib】，【jieba如果使用失败请查看我【python爬虫】文章里的解ot as p
原创
2022-03-03 16:51:17
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测试文章【无尽武装】与字数【557万】分析：1、环境需求：【python】【jieba】【wordcloud】【matplotlib】我这里提供了【wordcloud】与【matplotlib】，【jieba如果使用失败请查看我【python爬虫】文章里的解决内容】2、提供的代码：【只需要更换你想解析文本的地址即可】import jiebaimport osfrom wordcloud impor
原创
2021-12-24 17:17:44
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# 实现词频统计MySQL代码教程
## 1. 流程概述
为了实现词频统计的功能，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------------- |
| 1 | 创建数据库和表 |
| 2 | 导入文本数据到数据库表 |
| 3
原创
2024-04-04 06:29:37
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Hadoop〖一〗Hadoop3.2.1版本本地安装伪集群实现词频统计案例一. 安装Hadoop在虚拟机上1.1 准备一台虚拟机1.2 安装JDK1.3 安装Hadoop二. 接下来进行配置伪分布式（上面的Hadoop只是单机模式）2.1 创建文件夹2.2 修改hadoop配置文件2.3 启动Hadoop2.4 访问UI界面三. 实现WordCount案例(词频统计)3.1 词频统计实现3.2
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2023-10-20 16:36:35
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