文章目录1.前言2.简单上手1）安装jieba2)jieba的常用函数示例3）解决paddlepaddle-tiny==1.6.1的安装示例继续3.jieba背后的“黑科技”算法原理 1.前言项目Github的地址：https://github.com/fxsjy/jiebajieba是一个开源的中文分词库。广泛用于文本分析、词云绘制、关键词提取、自然语言处理等领域。并且容易上手，还支持繁体中文
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2023-09-18 21:23:04
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Python数据分析：NLTKNatural Language Toolkitnlp领域中最常用的一个Python库开源项目自带分类、分词等功能强大的社区支持语料库，语言的实际使用中真实出现过的语言材料语料库安装import nltknltk.download()语料库nltk.corpus分词(tokenize)将句子拆分成具有语言语义学上意义的词中英文分词区别英文单词之间是以空格作为自然分界符
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2023-11-27 19:46:06
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https://www.jianshu.com/p/721190534061
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2023-07-06 20:15:19
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python做的好的分词应该就是结巴分词了，不但速度快，还可以自定义词库，对于SE来说一般应用于词库的维护，比如，通过分词后可以根据词性去除掉停词，再根据TF-IDF过滤高频词（没用的），还得做一些拼错的，多种称呼其实一样的的等也得做一下分类。最后就是关键词分类了，分类我是人工的，太失败了是吧，见笑，像我连阿里巴巴国际站也做，我这个行业的关键词的分类还好，特征比较明显，主要可能是英文的关系吧，不过
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2023-05-27 17:05:22
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本次采用python对汉语的一小句文字进行一个简单的分词； 简单介绍一下，分词所用到的—jieba:中文分词组件，可用于中文句子/词性分割、词性标注、未登录词识别，支持用户词典等功能。该组件的分词精度达到了97%以上。 安装jieba:pip install jieba 分词代码：#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
u'''
Created
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2023-06-29 11:54:14
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一、原题参考编程模板，完善代码，实现以下功能。 利用 jieba 库实现中文分词。对分词后的列表进行去重处理，然后将分词结果中字符数大于等于 3 的词语，按照字符顺序排序，写入到文件 out1.txt 文件中。
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2023-08-09 18:40:52
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我们首先来加载我们自己的文本文件，并统计出排名前20的字符频率if __name__=="__main__":
corpus_root='/home/zhf/word'
wordlists=PlaintextCorpusReader(corpus_root,'.*')
for w in wordlists.words():
print(w)
fdis
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2024-06-05 16:10:21
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这里写自定义目录标题一、中文分词基本说明二、停用词库、自定义词典的使用（一）停用词（二）自定义词典三、词云绘制四、中文字体的使用说明（一）Mac 字体使用说明五、附件（一）ttf字体文件资源（二）停用词库 一、中文分词基本说明因为数据常以表格形式出现，所以这里模拟df数据格式来做示例。原始数据格式如下：分词完整代码如下：import pandas as pd
import numpy as np
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2023-08-07 12:34:15
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2021SC@SDUSC 文章目录jieba特点安装说明算法主要功能1. 分词更多代码阅读及测试（分词）2. 添加自定义词典载入词典调整词典更多代码阅读及测试（词典操作）3. 关键词提取基于 TF-IDF 算法的关键词抽取基于 TextRank 算法的关键词抽取基本思想:使用示例:更多代码阅读及测试（关键词提取）4. 词性标注更多代码阅读及测试（词性标注）5. 并行分词更多代码阅读及测试（并行分词
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2023-08-11 17:15:37
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首先去http://nltk.org/install.html下载相关的安装程序，然后
在cmd窗口中，进入到python的文件夹内的 Scripts内，运行easy_install pip
安装PyYAML and NLTK：pip install pyyaml nltk
这样就将nltk安装完成，安完可以测试下。
然后敲入下面的代码，进入NLTK数据源下载界面：import nltk
nltk
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2023-07-02 19:01:56
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最近在写股票预测，大致是根据每天的文章及股票涨跌来预测未来的股票走势。这里的中文文章就少不了分词的处理，我把自己写作业用的两种记录一下：自己N-gram分词，然后再根据tf、tfidf等来进行筛选使用正则表达式抽取中文部分，然后使用jieba分词
N-gram分词
先来讲讲N-gram分词，上代码
#Get N-gram term List of the article set and we de
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2023-08-09 17:51:33
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本文实例讲述了Python基于jieba库进行简单分词及词云功能实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：目标：1.导入一个文本文件2.使用jieba对文本进行分词3.使用wordcloud包绘制词云环境：Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)工具：jupyter notebook从网上下载了一篇小说《老九门》，以下对这篇小说进行分词，并绘制词云图。或点击此处本
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2023-09-15 16:42:21
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自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解、解释、生成人类语言。在Python中，NLTK（Natural Language Toolkit）库是一个功能强大、广泛使用的自然语言处理库。本篇博客将深入介绍NLTK库的使用，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等常见任务，并通过实例演示其在实
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2024-06-17 07:37:39
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安装pip install -U nltk安装NLTK数据import nltknltk.download()# 导入Brown C
原创
2022-07-09 00:26:03
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3 使用Unicode进行文字处理Text Processing with Unicode1 what is unicode2 Extracting encoded text from files3 Regular Expressions for Detecting Word Patterns4 Normalizing Text5 Regular Expressions for Tokenizi
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2024-06-01 15:51:26
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安装nltk需要两步：安装nltk和安装nltk_data数据包安装nltk安装nltk很简单，可以直接在pycharm环境中安装，flie —> settings—> Python Interpreter —> 点击+ —> 搜索nltk —> intall Package接下来需要安装nltk_data数据包才能使用nltk手动安装nltk最简单的办法：在pych
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2023-08-23 17:12:42
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一、简介1.Natural Language ToolKit(NLTK) 自然语言处理包：是一个用于自然语言处理和文本分析的综合性python库。用于NLP的研究和开发。2.NLTK 文档和API 可在http://text-processing.com. 查看。3.Tokenization（标记化）标记化是将字符串拆分成一个片段或标记列表的过程。一个符号是一个整体的一部分，所以一个单词是一个句子
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2023-08-03 16:16:46
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前提：下载配置好了python 和pip ,详见python安装pip打开终端：cmd--->pip install nltk即可（可能第一次会报错，多试几次）建议不要通过创建py文件或者python命令行，然后输入>>>import nltk>>>nltk.download()因为这种方式常常会由于网络的原因导致出现下载异常；这里我分享了我的
原创
2022-07-25 05:47:41
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# 使用 Python NLTK 进行自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能和计算语言学的一个重要分支，其核心在于计算机对人类语言的理解和应用。Python 的 NLTK（Natural Language Toolkit）库是处理文本数据的重要工具，本篇文章将介绍如何使用 NLTK 进行基础的自然语言处理，并提供相关代码示例。
## 什么是 NLTK？
NLTK 是一个强大的 Pyt
要在Python环境中安装NLTK (Natural Language Toolkit)，你需要注意一些软件和硬件要求，同时遵循一系列的步骤来确保安装成功。在这篇博文中，我将详细介绍“Python安装NLTK”的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
### 环境准备
**软硬件要求**
- 操作系统：Windows、MacOS 或 Linux
- Python
