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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scikit-learn包下有计算TF-IDF的api，其效果也很不错。首先得安装Scikit-clearnScikit-learn 依赖:Python (>= 2.7 or >= 3.4),NumPy (>= 1.8.2),SciPy (>= 0.13.3).pip install scikit-learn 计算TF-IDF scikit-learn包进行TF
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2023-05-29 14:13:48
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# Python中的sklearn库和TF-IDF词频统计
在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域中，文本数据的处理是一个重要的任务。其中，词频统计是一种常见的方法，它可以帮助我们理解文本中的关键词和主题。
在本文中，我们将介绍使用Python的scikit-learn(sklearn)库进行TF-IDF词频统计的方法。TF-IDF（Term F
原创
2023-10-22 06:22:02
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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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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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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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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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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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# 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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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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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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概念：词频（Term Frequency）：指的是某一指定的词在该文档中出现的次数。 逆文档频率（Inverse DocumentFrequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比。TF-IDF：衡量某个词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。计算公式：TF=该词在文档中出现的频率。IDF=log(文档总数/包含该词的文档数+1）TF-IDF=TF*IDF
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2024-01-16 15:50:51
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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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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 |
| --------
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
1.含义在自然语言处理中非常重要的算法，用于计算一个词汇在文本中的重要性。 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency,简写为TF)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)，它与一个词的常见程度成负相关。 注：
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2024-01-11 08:19:22
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# TF-IDF 新闻数据分析：一探文本背后的秘密
在文本分析领域，“词频-逆文档频率”（TF-IDF）是一种常用的方法，广泛应用于信息检索和文本挖掘。本文将通过TF-IDF模型对新闻数据进行分析，助您深入了解文本的特征和含义。
## 什么是 TF-IDF？
TF-IDF 是一种统计测量，旨在评估单词对文档或语料库的重要性。它由两个部分组成：
- **词频（TF）**：某个词在文档中出现的
本例来自mining social webfrom math importe): doc = doc.lower().split()
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2023-07-10 20:48:24
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