因为实习的缘故，所以有机会接触到了自然语言处理的一些方面。这里主要总结一下在python环境下进行自然语言处理的相关包和可能会出现的相关错误，目前接触的都比较Low,但是还是想要记录下来。Nltk是python下处理语言的主要工具包，可以实现去除停用词、词性标注以及分词和分句等。安装nltk,我写python一般使用的是集成环境EPD，其中有包管理，可以在线进行安装。如果不是集成环境，可以通过pi
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2023-06-30 23:39:57
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一.HanLP开源框架HanLP是Hankcs主持并开源的一系列模型和算法组成的工具包，具有功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义词库等特点，提供词法分析、句法分析、文本分析和情感分析等功能，已被广泛的应用在工业、科研、教育等领域中。不同于一些简陋的分词类库，HanLP精心优化了内部数据结构和IO接口，做到了毫秒级的冷启动、千万字符每秒的处理速度，而内存最低仅需120MB。无论是移动设备
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2023-12-06 19:06:41
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2.7 停用词移除停用词移除（Stop word removal）是在不同的NLP应用中最常会用到的预处理步骤之一。该步骤的思路就是想要简单地移除语料库中的在所有文档中都会出现的单词。通常情况下，冠词和代词都会被列为停用词。这些单词在一些NPL任务（如说关于信息的检索和分类的任务）中是毫无意义的，这意味着这些单词通常不会产生很大的歧义。恰恰相反的是，在某些NPL应用中，停用词被移除之后所产生的影响
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2023-11-30 13:17:47
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一、jieba三种分词模式（一）概述 jieba 库的分词原理是利用一个中文词库，将待分词的内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组；除此之外，jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能。支持三种分词模式1、精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； &nbs
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2024-05-31 12:45:58
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序列化和反序列化Java在运行时，如果需要保存对象的状态（即下次程序运行时，能够还原对象当前的状态），就需要使用到序列化操作。本质是吧对象保存为一个文件存到磁盘上，下次运行时从磁盘上读取文件，恢复对象。网络程序：如果把一个对象从一台机器（虚拟机）发送到另外一台机器（虚拟机），这种情况也需要把对象序列化为二进制内容，然后再通过网络发送给另外一台机器，对方收到二进制内容，在反序列化为对象。Object
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2024-10-23 23:34:34
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简单描述程序功能：python+flask
1.停用词为csv文件
2.源文件为txt文件
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2023-05-29 23:23:15
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1. 使用jieba对中文进行分词、去停用词ChnSentiCorp_htl_all数据集下载自：https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/ChnSentiCorp_htl_all/intro.ipynb 这个数据集有7000 多条酒店评论数据，5000 多条正向评论，2000 多条负向评论。数据大概长下
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2024-03-14 12:22:43
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应用运行过程中是不希望出现长时间的GC停顿的，因为这会影响服务的可用性，导致用户体验变差，甚至会严重损害一些关键的应用程序。本文将会列出可能导致GC停顿时间长的一些原因和解决方案。1. 对象创建的速度过高如果应用创建对象的速度非常高，随之而来的就是GC频率也会变快，然后会导致GC的停顿时间变长。所以说，优化代码以降低对象的创建速率是降低GC停顿时间最有效的方法。这可能是一件非常耗时的事情，但是却非
停用词主要是为了提升性能与精度。从早期的信息检索到如今，我们已习惯于磁盘空间和内存被限制为很小一部分，所以 必须使你的索引尽可能小。 每个字节都意味着巨大的性能提升。 词干提取的重要性不仅是因为它让搜索的内容更广泛、让检索的能力更深入，还因为它是压缩索引空间的工具。一种最简单的减少索引大小的方法就是 _索引更少的词_。 有些词要比其他词更重要，只索引那些更重要的词来可以大大减少索引的空间。那么哪些
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2024-01-03 12:54:15
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# 去除停用词 Java
## 介绍
在自然语言处理（NLP）中，文本预处理是非常重要的一步。停用词是指在文本中频繁出现但对于整个文本的含义贡献较小的词语，比如常见的介词、连词、代词等。在文本分析和机器学习任务中，我们通常会去除这些停用词，以减少文本的噪音，提高后续处理的效果。
本文将介绍如何使用Java来去除停用词。我们将使用一个开源的Java库——Apache Lucene来实现停用词的
原创
2023-08-09 21:45:22
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## Java去除停用词
在自然语言处理领域，文本数据中常常包含一些无意义的常用词汇，这些词汇被称为停用词（Stop Words）。这些停用词对于文本分析和挖掘任务没有太大的意义，反而会干扰我们对文本的理解和分析。因此，我们需要对文本数据进行预处理，去除这些停用词，以提高后续文本处理任务的效果。
本文将介绍如何使用Java编程语言去除停用词，并提供相应的代码示例。
### 停用词列表
首先
原创
2024-01-14 06:36:57
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前言这一篇就来记录一下读取文本文件并使用Jieba包进行分词，存储结果用于后续处理的一些简单操作~分词并存储话不多说，简单步骤就是构建好自己的词典和停用词列表，然后读取 分词 删除 存储import jieba
import pandas as pd
def read_file(filename):
"""读取文本数据，删除停用词 将文本及其对应的故障类型存储为列表"""
cont
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2023-08-08 16:07:58
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import nltk ##conda install nltk 具体记不清了，需要点击弹窗左侧的stopwords，然后点击右下角的download
from nltk.corpus import stopwords
stopwords = stopwords.words("english")
print(stopwords)##停用词，无太大价值，意义不大的词语 import nltk
f
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2023-06-30 21:58:56
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# Python中的停用词处理指南
在自然语言处理（NLP）中，停用词（Stop Words）是指在文本中出现频率很高但对文本分析帮助不大的单词，如“的”、“是”、“在”、“和”等。在实际处理文本数据时通常会将这些词汇去除，以提高模型的效果。
本文将指导你如何使用Python处理停用词，并提供清晰的步骤说明和相关代码示例。
## 流程概述
首先，让我们概述实现停用词处理的步骤。我们将整个过
文章目录返回主目录过滤停用词（Filtering stop words）Stemming操作 过滤停用词（Filtering stop words）对于NLP的应用，在处理阶段会把一些无关紧要的词去掉，也就是所谓的停用词在英文里，比如“the”，“a”，“an”等单词或“$”，“%”，“&”等标点符号，都可以作为停用词来处理在中文里，比如“啊”，“一则”，“不尽然”等词汇或“『”，“▲”
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2024-03-09 20:12:42
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家中小孩玩电脑游戏，自己拿了iPad，随便输入密码，结果造成平板电脑无法使用，随后显示过一分钟后再试，一分钟后重新输入，却显示十五分后再试，直到后来显示已停用。在手机或是平板电脑上输入错误密码6次之后，这些装置将自动锁上并暂时停用，当这个情况发生后，该如何处理呢？第一种方法：准备好大洋拿去给修手机的开锁，这种方法适用于怕自己把平板电脑或手机搞成砖头的小伙伴们。第二种方法：动手能力较强的可以在电脑装
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2023-12-07 07:30:44
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2023-07-03 18:43:01
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1 importjieba
2
3 #创建停用词列表
4 defstopwordslist():
5 stopwords = [line.strip() for line in open('chinsesstoptxt.txt',encoding='UTF-8').readlines()]
6 returnstopwords
7
8 #对句子进行中文分词
9 defseg_depart(sente
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2023-06-27 22:53:17
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停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言文本之前或之后会自动过滤掉某些没有具体意义的字或词，这些字或词即被称为停用词，比如英文单词“I”“the”或中文中的“啊”等。 停用词的存在直接增加了文本的特征难度，提高了文本数据分析过程中的成本，如果直接用包含大量停用词的文本作为分析对象，则还有可能会导致数据分析的结果存在较大偏差，通常在处理过程中将它们从文本中删除，如图8-
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2023-09-04 14:02:23
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# 使用HanLP实现停用词过滤的指南
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，停用词过滤成为文本预处理中的重要步骤。今天，我们将通过HanLP这个强大的工具来了解如何实现停用词过滤。本文将详细介绍整个流程，并逐步为你展示所需的代码。
## 流程概述
以下是实现HanLP停用词过滤的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装HanLP库 |
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