【问题描述】读取文件mayun.txt，完成以下操作：1.分类统计文件中大写字母、小写字母、数字、空白字符（包括空格、\n、\t等，可用isspace()方法判断）和其他字符的数量2.输出文件中单词的数量（将其中所有标点符号替换为空格，再根据空格对字符串进行切分可以得到元素为单词的列表。数字按单词统计，如“ 1994” 计算一个单词）3.用恺撒加密方法对上述文件内容进行加密，为提高加密强度，约定输
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2023-11-05 15:39:04
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作者： Shivam Bansal 文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：分析社交媒体中的大众情感鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件自动标注客户问询将新闻文章按主题分类目录本文将详细介绍文本分类问题并用Python实现这个过程：文本分类是有监督学习的一个例子，它使用包含文本文档和标签的数据集来训练一个分类
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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目录1. 准备数据：从文本中构建词向量1.1 词表到向量的转换函数2. 训练算法：从词向量计算概率3. 测试算法：根据现实情况修改分类器3.1 朴素贝叶斯分类函数4. 准备数据： 文档词袋模型1. 准备数据：从文本中构建词向量1.1 词表到向量的转换函数def loaddataset(): # 创建一些实验样本
postinglist = [['my', 'dog', 'has', 'f
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2023-06-16 21:14:58
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在简单的整理文件输入与输出后，打算再详细梳理一下一些关于文件的读取与写入的知识。在使用open()函数打开或创建一个文件时，其默认的打开模式为只读文本文件。文本文件用于储存文本字符串，默认编码为Unicode。一.文本文件的写入：文本文件的写入一般包括三个步骤：打开文件，写入数据，关闭文件。1.创建或打开文件对象:通过内之后函数open()可以创建或打开文件对象，并且可以指定覆盖模式(文件存在时)
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2023-06-29 20:34:34
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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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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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# 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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# 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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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
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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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# Python3 文本聚类分析实现指南
## 简介
在本指南中，我将教会你如何使用Python3进行文本聚类分析。文本聚类是指将相似的文本数据分组到一起的过程，它是文本挖掘中一项重要的技术。
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍实现文本聚类分析的整个流程，并给出每一步所需的代码示例和解释。
## 流程概述
首先，让我们来看一下实现文本聚类分析的整个流程。我将使用表格展示每个步骤。
原创
2024-02-22 07:45:58
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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. 模型原理1.1论文Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的n-gram），从而能够更好地捕捉局部相关性。与传统图像的CNN网络相比, t
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2024-01-03 07:54:34
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使用Python 进行简单文本类数据分析，包括：1. 分词2. 生成语料库，tfidf加权3. lda主题提取模型4. 词向量化word2vec参考：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import MySQLdb
import pandas as pd
import pandas.io.sql as sql
import jieba
impo
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2023-08-06 22:15:46
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首先介绍markdown，这是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。在日常分析中可以使用其对分析过程进行解释说明，这样便于以后的复盘。切换用快捷键Esc+m，切回来则用Esc+y。接下来我们需要使用python对一份网上的下载数据进行一个完整的数据分析过程。1.加载数据数据来源网上，是用户在一家CD网站上的消费记录，将近7万条。数据储存格
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2023-06-30 11:45:31
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Python教学专栏，旨在为初学者提供系统、全面的Python编程学习体验。通过逐步讲解Python基础语言和编程逻辑，结合实操案例，让小白也能轻松搞懂Python！本文目录一、前言二、HanLP简介三、安装HanLP四、轻松使用HanLP五、结束语六、相关推荐本文共6630个字，阅读大约需要17分钟，欢迎指正！Part1前言上期文章我们介绍了文本分析中两个文本关键词提取的方法，并使用 Pytho
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2024-08-27 06:12:51
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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
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2023-07-31 21:55:38
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人工智能和文本分析使您对业务绩效和客户有深入的了解，使您能够做出更好的决策。从自动化重复性任务到提供可行的客户见解，人工智能可以帮助企业改善收入和用户体验。同样，文本分析会解释大量数据，以发现消费者趋势和机会。文本分析是指分析文本以提取有用的高质量信息的方法。每个组织中大约80-90％的数据是非结构化的。文本分析使用AI和ML技术生成有价值的见解，您可以使用这些见解来制定数据驱动的决策。文字分析技
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2023-10-07 11:27:22
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