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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一、文本切分1.句子切分：将文本语料库分解为句子的过程句子切分技术，使用NLTK 框架进行切分，该框架提供用于执行句子切分的各种接口，有sent_tokenize , PunktSentenceTokenizer, RegexpTokenizer, 预先训练的句子切分模型import nltk
from pprint import pprint#pprin和print功能基本一样，pprint打印
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2023-08-08 15:19:38
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文本情感分析是自然语言处理的一个重要部分，与语音情感分析类似，通过处理提取给定文本中的信息来衡量说话者/作者的态度和情绪，主要用于电影、商品以及社交媒体的用户评论分析等。VADER是一个基于词典和规则的情感分析开源python库，该库开箱即用，不需要使用文本数据进行训练，安装好之后即可输入想要识别的文本进行情感分析。与传统的情感分析方法相比，VADER具有很多优势：适用于社交媒体等多种文本类型不需
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2023-11-01 11:13:01
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文本挖掘系统 Text Mining System系统说明集成了文本过滤、去重及邮件实时通知的功能集成了文本关键词提取的功能集成了文本分类即打标签的功能集成了文本推荐即热点评价的功能支持中英文系统架构图关于分词英文分词，采用nltk工具包进行分词pip install nltk中文分词，采用jieba工具包进行分词pip install jiebajieba分词dict 主词典文件user_dic
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2024-02-11 07:11:18
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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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文章目录前言一、概述1. 处理和理解文本（文本标准化）1.1 去除HTML标签二. 去除非中文字符总结 前言这里是文本分析系列文章的开篇，我将会提供一个完整的基于python的系列nlp教程，有兴趣的可以关注一波~一、概述自然语言处理（NLP）在现今社会上扮演着非常重要的角色，利用它可以轻松的实现人工智能对话和语义理解，模型分割以及文本聚类等一系列原来难以想象的事情，现在我们来简要介绍相关的内容
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2023-08-21 05:42:51
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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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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
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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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Python做文本情感分析之情感极性分析-深度学习文档类资源96c4cc 在 2020-02-04 01:53:00 上传 2.99 MBPython文本情感分析文本情感分析（也称为意见挖掘）是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。本文使用python来做文本情感分析Puno做乂本情分析之感校性分析-闫书LOsomassedfrom collections
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2023-09-18 20:48:04
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常见的文件物理结构有以下几种：1、顺序结构又称连续结构。这是一种最简单的物理结构，它把逻辑上连续的文件信息依次存放在连续编号的物理块中。只要知道文件在存储设备上的起始地址（首块号）和文件长度（总块数），就能很快地进行存取。这种结构的优点是访问速度快，缺点是文件长度增加困难。2、链接结构这种结构将逻辑上连续的文件分散存放在若干不连续的物理块中，每个物理块设有一个指针，指向其后续的物理块。只要指明文件
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2023-10-20 17:38:58
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以下内容为聚类介绍，除了红色的部分，其他来源百度百科，如果已经了解，可以直接忽略跳到下一部分。聚类概念 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以
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2023-09-29 23:38:22
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文本聚类分析在Python的应用
在现代数据驱动的世界中，文本数据的增长速度迅猛。企业和研究机构需要分析大量的文本数据，如社交媒体内容、电子邮件和客户反馈，以提取出有价值的信息。在此背景下，文本聚类分析作为一种重要的无监督学习方法，能够帮助我们对相似文本进行归类，从而提高数据分析的效率。随着技术的不断进步，文本聚类分析的算法和工具也随着演进不断改进。
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> 用户原始需求：
# 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
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# Python 文本模板分析
在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要对文本模板进行分析的情况。Python作为一种强大的脚本语言，提供了丰富的工具和库来帮助我们进行文本模板的分析。本文将介绍如何使用Python进行文本模板的分析，以及如何利用文本模板分析来解决实际问题。
## 文本模板分析的基本概念
文本模板通常包含固定的格式和结构，其中可能包含变量、条件语句、循环语句等。文本模板分析的主
原创
2024-06-11 05:50:11
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# 使用Python分析文本：新手指南
进行文本分析是数据科学和机器学习中的重要环节，尤其在自然语言处理（NLP）领域。本文将帮助你全面理解如何用Python分析文本。以下是我们将进行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
| 2 | 导入库并加载文本数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 文本特征提取
# Python文本情感分析
情感分析是一种通过自然语言处理技术来识别和提取文本中的情感信息的方法。它可以帮助我们理解人们在社交媒体、新闻、评论和其他文本中表达的情感倾向。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行文本情感分析，并提供相关的代码示例。
## 文本情感分析的概念
文本情感分析，也称为情感识别或情感分析，是一种自然语言处理技术，旨在确定一段文本中的情感倾向。它可以识别文本是积极
原创
2023-08-16 08:07:07
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# 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
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# 文本聚类分析及其实现
近年来，随着信息技术的发展，数据量呈爆炸式增长。如何从这些数据中提取有价值的信息，成为了数据科学中的一个重要任务。文本聚类分析便是其中的一项应用，其目的是将大量文本数据按相似性进行分组，从而挖掘潜在的信息结构。本文将简单介绍文本聚类的概念、方法以及如何在Python中实现，最后附上相关的类图和状态图。
## 1. 什么是文本聚类？
文本聚类是将一组文本数据分为不同的
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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