# Python中的中文褒义词与贬义词分类
在自然语言处理（NLP）中，词语的情感分析是非常重要的一个环节。尤其是在中文中，通过对褒义词和贬义词的识别与分类，可以帮助我们更好地理解文本的情感倾向。本文将介绍如何使用Python进行中文褒义词与贬义词的分类，并提供相应的代码示例。
## 什么是褒义词与贬义词？
褒义词是指那些传达积极情感的词汇，通常用于表示赞美、好评等情感，如“优秀”、“美丽”
python本意是：巨蛇，大蟒；Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了
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2023-06-01 16:29:37
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尝试用文心实现褒义词贬义词快速分类一、我的需求二、项目环境搭建千帆SDK安装及使用流程三、项目实现过程创建应用获取签名调用接口计算向量积总结
原创
2024-04-19 14:13:11
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一，Jieba 对于结巴而言，使用的人比较多，支持三种分词模式，繁体分词，自定义词典，MIT授权协议。三种模式分词import jieba
s_list = jieba.cut("江南小镇的青砖白瓦风景秀美如画", cut_all=True)
print("Full Mode: " + " ".join(s_list)) # 全模式
s_list = jieb
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2023-11-19 17:27:39
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一、画蛇添足——多余的分号Python语言与大多数 编程语言 不相同，它的语句后面不需要加分号结尾。有些 Python 新手具有编写其他语言的丰富经验，一时还适应不过来，经常习惯性的加上“分号” a = 5 （正确） a = 5; （错误） 二、附赘悬疣——无用的小括号在Python语言中if witch语句的表达式中的部分并不需要加小括号(虽然加上程序仍可运行)，与很多编程语言不同。
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2023-08-18 23:19:11
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背景与原理：支持向量机是一种用来解决分类问题的算法，其原理大致可理解为：对于所有$n$维的数据点，我们希望能够找到一个$n$维的直线（平面，超平面），使得在这个超平面一侧的点属于同一类，另一侧的点属于另一类。而我们在寻找这个超平面的时候，我们只需要找到最接近划分超平面的点，而一个$n$维空间中的点等同于一个$n$维向量，所以这些点就可以被称为支持向量。在一个$n$维空间中，一个超平面可以用$0=w
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2023-07-23 17:31:54
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2021-4月Python 机器学习——中文新闻文本标题分类(简单容易版)试题说明 任务描述 基于THUCNews数据集的文本分类， THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档，参赛者需要根据新闻标题的内容用算法来判断该新闻属于哪一类别数据说明 THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生
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2023-10-20 22:19:25
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#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
# TF-IDF提取文本关键词
# http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#tfidf-term-weighting
import sys
import os
from config_ch import *
import chardet
impor
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2024-02-23 15:23:38
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关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。除了这些，关键词还可以在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。比如在聚类时将关键词相似的几篇文档看成一个团簇，可以大大提高聚类算法的收敛速度；从某天所有的新闻中提取出这些新闻的关键词，就可以
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2023-08-03 23:20:20
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# Python如何将不同的词分类
在自然语言处理领域，将不同的词按照其相似性或共同属性进行分类是一个常见的任务。在本文中，我们将通过一个实际问题来演示如何使用Python来将不同的词分类。我们将以一个简单的示例来说明这个过程。
## 问题描述
假设我们有一个文本数据集，其中包含了一些单词。我们希望将这些单词按照它们的词性进行分类，例如名词、动词、形容词等。
## 解决方案
我们可以使用
原创
2024-06-05 05:20:48
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用Python给你的文本提取关键词关键词提取是自然语言处理中常见的业务模块;要实现关键词提取，Python已经有比较好的现成的开源库可以用，比如我今天要介绍的jieba。让我们来看看如何进行关键词提取：1. 导入jieba关键词提取模块import jieba.analyse as anajieba被较多地应用于中文文本的自然语言处理，最常用到的功能是分词。但除了分词以外，它还有很多其它api接口
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2023-09-12 19:39:45
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关键词就是用户在使用搜索引擎时输入的，能够最大程度概括用户所要查找信息内容的词汇。企业通过购买关键词进行广告的投放。在选择关键词的过程，你要弄清楚百度竞价中关键词是如何分类的。
一、关键词定义关键词就是用户在使用搜索引擎时输入的，能够最大程度概括用户所要查找信息内容的词汇。企业通过购买关键词进行广告的投放。在选择关键词的过程，你要弄清楚百度竞价中关键词
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2024-01-31 18:57:32
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利用jieba分词对文章进行分词（这里是遍历了一个文件夹里的所有文件）def segment():
"""word segment"""
for txt in os.listdir(base_path):
whole_base = os.path.join(base_path, txt)
whole_seg = os.path.join(seg_pa
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2023-09-15 15:42:42
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# 实现文件按照关键词重新分类 Python
## 1. 整体流程
为了帮助你实现文件按照关键词重新分类的功能，我们可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取原始文件夹中的文件 |
| 2 | 对每个文件进行关键词提取 |
| 3 | 创建新的文件夹并将文件按照关键词分类存放 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤1：读取原始文件夹中
原创
2024-04-09 04:15:37
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序：为了用Python实现诗词格律的分析，我研究了一段时间的诗律和词律，现做整理分享给大家，以供需实现此类需求的朋友“快速”、完整地理解格律。目录31.词的分类按照一首词字数的多少，可以把词分为三类：五十八个字以内的为小令，五十九个字至九十个字的为中调，九十一个字以上的为长调。对于小令而言，因为字数比较少，所以一般而言用韵都比较密集；相比而言，长调则正好相反，字数较多，用韵也比较稀疏。《十六字令（苍梧谣、归梧谣、归字谣）》[平]？中仄平平仄仄[平]。平平仄，中仄仄平[平]。天？休使圆蟾照客.
原创
2021-08-26 10:26:59
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这篇博客主要整理介绍文本预处理中的词袋模型（bag of words，BOW）和TF-IDF。一、词袋模型（bag of words，BOW）词袋模型能够把一个句子转化为向量表示，是比较简单直白的一种方法，它不考虑句子中单词的顺序，只考虑词表（vocabulary）中单词在这个句子中的出现次数。下面直接来看一个例子吧（例子直接用wiki上的例子）："John likes to watch movi
序：为了用Python实现诗词格律的分析，我研究了一段时间的诗律和词律，现做整理分享给大家，以供需实现此类需求的朋友“快速”、完整地理解格律。目录31.词的分类按照一首词字数的多少，可以把词分为三类：五十八个字以内的为小令，五十九个字至九十个字的为中调，九十一个字以上的为长调。对于小令而言，因为字数比较少，所以一般而言用韵都比较密集；相比而言，长调则正好相反，字数较多，用韵也比较稀疏。《十六字令（苍梧谣、归梧谣、归字谣）》[平]？中仄平平仄仄[平]。平平仄，中仄仄平[平]。天？休使圆蟾照客.
原创
2022-03-28 13:50:21
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弥合对象/关系之间的鸿沟（四） 映射(一)继承。在领域对象模型中，继承是两个类之间的关系，其中一个类是另一个类的泛化。图1显示了人类的关系对象模型，这其中全职员工（FullTimeEmployee）和兼职员工（PartTimeEmployee）是员工（Employee）的泛化，员工（Employee）又是一个人（Person）的泛化。 有数种方式将这个领域对象模型
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2023-12-19 18:56:55
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文章目录1.Python中的关键字： python语言中已经被保留的单词，不可以与其重名2.Python的基本语法规则3.Python的标准操作符 1.Python中的关键字： python语言中已经被保留的单词，不可以与其重名1）关键字的分类： （1）常量：True，False，None （2）函数，类，对象和模块：def ， class，import，from，del，global ， re
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2023-07-07 17:17:19
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一、结巴中文分词采用的算法基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法二、结巴中文分词支持的分词模式目前结巴分词支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语
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2023-09-28 10:51:12
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