【词条归一化】 词条归一化(token normalization)就是将看起来不完全一致的多个词条归纳成一个等价类, 以便在它们之间进行匹配的过程。最常规的做法是隐式地建立等价类 2,每类可以用其中的 某个元素来命名。比如,在文档和查询中,都把词条anti-discriminatory 和 antidiscriminatory映射 成词项antidiscriminatory, 这样对两个词中的
总结了一下常见集中排序的算法归并排序归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。具体的归并排序就是，将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项，一个元素就是已经排好序的了。然后将这些有序的子元素进行合并。合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列，先选取两个子序列中最小的元素进行比较，选取两个元素中最小的那个子序列并将其从子序列
要求：文件素材压缩包 problem2_files.zip，使用 Python 进行这样的操作：把 jpg,png,gif 文件夹中的所有文件移动到 image 文件夹中，然后删除 jpg,png,gif 文件夹把 doc,docx,md,ppt 文件夹中的所有文件移动到 document 文件夹中，然后删除文件素材包.png思路：先理解要求。对有关文件的操作，要用到Python的内置模块os模块
常见几种排序的算法：归并排序 归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。具体的归并排序就是，将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项，一个元素就是已经排好序的了。然后将这些有序的子元素进行合并。合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列，先选取两个子序列中最小的元素进行比较，选取两个元素中最小的那个子序列并将其从子序列中去掉
1.python擅长的领域： WEB开发、网络编程、科学运算、GUI图形开发、运维自动化等 2.编程语言分类： 从不同的角度可分为编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言 &
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2023-06-24 18:48:37
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用 python 实现各种排序算法 总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。具体的归并排序就是，将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项，一个元素就是已经排好序的了。然后将这些有序的子元素进行合并。合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列，先选取两个子序列中最小的元素进行比较，选取
# Python DataFrame 归类: 理解与实践
在数据科学领域, 数据归类是数据处理的重要一环。Python 提供了强大的数据处理库——Pandas，可以轻松地对数据集进行排序和分组。本文将带您深入了解如何使用 Pandas 来对 DataFrame 进行归类，并通过代码示例帮助您掌握这个过程。
## 什么是 DataFrame？
DataFrame 是 Pandas 中最常用的数
## Python判断词语的方法
Python是一种简单易学的编程语言，它提供了丰富的库和工具，可以帮助程序员完成各种任务。其中一个常见的任务是判断一个词语是否符合某种条件。本文将介绍Python中常用的判断词语的方法，并给出相应的代码示例。
### 1. 判断词语的长度
在Python中，可以使用`len()`函数来获取一个字符串的长度。通过判断长度，可以判断词语是否满足某个条件。
例如
原创
2023-08-20 09:02:05
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同义词替换，今天给大家分享一款免费的同义词替换器，支持各种同义词替换。一个同义词可以替换多种同义词。同时还支持同义词文章替换详细参考图片如何优化网站关键词是每个专业SEO人员都熟悉的问题，也是每天必须做的功课之一。接下来，我们来谈谈网站中的高索引关键词。如何优化它们呢？对于那些进行SEO的人来说，这是比较容易做到的，有明确的知识点和很少考虑的问题。只是优化标题、关键词标签、描述标签等，以及主页每一
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2023-09-16 11:54:33
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计算机语言的分类低级语言 经过汇编，生成目标文件，然后执行：机器语言、汇编语言和符号语言 ；高级语言 通过编译或者解释后执行：代表有Java，c，c++，python等；脚本语言 为了缩短传统的编写-编译-链接-运行 过程而创建的计算机编程语言。脚本语言一般都 有相应的脚本引擎来解释执行。 他们一般需要解释器才能运行，一般用在写小任务上，最出名的就是Linux下的shell。专业语言 数据
5 分类和标注词汇Categorizing and Tagging Words（分类和标注词汇）1 Using a Tagger(使用标注器)2 Tagged Corpora（已经被标记的语料库）3 Reading Tagged Corpora（读取已标注的语料库）4 Unsimplified Tags（未简化的标记）5 Mapping Words to Properties Using Pyt
# Python替换指定词语
## 简介
在Python开发中，有时我们需要替换指定的词语。这篇文章将教你如何实现这个功能。首先，我们来看一下整个流程。
## 流程
```mermaid
journey
title Python替换指定词语流程
section 准备工作
替换前的文本 --> 文本处理
section 替换指定词语
文
# Python将Excel归类
## 引言
在日常工作和学习中，我们经常会处理大量的数据。其中，Excel表格是一种常见的数据存储和处理格式。然而，当我们面对大量的Excel文件时，手动进行分类和归档将会变得繁琐且容易出错。幸运的是，Python提供了一种简单而强大的方法来自动化这个过程。
本文将介绍如何使用Python来归类Excel文件。我们将学习如何使用Python读取Excel文件的
# 实现词语相似度 Python
## 引言
在自然语言处理中，词语相似度是一个重要的概念。它可以帮助我们判断两个词语之间的语义相似程度，对于文本分类、信息检索、语义分析等任务非常有用。本文将介绍如何使用Python实现词语相似度的计算。
## 整体流程
下面是实现词语相似度的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(预处理数据)
Python生成随机词语
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随机数在计算机科学中有着广泛的应用，其中之一就是生成随机词语。Python是一种简单易学且强大的编程语言，提供了多种生成随机词语的方法。本文将介绍如何使用Python来生成随机词语，并提供代码示例。
## 方法一：使用随机数生成器
Python的`random`模块提供了生成随机数的函数。我们可以利用这些函数来生
# Python随机搭配词语
在自然语言处理和文本生成领域，随机搭配词语是一种常见的技术，可以用来生成有趣的句子、诗歌或其他文本。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以轻松实现词语的随机搭配。本文将介绍如何使用Python进行随机搭配词语，并提供代码示例。
## 一、随机搭配词语的原理
随机搭配词语是基于语言模型的技术，在这种模型中，每个词语都有一定的概率和其他词语组
## Python词语重复统计
作为一名经验丰富的开发者，你有责任帮助新手入门并指导他们如何解决问题。本文将为你的新手朋友提供一个关于如何实现Python词语重复统计的指南。
### 整体流程
在开始编写代码之前，让我们先了解一下这个任务的整体流程。下面是一个简单的步骤表格，说明了实现这个功能的步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取文本文件 |
|
原创
2023-07-24 03:08:27
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# 词语聚类的实现流程
## 一、准备工作
在开始实现词语聚类之前，我们需要先安装一些必要的Python库，以及准备好处理的数据集。具体步骤如下：
1. 安装所需的Python库：
- `nltk`：用于自然语言处理任务，包括分词、词性标注等。
- `gensim`：用于实现词向量模型和聚类算法。
- `matplotlib`：用于可视化聚类结果。
使用以下命令安装这
# Python中的词语联合概率
在自然语言处理（NLP）领域，联合概率是一个重要的概念。它描述了两个或多个事件同时发生的概率。在文本分析中，我们通常需要计算某些词语出现的联合概率，以帮助我们理解文本内容，构建更智能的应用，如推荐系统、情感分析等。
## 联合概率的定义
联合概率 \( P(A, B) \) 表示事件 A 和事件 B 同时发生的概率。在文本中，假设我们有一段句子，比如 "我爱
文/纹身 哈密瓜<地名，山> 度假村<度过假期的地方> 一诺千金<钱> 明信片<明天，下次用明信片打电话> 觊觎[jì yú] 投奔[bèn] 电荷[hè] 龃龉[jǔ yǔ] 斡旋[wò xuán] 长吁[xū]短叹 通牒 暴躁 焕发 迁徙 恼怒 真知灼见 滥竽充数 轻歌曼舞 累[lěi]计 描摹
原创
2021-12-29 15:50:48
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