java写了一个分词程序，在此与大家一起分享。由于本人精力有限，希望大家能把在实际运行过程中出现的分词不准确的部分回馈给我，也便于进一步的完善。下面简要描述设计思路和算法。1. 分词的算法分词算法采用的是最大匹配算法，按从左至右正向最大匹配和从右到左反向最大匹配，当两种分词结果不一致时，按最少切分原则，取切分词数最
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2024-03-10 08:15:13
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欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。问题描述有时在遇到一个文本需要统计文本内词汇的次数的时候...
原创
2022-02-11 14:12:15
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问题描述
有时在遇到一个文本需要统计文本内词汇的次数的时候，可以用一个简单的python程序来实现。
解决方案
首先需要的是一个文本文件(.txt)格式(文本内词汇以空格分隔)，因为需要的是一个程序，所以要考虑如何将文件打开而不是采用复制粘贴的方式。这时就要用到open()的方式来打开文档，然后通过read()读取其中内容，再将词汇作为key，出现次数作为values存入字典。
图 1 tx
原创
2021-06-29 16:57:19
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一、所用函数countif()二、语法格式=countif（range，criteria）参数range 表示条件区域—
原创
2022-12-07 11:44:23
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简介：利用字与字间、词与词间的同现频率作为分词的依据，不一定需要建立好的词典。需要大规模的训练文本用来训练模型参数。优缺点：不受应用领域的限制；但训练文本的选择将影响分词结果。 概率最大统计分词算法 一、主要原理 对于任意一个语句，首先按语句中词组的出现顺序列出所有在语料库中出现过的词组；将上述词组集中的每一个词作为一个顶点，加上开始与结束顶点，按构成语句
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2023-10-13 22:35:43
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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
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2023-07-15 20:46:21
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# Python 出现频率统计教程
## 介绍
在Python开发中，经常需要对数据进行统计分析，其中一个常见的任务是统计某个元素在列表或字符串中出现的频率。本篇文章将教会你如何实现Python出现频率的统计。
## 整体流程
下面是实现Python出现频率统计的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 接收用户输入的文本 |
| 步骤2 | 将文本
原创
2024-01-21 11:24:16
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# 用Python统计文本中出现频率最高的单词
在数据分析和文本处理的领域中，统计文本中单词的出现频率是一个非常常见且重要的任务。理解和分析文本中的信息，可以帮助我们提取有价值的见解，例如情感分析、主题建模等。本文将详细介绍如何使用Python编写代码来统计文本中出现频率最高的单词，并配有代码示例，帮助你快速上手。
## 一、准备工作
在开始之前，我们需要确保Python环境已经配置好，并且
# 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
原创
2024-01-29 11:23:51
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HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。内部算法经过工业界和学术界考验，配套书籍《自然语言处理入门》已经出版。Java版：https://github.com/hankcs/HanLP Python版：https://github.com/hankcs/pyhanlppython
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2023-09-12 20:25:45
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词典分词中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两个大学派，词典分词是最简单、最常见的分词算法。 基于词典的分词首先要准备一份充分大的词典，然后依据一定的策略扫描句子，若句子中的某个子串与词典中的某个词匹配，则分词成功。常见的扫描策略有：正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配和最少词数分词。切分算法1.正向最长匹配考虑越长的单词表达的意义越丰富，于是定义单词越长优先级越高，具体来说就是在以
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2023-09-04 15:10:49
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流行中英文分词工具hanlp:
中英文NLP处理工具包, 基于tensorflow2.0, 使用在学术界和行业中推广最先进的深度学习技术.使用hanlp进行中文分词：>>> import hanlp
# 加载CTB_CONVSEG预训练模型进行分词任务
>>> tokenizer = hanlp.load('CTB6_CONVSEG')
>>&
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2023-07-12 15:38:42
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pyhanlp的github：https://github.com/hankcs/pyhanlppyhanlp官方文档:https://pypi.org/project/pyhanlp/HanLP主文档目录：https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/README.mdpyhanlp案例：https://github.com/hankcs/pyhanlp/tr
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2024-01-23 21:54:29
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# 如何在 HanLP 中实现屏蔽词汇
HanLP 是一款功能强大的自然语言处理工具，在文本分析和处理方面具有很高的实用性。对于某些场景，例如社交媒体内容过滤或敏感信息处理，屏蔽词汇是一项重要功能。以下是实现“HanLP 屏蔽词汇”的完整流程。
## 流程概述
在实现屏蔽词汇前，我们需要清晰地了解整个流程。以下是实现步骤的简要概述：
```mermaid
flowchart TD
# 统计文字出现频率的Python方法
在处理文本数据时，统计文字出现的频率是一项基本而重要的任务。无论是在自然语言处理、机器学习，还是在日常的数据分析中，理解文字的频率分布都有助于洞察数据的内在规律。本文将介绍如何使用Python来统计文字的出现频率，并举例说明。
## 文字统计的基本概念
在计算机科学中，文字频率统计通常涉及到以下几个步骤：
1. **数据收集**：获取需要分析的文本数据
原创
2024-09-30 03:44:57
220阅读
# Python统计出现的频率
在数据分析与处理的过程中，统计数据出现的频率是十分重要的一项工作。频率分析可以帮助我们了解数据的分布特征，挖掘数据中潜在的信息。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种方法来进行频率统计。本文将介绍如何使用Python来统计数据中的出现频率，同时给出具体的代码示例和流程图。
## 1. 频率统计的应用场景
频率统计的应用广泛，例如：
- **文本分析*
HanLP是由一系列模型与算法组成的工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。官方文档：https://github.com/hankcs/HanLPJava1.X官方文档：https://github.com/hankcs/HanLP
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2024-01-19 15:44:50
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hanlp是一套中文的NLP处理库，里面提供了分词、拼音、摘要等很多实用功能，本文我们只看分词能力。分词原理先根据核心词典（CoreNatureDictionary.txt）粗分，例如“话统计算”，粗分成：[[ ], [话], [统, 统计], [计, 计算], [算], [ ]]该步骤类似于结巴的全模式分词。然后结合二元概率词典（CoreNatureDictionary.ngram.mini.t
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2023-07-29 16:09:50
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文章目录前言一、java版实战二、Python版实战总结 前言其实，单纯从我们的实用来看，前面的所有章节都无需理解，本节才是关键，就像绝大部分人不会去追究1+1为什么等于2，我们只需要知道它等于2即可hanlp分词主要有两个，对应前面章节学习的双数组字典树和基于双数组的AC树。 类名分别为：DoubleArrayTireSegment和AhoCorasickDoubleArrayTireSegm
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2023-07-12 15:44:54
207阅读
HanLP（Han Language Processing）是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。环境搭建1.创建java项目，导入HanLP必要的包2.把对应的配置文件放置在src下3.修改hanlp.properties配置文件，使其指向data（data中包含词典和模型）的
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2023-09-22 20:04:22
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