在本篇博文中，我们将深入探讨如何在R语言中实现英文分词和提取词干的过程。这一过程对于文本挖掘、自然语言处理等业务场景至关重要。用户反馈指出，“我们在进行文本分析时，发现分词效果不佳，词根提取也存在很多冗余”，这使得我们的分析结果不够准确和可靠。以下是问题的演进过程：
### 时间轴
- **2023年1月**：用户首次反馈分词效果不佳。
- **2023年3月**：进行了初步的算法调整，但结果仍
Lucene里面的分词器里面有一个PorterStemFilter类，里就用到了著名的词干提取算法。所谓Stemming，就是词干，在英语中单词有多种变形。比如单复数加s，进行时加ing等等。在分词的时候，如果能够把这些变形单词的词根找出了，对搜索结果是很有帮助的。Stemming算法有很多了，三大主流算法是Porter stemmin
# 提取词干（Stemming）的Java实现
## 引言
欢迎来到开发者的世界！作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现提取词干（Stemming）的功能。提取词干是自然语言处理（NLP）中的一个重要步骤，用于将单词转化为它们的基本词干形式。在本文中，我将向你展示如何使用Java来实现这一功能。
## 流程概述
在开始实现之前，让我们先了解一下整个提取词干的流程。下面是一个简单的流程图，展
原创
2023-08-04 04:27:44
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take up 占用，接受，培养，开始对…产生兴趣take off 起飞，脱掉，取消，模仿take on&nbs
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2023-11-09 05:09:32
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此文文章主要介绍了在Python中使用NLTK库实现对词干的提取的教程,其中还用到了Pandas和IPython,需要的朋友可以参考下什么是词干提取？ 在语言形态学和信息检索里，词干提取是去除词缀得到词根的过程─—得到单词最一般的写法。对于一个词的形态词根，词干并不需要完全相同；相关的词映射到同一个词干一般能得到满意的结果，即使该词干不是词的有效根。从1968年开始在计算机科学领域出现了词干
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2023-12-18 14:39:10
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曾经在学习SEO撰写TDK的时候，老师给我们举了一个例子：月饼批发_提供2014月饼批发团购价格-XX月饼批发厂家。当时还不明白标题里包含了百度中文分析算法技术。在源源不断的学习中，才后知后觉这就是传闻中的分词算法。分词算法原理较为复杂，置身SEO行业我们需要掌握一些能够为我们所用的技术原理，跟SEO不能产生多大关系的也不必费心去研究。那么如何利用百度搜索分词算法布局关键词，告别堆砌呢？跟着本文一
#前言 大多数语言的单词都可以 词形变化 ，意味着 下列单词可以改变它们的形态用来表达不同的意思：单复数变化 ： fox 、foxes时态变化 ： pay 、 paid 、 paying性别变化 ： waiter 、 waitress动词人称变化 ： hear 、 hears代词变化 ： I 、 me 、 my不规则变化 ： ate 、 eaten情景变化 ： so be it 、 were it
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2024-07-24 16:46:23
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Java提取字符串中的汉字、字母、数字1.提取汉字public static void main(String[] args) {
String str = " 我是123一段测abd试 空a格 的字符 串 ";
System.out.println("过滤出汉字：" + str.replaceAll("\\s*","").replaceAll("[^(\\u4e0
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2023-05-31 15:10:12
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实现 Python 提取词云的流程如下：
流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[导入必要的库：matplotlib、wordcloud]
C[读取文本数据]
D[数据预处理：分词、去停用词]
E[生成词云]
F[显示词云]
G[结束]
A --> B
B --> C
C --> D
原创
2024-01-18 08:51:32
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python实现关键词提取新人小菜鸟又来写博客啦！！！没人表示不开心~~(>_<)~~ 今天我来弄一个简单的关键词提取的代码 文章内容关键词的提取分为三大步： （1） 分词 （2） 去停用词 （3） 关键词提取分词方法有很多，我这里就选择常用的结巴jieba分词；去停用词，我用了一个停用词表。具体代码如下：import jieba
import jieba.analyse
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2023-08-05 00:49:47
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## Python提取词根实现教程
### 步骤概览
下面是实现“python提取词根”这一任务的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义需要提取词根的文本 |
| 3 | 对文本进行分词处理 |
| 4 | 提取词根 |
| 5 | 输出提取后的词根 |
### 详细步骤及代码示例
#### 步骤1：导入必
原创
2024-04-13 06:39:18
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Python词频分析一、前言在日常工作或者生活中，有时候会遇到词频分析的场景。如果是要进行词频分析，那么首先需要对句子进行分词，将句子中的单词进行切割并按照词性进行归类。
在Python中有个第三方库叫jieba(结巴)，可以对文章或者语句进行分词。不得不佩服这个库的作者，真是个取名鬼才：)二、分词2.1 安装库jieba库github地址
jieba库官方给出了3中安装库的方式，分别如下：全自动
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2023-07-28 20:59:48
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1.Object-Oriented ['əbdʒekt'ɔ:rɪəntɪd] 面向对象 adj2.inheritance [ɪnˈherɪtəns] 继承;遗传;遗产 n inherit [ɪnˈherɪt] 继承 v3.encapsulation 包装，封装，包裹 n  
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2024-03-11 09:10:11
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字典（Dictionary）是Python中一种非常重要和常用的数据结构，它用于存储键-值对的数据。在Python中，字典是可变（Mutable）的、无序（Unordered）的、可哈希（Hashable）的数据结构，可以通过键来访问值。本文将深入探讨如何正确使用字典，并介绍字典的各种功能和用法。字典的创建和基本操作创建字典以及进行基本的操作。创建字典在Python中，可以使用大括号{}来创建一个
字典（Dictionary）是Python中一种非常重要和常用的数据结构，它用于存储键-值对的数据。在Python中，字典是可变（Mutable）的、无序（Unordered）的、可哈希（Hashable）的数据结构，可以通过键来访问值。本文将深入探讨如何正确使用字典，并介绍字典的各种功能和用法。字典的创建和基本操作创建字典以及进行基本的操作。创建字典在Python中，可以使用大括号{}来创建一个
R语言的词干提取是自然语言处理（NLP）中的重要技术，它常用于文本分析、搜索优化和信息检索等领域。本文将详细介绍R语言词干提取的背景、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及扩展应用等方面的内容。
在许多企业推进数字化转型的过程中，文本数据的不断增长使得有效的信息提取和利用变得越来越重要。对于研发团队而言，需要一种工具来简化文本数据的分析工作。以下是用户的原始需求：
> “我们需要一种能够帮
今天我来弄一个简单的关键词提取的代码 文章内容关键词的提取分为三大步： （1） 分词 （2） 去停用词 （3） 关键词提取分词方法有很多，我这里就选择常用的结巴jieba分词；去停用词，我用了一个停用词表。具体代码如下：import jieba
import jieba.analyse
#第一步：分词，这里使用结巴分词全模式
text = '''新闻，也叫
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2023-05-18 21:50:18
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1、python python是解释型语言；执行时不需要先编译，而是语句执行时需要解释器一边执行一边翻译；每次执行都需要逐句翻译。同时也是面向对象的语言，动态语言，变量本身类型不固定可以随意转换，只有翻译之后才赋值。 补充： Python的垃圾回收机制： 主：引用计数为零； 辅： 标记清除(解决循环引用的问题) 分代回收(存活时间
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2024-04-22 12:39:24
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分词技术是NLP领域中十分关键的一部分，无论是使用机器学习还是深度学习，分词的效果好坏直接影响到最终结果。在中文领域中最常用的分词工具是结巴分词（jieba）,下面简单的介绍下分词的技术以及jieba的原理和代码分析，主要是添加了一些注释，仅供参考。中文分词目前中文分词技术主要分为两类，基于词典的分词方法，基于概率统计的分词方法。基于词典分词 顾名思义，根据已有词典进行分词，类似于查字典。基于词典
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2023-12-14 13:14:09
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# Hanlp 不分词获取词性
在自然语言处理领域，分词是一个非常重要的任务，它可以将一个句子拆分成一个个独立的词语，方便后续的处理。而词性标注则是指对分词结果中的每个词语进行标注，使得我们可以更好地理解句子的语法结构和意义。Hanlp是一个优秀的自然语言处理工具包，可以帮助我们进行中文文本的分词和词性标注。但是有时候我们不需要进行分词，只想直接获取词性，那么该如何使用Hanlp呢？本文将介绍如
原创
2024-03-04 05:12:05
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