0927-python学习总结Python是一种面向对象、解释型（编译型依赖于平台，如C，解释型拥有较好的跨平台性）、强类型的动态脚本语言。使用简洁、方便。特色：语法清晰可扩展性，具有丰富和强大的类库1.命令行编译exit（）退出2.语言基础语法标识符第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。 标识符对大小写敏感。在 Python 3 中，可以用中文
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2023-08-26 16:18:05
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目录题型1：正规表达式构造NFA1．构造正规表达式a(aa)\*bb(bb)\*a(aa)\* 的NFA(非确定有限自动机)。解2.对正规式(a|b)*abb构造其等价的NFA。解3．构造正规表达式((a|b)*|aa)*b的NFA。解:题型二：NFA转换为DFA4.设M=( {x,y}, {a,b}, f, x, {y} )为一NFA(非确定的有限自动机)，其中f定义如下：解：5.将下图所示的
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2023-10-03 14:05:10
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# 如何使用 HanLP 进行词性分析
HanLP 是一个强大的自然语言处理工具，广泛应用于中文语义分析和处理。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 HanLP 实现词性分析。我们将一步一步来，确保你理解每一个环节。
## 整体流程
在开始之前，让我们先看看整个过程的步骤。一旦你理解了这些步骤，你就能高效地使用 HanLP 进行词性分析。
| 步骤 | 描述
# 使用 HanLP 进行词性分析的指南
HanLP 是一个强大的自然语言处理库，支持多种语言的分析功能，包括中文的词性分析。本文将带你完成使用 HanLP 进行词性分析的整个流程，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-19 04:16:44
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pyhanlp 中文词性标注与分词简介 pyhanlp实现的分词器有很多，同时pyhanlp获取hanlp中分词器也有两种方式第一种是直接从封装好的hanlp类中获取，这种获取方式一共可以获取五种分词器，而现在默认的就是第一种维特比分词器1.维特比2.双数组trie树 (dat)：极速词典分词，千万字符每秒（可能无法获取词性，此处取决于你的词典）3.条件随机场4.感知机5.N最短路 (n
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2024-04-24 11:12:32
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这是对涂铭等老师撰写的《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》中第4章词性标注与命名实体识别的学习笔记。 这里写目录标题词性的类型总结利用jieba进行词性标注日期识别地点识别总结 词性的类型总结# 词性列表
1. 名词 (1个一类，7个二类，5个三类)
n 名词
nr 人名
nr1 汉语姓氏
nr2 汉语名字
nrj 日语人名
nrf 音译人名
ns 地名
nsf 音译地名
nt 机构
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2023-06-20 22:16:53
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一、实验目的设计、编制并调试一个词法分析程序，加深对词法分析原理的理解。二、使用仪器、器材计算机一台操作系统：Windows10编程软件：Intellij IDEA三、实验内容及原理1、待分析的C语言子集的词法1） 关键字
main if else int return void while （都是小写）
2） 专用符号
= + — * / < <= < >= = = !=
词性: 语言中对词的一种分类方法，以语法特征为主要依据、兼顾词汇意义对词进行划分的结果, 常见的词性有14种, 如: 名词, 动词, 形容词等.顾名思义, 词性标注(Part-Of-Speech tagging, 简称POS)就是标注出一段文本中每个词汇的词性.举个栗子:我爱自然语言处理
==>
我/rr, 爱/v, 自然语言/n, 处理/vn
rr: 人称代词
v: 动词
n: 名词
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2023-10-13 23:32:05
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本次实验一共有三个要求，统计高频词、分析词性以及画出词云，在词性分析部分为了使结果更加直观还绘制了一个饼状图用来统计最多的十种词的占比。实验用的文本文件是实验二的爬取评论结果，为了方便便直接将实验二生成的文件拿过来使用了，在文本中有许多的非中文字符（符号、表情包、数字、字母），一开始的时候是针对这个文本专门写了一个函数除去该文本中的非中文字符，再将结果存入一个新的文本“实验文本”，此后的操作便一直
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2024-06-16 08:33:52
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1. 准备工作：分词和清洗
1. import nltk
2. from nltk.corpus import stopwords
3. from nltk.corpus import brown
4. import numpy as np
5.
6. #分词
7. text = "Sentiment analysis is a challenging
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2023-09-28 12:30:43
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介绍下NLP的基本技术：包括序列标注、N-gram模型、回退和评估。将词汇按照词性分类并相应的对他们进行标注，也即：词性标注（part-of-speech tagging, POS tagging），也称作标注。词性也称为词类或者词汇范畴。用于特定任务标记的集合被称作一个标记集。5.1使用词性标注器用以处理一个词序列，为每一个词附加词性标记。>>> import nltk
>
导读自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术是与自然语言的计算机处理有关的所有技术的统称，其目的是使计算机能够理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。 语义分析技术自然语言处理技术的核心为语义分析。语义分析是一种基于自然语言进行语义信息分析的方法，不仅进行词法分析和句法分析这类语法水平上的分析，而
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2023-08-08 11:39:02
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# Python Jieba库词性分析入门指南
## 一、流程概览
在进行词性分析的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------|
| 1 | 安装 Jieba 库 |
| 2 | 导入 necessary libraries |
| 3 | 加载分词器 |
| 4 | 进行词性分析
原创
2024-10-12 04:02:41
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# Python中文判定与词性分析实战
在这篇文章中，我将带你一步步实现“Python中文判定与词性分析”。我们将使用一些现成的库来完成这项任务。文章中会提供清晰的流程、代码示例以及相应的解释，确保你能够理解每个步骤。最后，我们还将用饼状图展示分析结果。
## 整体流程
我们可以将整个工作分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录2021.02.17更新前言正文后记 2021.02.17更新1.百度网盘链接2.部分网友反应，用文章给出的代码分析文档的时候，有时会遇到如下的问题：“ValueError: ‘zg’ is not in list”这是因为“ zg”这个词性没有添加到#英文词性转中文词性字典这里面。程序发现分析文档中存在词性属于zg的词，但是我在程序里列出的字典中缺少这个词性的转换，所以就出问题了。解决
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2023-10-31 23:47:51
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练习介绍【程序功能】我们将完成一个和语义识别相关的爬虫程序，输入任意词汇、句子、文章或段落，会返回联想的词汇。【背景信息】有一个非常牛的处理语言的网站nlpir，上面有非常多的处理语言的功能（如分词标注、情感分析、相关词汇）。举个例子，我输入“音乐剧”：然后点击“Word2vec”（返回联想词汇的功能）：下面就会返回“音乐剧”的联想词汇：当然这个网站还有其他的功能，像“分词标注”，就是把你输入的文
什么是词性标注？ 维基百科上对词性的定义为：In traditional grammar, a part of speech (abbreviated form: PoS or POS) is a category of words (or, more generally, of lexical items) which have similar grammatical pr
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2024-01-17 09:42:37
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给你一篇文章或者一个句子，人们在理解这些句子时，头脑中会进行上下文的搜索和知识联想。通常情况下，人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识。知识图谱的创始人人为，构成这个世界的是实体，而不是字符串，这从根本上改变了过去搜索的体系。语义理解其实是基于知识，概念和这些概念间的关系。人们在解答问题时，往往会讲述与这个问题相关的知识，这是语义理解的过程。这种机制完全不同于人对图像或者语音的认识。CNN在图像
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2023-08-09 10:10:08
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随着计算机技术的发展，信息数据越来越多，如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。由此产生了数据挖掘技术，它是一门新兴的交叉学科，汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能等各领域的研究成果。聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域。它在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用。数据挖掘是从大量数据中提取出可信、 数据无处不在，且大数据能够超越
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2023-11-09 09:51:20
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词典输出词典中不常见的词，即没有出现在文本中的词import nltk
def unusual_words(text):#输出不常见的词
text_vocab = set(w.lower() for w in text if w.isalpha())
english_vocab = set(w.lower() for w in nltk.corpus.words.words())
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2024-06-11 06:51:02
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