遇到的问题:还是最近在做的练手项目，现在有一个文本文件config.txt，格式如下：150
0 499 220
1 798 205
2 1096 191
3 1393 78
4 1690 94
5 1985 37
6 2280 60
7 2575 31
8 2868 139
9 3161 108
10 3453 50
11 3744 31
12 4035 200
13 4325 41
。。。
。
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2023-06-15 19:34:57
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一.背景之前在github上看到https://github.com/liuhuanyong/TextGrapher利用pyltp对文章进行分析并图示。所以这两天打算利用java，hanlp进行文章分析并图示，项目在https://github.com/jiangnanboy/text_grapher中。二.简介这里提取文章的关键信息，包括关键词、高频词、实体(地名，人名，机构名)以及依存句法分析
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2023-06-27 22:18:40
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1,语义分析是编译过程的一个逻辑阶段， 语义分析的任务是对结构上正确的源程序进行上下文有关性质的审查，进行类型审查。语义分析是审查源程序有无语义错误，为代码生成阶段收集类型信息。比如语义分析的一个工作是进行类型审查，审查每个算符是否具有语言规范允许的运算对象，当不符合语言规范时，编译程序应报告错误。如有的编译程序要对实数用作数组下标的情况报告错误。又比如某些某些程序规定运算对象可被强制，那么当二目
Python文本分析格式化数据：表格、json非格式化数据：字符串、文本内容：1、中文分词2、自定义词典、去停用词3、词频统计、关键词抽取4、案例：招聘需求关键词抽取一、 中文分词分词：就是将0维的非格式化文本转化为格式化、向量化数据中文分词：将一个汉字序列切分成一个个单独的词英文文档中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在分词
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2023-07-05 16:25:28
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引言我们经常会听到LDA文本主题模型，经常用于文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推测文档的主题分布。它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题分布后，便可以根据主题分布进行主题聚类或文本分类。LDA全称隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)，
前言最近大部分时间都在撸 Python，其中也会涉及到将数据库表转换为 Python 中 ORM 框架的 Model，但我们并没有找到一个合适的工具来做这个意义不大的”体力活“，所以每次新建表后大家都是根据自己的表结构手写一遍 Model。一两张表还好，一旦 10 几张表都要写一遍时那痛苦只有自己知道；这时程序员的 slogan 再次印证：一切毫无意义的体力劳动终将被计算机取代。intel
# Java文本分析框架
文本分析是一种用于从文本数据中提取关键信息和模式的技术。在信息爆炸的时代，文本分析应用广泛，比如情感分析、主题建模、文本分类等。为了简化文本分析的过程，并提高效率，许多开源的Java文本分析框架被开发出来。本文将介绍几个常用的Java文本分析框架，并提供相应的代码示例。
## 1. OpenNLP
OpenNLP是一个广泛使用的Java自然语言处理（NLP）工具包。
原创
2023-07-17 16:43:36
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词法分析包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。文本分词1. 中文文本分词目前中文文本分词主要分为基于词典的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法。、基于词典的分词方法主要用词典匹配等进行分词操作，常见的有最大匹配法、最小分词方法等；基于统计的分词方法是利用词与词之间共同出现的概率统计信息实现分词，一般是基于大量的历史语料库经过分词之后建立语言模型来实现，但是这类方法强依赖于语料库。
python爬虫---爬虫的数据解析的流程和解析数据的几种方式一丶爬虫数据解析概念：将一整张页面中的局部数据进行提取/解析作用：用来实现聚焦爬虫的吧实现方式：正则 (针对字符串)
bs4
xpath (最常用)
pyquery " https://www.jianshu.com/p/770c0cdef481" # 有待查询数据解析的通用原理是什么？标签的定位
数据的提取页面中的相关的
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2023-06-21 14:18:09
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在大数据的今天，通过互联网超文本链接，无数的个人、团体、公司、政府等不同组织形态的主体均深深嵌入到互联网世界，在网络世界中留下了大量的文本。社会、管理、经济、营销、金融等不同学科，均可以研究网络上海量的文本，扩宽的研究对象和研究领域。下面大部分内容是三份文档翻译汇总而来，我觉得讲的挺明白的，其中加入了我的一点点理解和扩充。一、文本产生及其作用方式How text reflects its prod
Text Analysis文本分析Text Analysis StepsCategorizing Documents by TopicsThe process of topic modelingThe simplest topic model is Latent Dirichlet Allocation (LDA)Determining SentimentsGaining Insights 文本
前言在自然语言处理领域中，分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤。用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库，中文文本预处理可选择jieba库。当然也有其他好用的库，个人在中文预处理时经常使用jieba库，所以聊聊jieba库对中文预处理的一些总结。Jieba“结巴”中文分词是国人做的一个Python中文分词库，它支持繁体分词和自定义词典，主要有三种分词模式：1.精确模式：
文本分析0.效果图 这里有些“二人”、“不会”等词语没用筛选掉，手动筛选即可。1.整体思路：调用的库：jieba,matplotlib,networkx,wordcloud分析的文本：三联版连城诀需要的工具：Python，小说文本，中文停词文档。2.具体实现：1.读取文本:def read_txt():
file=open('连城诀【三联版】.txt','r+',encoding='gbk
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2023-09-14 10:25:12
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一.javadoc1.简述对于Java语言，最体贴的一项设计就是它并没有打算让人们为了写程序而写程序——人们也需要考虑程序的文档化问题。对于程序的文档化，最大的问题 莫过于对文档的维护。若文档与代码分离，那么每次改变代码后都要改变文档，这无疑会变成相当麻烦的一件事情。解决的方法看起来似乎很简单：将代码同文档 “链接”起来。为达到这个目的，最简单的方法是将所有内容都置于同一个文件。然而，为使一切都整
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2023-07-19 22:31:03
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探索没有TensorFlow API的纯Kotlin语言中的贝叶斯文本分类。 文本分类是自然语言处理中的一项重要任务，具有广泛的应用前景。我们将学习如何以非深度学习的方式使用该技术，而无需使用TensorFlow和神经网络。因为这个分类器将在Android应用程序中工作，所以需要用Kotlin或Java编写。为什么不是我们的TensorFlow或者Python呢? Tens
文本分类是指将一篇文章归到事先定义好的某一类或者某几类，在数据平台的一个典型的应用场景是，通过爬取用户浏览过的页面内容，识别出用户的浏览偏好，从而丰富该用户的画像。 本文介绍使用Spark MLlib提供的朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法，完成对中文文本的分类过程。主要包括中文分词、文本表示（TF-IDF）、模型训练、分类预测等。特征工程文本处理对于中文文本分类，需要先对内容进行分词，我使
java实现多文档文本编辑器编辑器界面比较简单，但功能较为全面，可以保存，另存，打开文件，复制，粘贴，撤销，剪切，字体设置，部分文字的字体设置，部分文字的颜色设置，字数统计，查找，替换等功能。 package 编辑器;
import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
import javax.swing.*;
import java.util.*; /
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2023-06-01 10:15:17
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目录 1. 词频统计--语料库的构建 2. 词频统计--中文分词 1. 词频统计–语料库的构建文本挖掘：将文本信息转换为可利用的知识。通常，对大量文件的归类，一般通过建立不同的文件夹，来保存不同的文章。同样的，将需要分析的【文本文件】读取到【变量】中，然后在内存中使用不同的数据结构对这些文本文件进行存储，进行下一步的分析。这个【内存变量】就是我们要学的【语料库】。【语料库】：要分析的所有文档的
约瑟夫·海勒的《第二十二条军规》是我最喜欢的小说。我最近读完了 ,并喜欢整本书中语言的创造性使用和荒谬人物的互动。对于我的可视化类，选择文本作为我的最终项目“数据集”是一个简单的选择。数据集该文有大约175,000个单词，分为42章。我在网上找到了这本书的原始文本版本并开始工作。我使用正则表达式和简单字符串匹配的组合在Python中解析文本。我shiny在R中以交互方式可视化这些数据集。地中海旅行
简单实例这是一个简单的器，将文本通过空格拆分成各个tokensPOST
原创
2022-02-11 11:36:58
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