MMSeg 中文分词类库MMSEG一个基于最大匹配算法的两种变体的中文单词识别系统。是中文分词中一个常见的、基于词典的分词算法，简单、效果相对较好。由于它的简易直观性，实现起来不是很复杂，运行速度也比较快。
转载
2023-05-24 11:29:30
45阅读
# 中文停词处理的初探
中文自然语言处理（NLP）在近年来受到越来越多的关注，尤其在文本分析和情感分析等领域。停词处理是文本预处理的重要步骤，因为停词是指在文本中出现频率高但对语义理解帮助不大的词汇，例如“的”、“了”、“在”等。本文将详细介绍如何在Python中进行中文停词处理，并提供具体的代码示例。
## 流程概述
在进行中文停词处理时，我们需要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
应粉丝要求： 粉丝的彩虹屁，不好意思放出来。。。打码了代码2.0 包含停词表过滤掉一些词语import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
text = open("a.txt",encoding='gbk').read() # 标明文本路径，打开
# 生成对象
stopwords = [
转载
2024-07-08 11:50:12
51阅读
简单描述程序功能：1.停用词为csv文件2.源文件为txt文件3.文本处理，将原文件中出现的停用词去除代码实现：1.文件读取，分词，源文件词频统计python 读取 西班牙语文本编码： encoding='ISO-8859-1'1 #csv 文件读取，此处编码为西班牙语
2 defcsvfile():3 file_path = os.path.join(upload_path, "Spa
转载
2023-07-09 12:21:06
157阅读
# Python中的停词处理
在自然语言处理（NLP）中，停词（Stop Words）是指在文本分析中被认为是无意义或信息量很少的词语，如“的”、“是”、“在”等。这些词虽然在语法结构中是重要的，但它们通常不携带关键信息。这篇文章将深入探讨如何在Python中处理停词，并提供代码示例以便更好地理解其应用。
## 什么是停词？
停词通常是一些常用词，在统计文本内容或进行机器学习时，停词的存在会
停用词是一些在自然语言处理中被过滤掉的常见词语，如“的”、“是”、“在”等。它们在文本中出现频率非常高，但通常不包含特定含义，因此被视为噪声。
原创
2023-04-19 17:19:33
4171阅读
import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom nlp.db import MongoClientfrom nlp.config import *class Tokenizer(obje() # 去停词
原创
2022-10-28 12:08:01
176阅读
# 如何使用 HanLP 实现停词处理
在自然语言处理（NLP）中，停词是指那些在分析中没有实质意义的常用词汇，如“的”、“是”、“在”等。处理这些停词可以提高文本分析的效率。HanLP 是一个强大的 NLP 库，支持多种语言处理任务，包括停词处理。在这篇文章中，我将详细介绍如何使用 HanLP 实现停词处理。我们会分步骤进行说明，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下面是整个流程的简要
原创
2024-08-31 03:24:37
80阅读
整理停用词 去空行和两边的空格#encoding=utf-8
filename = "stop_words.txt"
f = open(filename,"r",encoding='utf-8')
result = list()
for line in f.readlines():
line = line.strip()
if not len(line):
con
转载
2024-01-12 08:59:52
294阅读
关键字assert构成断言语句，主要是可以在我们书写一个新的程序时，可以使用它帮我们锁定bug范围。表达式： assert 表达式 ‘窗口提示的信息’AssertionError ，使得错误更加清晰。 例如：>>> a = 5>>> b = 6>>> assert a > b,'a不大于b'Traceback (most rece
转载
2023-07-04 15:52:11
96阅读
## 实现“python txt 中文”流程
为了实现“python txt 中文”，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| --- | --- | ----- |
| 1 | 安装Python | 无需代码 |
| 2 | 创建一个Python文件 | 无需代码 |
| 3 | 导入所需的库 | `import os` |
| 4 | 指定要读取的文本文件
原创
2023-09-26 14:33:22
7阅读
**排除词在文本处理中的应用**
概述：
在文本处理和自然语言处理中，我们经常会遇到需要对文本进行清洗和预处理的情况。排除词（Stop Words）是指那些在处理文本时没有实际意义或者对文本特征分析没有太大帮助的常见词汇。在Python中，我们可以使用各种方法和工具来排除这些词汇，以提高文本处理的效果和准确性。
本文将介绍Python中排除词的概念、常用的排除词列表、以及如何使用Python
原创
2024-02-12 08:46:21
97阅读
笔记。首先需要下载jieba和wordcloud：win+r打开cmd或者Anaconda Prompt,输入以下代码:pip install jiebapip install wordcloud下载stopwords和hlm文本文件的时候记得将编码设为： 防止和代码冲突： 1.统计红楼梦人物的出现次数，输出出现次数最多的五个人；import jieba
path = "C:
转载
2023-12-17 16:56:59
325阅读
商品评论获取解析与可视化词云图制作本篇文章主要介绍如何手写爬虫爬取电商平台评论数据，以及对爬取到的内容进行解析，导入mysql数据库并进行词频统计，可视化制作词云图。涉及的技术点如下：电商网站页面分析python简单爬虫java语言的webCollector爬虫框架使用python与java分别进行json文件解析，其中java解析结合mapreducepymysql操作mysql数据库实现爬取数
转载
2024-08-06 20:27:09
104阅读
一，谈谈final, finally, finalize的区别。Final－－修饰符（关键字）。如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能读取，不可修改。被声明为fin
在自然语言处理中，中文分词是一个重要的技术，特别是对于中文文本的处理。Python中有一些优秀的库可以帮助我们进行中文分词，其中最著名的就是jieba库。
### jieba库简介
jieba库是一个优秀的中文分词工具，支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。其中，精确模式是默认模式，会尽量将句子切分成最小粒度；全模式会把所有可能的词语都扫描出来，并返回一个列表；搜索引擎模式在精确模
原创
2024-03-14 04:48:48
37阅读
# 如何实现Python中文停止词
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(了解需求) --> B(安装中文分词库)
B --> C(导入停用词)
C --> D(过滤停用词)
D --> E(输出结果)
```
## 步骤及代码示例
### 了解需求
在实现Python中文停止词之前，首先要了解什么是停止词以及为什么需要过滤停止
原创
2024-06-30 06:35:59
48阅读
效果展示在正是开始使用教程之前先看wordcloud处理的效果，一方面了解这个库的处理能力，另一方面也是设立一个可见的目标，更能调动自己的主观能动第一个图形是一个简单矩形，但是其中的关键词的大小是按照词频设置的。这样就可以一目了然的看出来关键的问题。爹二个图形则是通过图像处理的手段，把待添加的关键词不仅按照词频设置对应的大小，还按照背景图片的轮廓等信息来安排合适的位置展示，来直接看出来芳华中的两个
pytorch简介Pytorch的两个操作对象1. Tensor Tensor就是张量的英文，表示多维的矩阵，比如一维就是向量，二维就是一般的矩阵等等，Pytorch里面处理的单位就是一个一个的Tensor。2.Variable Variable提供了自动求导功能，也就是可以自动给你你要的参数的梯度。 本质上Variable和Tensor没有区别，不过Variabel会放入一个计算图，然后进行前向
转载
2023-11-29 10:20:03
95阅读
1 python数据分析numpy基础之unique对数组元素去重python的numpy库的unique()函数，用于查找数组的唯一元素，即对数组元素去重，重复的元素只保留一个，并返回排序后的数组。用法numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, *, equa
