python常用内置函数：文件操作操作文件时，一般需要经历如下步骤：打开文件操作文件关闭文件一、打开文件1文件句柄 = file('文件路径', '模式')注：python中打开文件有两种方式，即：open(...)和file(...)，本质上前者在内部会调用后者来进行文件操作，推荐使用open。打开文件时，需要指定文件路径和以何等方式打开文件，打开后，即可获取该文件
这个是一个帮弟弟调试的项目，调试过程中觉得这个还是比较全面的，文本数据的基础处理、分词、词云可视化、LDA主题挖掘、分类模型构建等等都包括，对于学习或者入门来说还是不错的。项目全貌：项目中使用到的文本评论数据截图如下所示：首先加载数据：删除数据记录中所有列值相同的记录 通过人工观察数据发现，评论中夹杂着许多数字与字母，对于本案例的挖掘目标而言，这类数据本身并没有实质性帮助。另外，由于该评
# 微博评论文本分析流程
作为一名刚入行的小白，进行微博评论的文本分析可以让你掌握数据处理、文本分析和Python编程技巧。下面是整个分析流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|----------------------------------|
| 1. 数据获取 | 收集微博评论数据
原创
2024-10-15 07:05:58
439阅读
# 豆瓣评论文本挖掘分析 python 教程
## 引言
豆瓣是一个广受欢迎的社交媒体平台，拥有大量用户生成的评论数据。对这些评论进行文本挖掘分析可以帮助我们了解用户对电影、图书等的评价和喜好，从而为产品改进、市场推广等提供有价值的信息。本文将介绍如何使用 Python 对豆瓣评论进行文本挖掘分析。
## 流程概览
下面是整个流程的概览，我们将在后续的步骤中详细讲解每一步的具体操作。
步骤
原创
2023-07-16 16:42:15
143阅读
<!DOCTYPE html Title 立项背景： 0 突然被限制，无法访问原amazon_asin_reviews_us数据库； 1 原数据库asin类别、厂家信息不明； 2 自然语言处理“通过reviews得出差评原因”，必须出结果，去证明想法的可行性； 3 选择Huawei手机 https:
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2017-06-01 21:30:00
139阅读
2评论
RNN入门（三）利用LSTM生成旅游点评
介绍 前几天，某个发文质疑马蜂窝网站，认为它搬运其它网站的旅游点评，对此，马蜂窝网站迅速地做出了回应。相信大多数关注时事的群众已经了解了整个事情的经过，在这里，我们且不论这件事的是是非非，也不关心它是否是通过爬虫等其他技术手段实现的。本文将会展示一种自动生成旅游点评的技术手段。我们用到的模型为LSTM模型。
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2024-06-30 07:09:48
43阅读
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
249阅读
1、pip install xxxx不管pip下载什么都是非常慢的一批，甚至还会timout，这个时候你要引用国内的镜像(豆瓣、清华)下载才可以！！！ 比如更新pip的时候你直接‘’‘python -m pip install --upgrade pip’ （升级pip版本当前最新20.3）有的时候网不好是不成功的！要换成 ：豆瓣镜像速度
sentimentpy是我根据R语言的一个文本情感分析包sentiment进行开发的, 开发的初衷有:
R的sentiment已经被弃坑, 没人维护
Python比R更擅长文本处理
sentiment包不支持中文
而sentimentpy包有如下特点:
使用朴素贝叶斯分类算法
利用了情感词典
支持中英文
支持情绪分类(喜怒哀乐恶惊)
支持极性分类(positive/negtive/both)
正在
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2023-08-09 23:30:27
197阅读
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
273阅读
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：
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2023-10-12 23:46:31
167阅读
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
151阅读
在 Google Colab 中运行在 GitHub 上查看源代码下载 notebookNote: 我们的 TensorFlow 社区翻译了这些文档。因为社区翻译是尽力而为， 所以无法保证它们是最准确的，并且反映了最新的 官方英文文档。如果您有改进此翻译的建议， 请提交 pull request 到 tensorflow/docs
原创
2021-12-23 15:26:48
1136阅读
# Python 文本分析入门指南
文本分析是一项重要的技能，可以用于从大量文字数据中提取有价值的信息。对于初学者来说，了解整个流程是迈向成功的第一步。本文将向你介绍如何使用 Python 进行基本的文本分析，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
下面是文本分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-10-10 04:31:16
52阅读
# 如何实现文本分析的 Python 教程
## 1. 引言
在数据科学与人工智能领域，文本分析已成为一项重要的技术，广泛应用于各类行业，如社交媒体监控、客户反馈分析、舆情监测等。本文将为刚入行的小白程序员讲解如何使用 Python 进行文本分析。我们将通过一个具体的项目来逐步学习。
## 2. 流程概述
在开始之前，我们先概述一下文本分析的整个流程。下表列出了实现文本分析的主要步骤：
原创
2024-09-09 06:23:27
157阅读
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
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2023-12-30 20:42:17
152阅读
文本处理 Python（大创案例实践总结）之前用Python进行一些文本的处理，现在在这里对做过的一个案例进行整理。对于其它类似的文本数据，只要看着套用就可以了。 会包含以下几方面内容： 1.中文分词； 2.去除停用词； 3.IF-IDF的计算； 4.词云； 5.Word2Vec简单实现； 6.LDA主题模型的简单实现； 但不会按顺序讲，会以几个案例的方式来
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2024-01-03 14:03:44
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这段时间肯定经常听到一句话“我命由我不由天”，没错，就是我们国产动漫---哪咤，今天我们通过python还有上次写的pyquery库来爬取豆瓣网评论内容 爬取豆瓣网评论1、找到我们想要爬取的电影---小哪咤 2、查看影片评论点击查看我们的影评，发现只能查看前200个影评，这里就需要登录了 分析出来全部影评的接口地址好巧用到了上次写的通过requests登录豆瓣网，
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2023-05-31 14:47:09
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作业需求：分析两本类型不同的现代小说的词性分布，如武侠或侦探小说等.用一个类读入整本小说。用自然语言处理工具。初始化过程分析内容。分解词语并获取词性(如动词.形容词等).类对象取索引返回词和词性两项主要信息在调用类对象的函数中，实现词性的统计。用饼状图可视化个主要词性频率，对比两本小说的饼状 编辑 全部代码：import jieba
import jieba.pos
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2023-07-27 16:48:16
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1. B站博人传评论数据爬取简介今天想了半天不知道抓啥，去B站看跳舞的×××姐，忽然看到了评论，那就抓取一下B站的评论数据，视频动画那么多，也不知道抓取哪个，选了一个博人传跟火影相关的，抓取看看。网址： https://www.bilibili.com/bangumi/media/md5978/?from=search&seid=16013388136765436883#short在这个网
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2024-08-26 08:05:19
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