实验小组：领航员：16012012张志贤 组员：16012014李鑫码云地址：https://gitee.com/lixin-123/practical_training实验背景： 本次实验，是由小组内两人完成。按照要求，和一个伙伴坐在一起，并肩作战，面对着同一台显示器，使用着同一键盘，同一个鼠标，一起思考，一起分析，一起编程，一起做博客园，写结束语，并肩地、平等地、互补
思路： 1、将文件内容存入StringBuffer中。 2、利用split()函数分割字符串，可按(“，”，“.”，“！”，“空格”，“回车”)分割，得到一个数组。 3、遍历数组，将其放入一个Map <String,Integer>中,key=单词，value=单词出现的次数。
转载
2013-01-17 21:28:00
1136阅读
2评论
词频统计参看本博《经典案例【词频统计】十一种实现方式》针对单词文本文件，统计每个单词出现的次数hello hadoop hello spark
i love you hadoop and spark
i learn hadoop and scala思路：读取文件，通过拆分得到单词数组，定义一个哈希映射保存词频统计结果，遍历单词数组，如果第一次遇到某个单词，就在哈希映射里添加一个元素，单词为键，1为
转载
2023-07-15 20:46:21
350阅读
java 实现单词计数.top N思路 先统计每个单词出现的个数 利用 TreeSet 的自动排序的功能上代码 wordcount public void wordCount() { String route = "青岛路 青岛路 济阳路口东 济南路 宴坡路 "; Map<String, Integer> map = new HashMap&...
原创
2021-07-29 10:40:00
842阅读
# Python统计分词频率
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中，分词是指将一段文本按照词汇的规则进行划分，成为一个个独立的词语。分词是NLP中的一个重要预处理步骤，它可以为后续的文本分析任务提供基础。
在本文中，我们将介绍如何使用Python统计分词的频率。我们将使用Python中的[jieba](
## 安装jieba库
首先，我们需要
一、题目 从键盘输入一个英文句子，统计该句子中的英文单词个数，并找出所有单词存放到一个数组中。同时，输出该句子中的不同单词和重复单词以及它们的个数。二、实验代码package fighting;
import java.util.Scanner;
import java.util.HashSet;
public class fighting
{
public static void main(S
转载
2023-08-19 22:16:41
133阅读
# Java实现词频统计
在当今这个信息爆炸的时代，文本数据的分析和处理显得尤为重要。词频统计是自然语言处理中的一项基础任务，它可以帮助我们快速了解文本中词语的分布情况，识别文本主题等。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java来实现简单的词频统计，同时结合代码示例进行演示。
## 词频统计的基本概念
词频（Term Frequency，TF）是指在一段文本中某个词出现的次数。通过统计不同词语
下面是英语词频统计工具的常见操作和功能介绍一.统计翻译功能介绍：1）可统计英语文本中各单词出现的个数，并对于每个单词标注音标、词义、Collins语料库词频，可导出Excel文件。2）词形还原，比如gone和went均还原为go来统计。可选择是否进行词形还原。3）单击右边列表中统计的单词。可以在左边英语文本中以颜色标注单词出现的位置。4）支持添加自定义停用词，避免不必要的比如"the"等单词的统计
许多英语培训机构（如新东方）都会出几本“高频词汇”的书，主要内容是统计近几年来各类外语考试中屡次出现的高频词汇，帮助考生减少需要背的生词的数量。但这些高频是如何被统计出来的呢？显然不会用手工去计算。
假如我们已经将一篇文章存在一字符串(String)对象中，为了统计词汇出现频率，最简单直接的做法是另外建一个Map：key是单词，value是 次数。将文章从头读到尾，读到一个单词就到Map里查一下
转载
2023-07-07 21:10:52
104阅读
聊聊最简单的名词：频率01 “频率”02 谐振频率03 中心频率04 工作频率总结： 理科的孩子们从初中起对“频率”这个词就不陌生了吧。为什么还是要说呢？在射频领域的各种频率比较容易混淆，这里还是再聊聊吧。01 “频率”—在数学上，表示的是一个对象出现的次数与总次数的比值，这个比值就是事件的发生频率。在物理学中，表示单位时间内周期变化的次数，用来描述周期运动的频繁程度。其实定义都是相通的，物理上
词频统计是指在文本中计算每个词出现的次数。 在 Python 中，可以使用一些第三方库（如 jieba）来分词，然后使用字典等数据结构记录每个词的词频。Python中文词频统计知识点
分词：需要对中文文本进行分词，分词的目的是将文本分解为独立的词语，便于后续的词频统计。字典：使用字典存储每个词的词频。字典的键为词语，值为词频。遍历：遍历分词后的结果，统计每个词出现的次数。排序：对字典按照词频
转载
2023-06-16 20:57:05
367阅读
MapReduce实现词频统计功能我们就要用到他的两个最重要的类 Mapper、Reducer首先我们先编写两个类，分别继承Mapper类和Reducer类首先是 Mapper类：package com.mr.wc;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import o
一、中文词频统计1. 下载一长篇中文小说。2. 从文件读取待分析文本。3. 安装并使用jieba进行中文分词。pip install jiebaimport jiebajieba.lcut(text)4. 更新词库，加入所分析对象的专业词汇。jieba.add_word('天罡北斗阵') #逐个添加jieba.load_userdict(word_dict) #词库文本文件
一、序作业是一个关于词频统计的作业。什么叫词频统计呢？词频统计就是输入一些字符串(手动输入或者从指定的文件读取)，用程序来统计这些字符串中总共有多少个单词，每个单词出现的次数是多少，单词的总数（记作Total）为不重复的单词数总和。目前只针对英文单词进行统计，不考虑中文。三、注意的点(1)一个字符串满足什么样的规则才算一个单词？常规情况下，从26个字母[a~z]的大写或者小写形式中选择N个字符组成
转载
2023-07-10 20:07:43
306阅读
要求：1.读取文件；2.记录出现的词汇及出现频率；3.按照频率降序排列；4.输出结果。 概要：1.读取的文件路径是默认的，为了方便调试，将要统计的文章、段落复制到文本中即可；2.只支持英文；3.会按照词汇出现的频率降序排列。 实现：1.使用FileReader、BufferedReader读取文件；2.采用StringTokenizer进行字符分割；3.用hashmap保存统计
转载
2023-05-23 15:55:45
209阅读
最近，闭门在家，捡起了之前没看完的文本分析的书。这里分享一下书里面的例子。首先我们需要有一个数据集，这里我们使用Jane Austen的六本小说作为分析材料，这六本小说可以从janeaustenr这个包里面得到## install.packages("janeaustenr")library(janeaustenr)## install.packages("tidytext")library(ti
转载
2023-08-12 18:34:36
163阅读
实验小组：张志贤，李鑫ღ( ´･ᴗ･` )比心实验背景： 本次实验，是由小组内两人完成。按照要求，和一个伙伴坐在一起，并肩作战，面对着同一台显示器，使用着同一键盘，同一个鼠标，一起思考，一起分析，一起编程，一起做博客园，写结束语，并肩地、平等地、互补地完成作业。试验功能： 1. 小文件输入，从
PythonTF-IDF算法对文本进行统计词频介绍：TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）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，用以评估一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。TF-IDF加权
转载
2023-09-03 20:54:10
62阅读
TF-IDF的定义及计算最近在做一些NLP的研究，由于也是第一次做这个东西，其实还是发现很多有意思的东西。相信很多做过NLP的人都应该接触过提取关键词的这个功能。现在有很多可以使用的第三方工具包可以很容易的来实现这个功能，比如snowNLP，jieba等，但是我们还是要做到知其然，知其所以然，所以便有了这一篇文字的记录。 首先我们来了解一下什么是TF-IDF？其实这个是两个词的组合，可以
一、基本信息 1.2 项目的Git地址：https://gitee.com/ntucs/PairProg二、项目分析 2.1 程序运行模块（方法、函数）介绍 ①任务一：读取文件、统计行数写入result.txt方法import re
import jieba
from string impor
