Python——jieba库的使用jieba库概述中文的“窘境”jieba——中文分词函数库下载jieba库jieba库的常规使用中文分词的模式示例方法对比单词词性划分示例词性代号本文代码编译环境及版本更新日志 jieba库概述中文的“窘境”请对比以下两句话：英文：I am a college student. I love programming, sports and reading boo
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2024-06-21 19:41:27
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# Python中的address代表意思
在Python中，address可以表示一个对象在内存中的位置。当我们创建一个变量并赋值时，这个变量其实是指向内存中存储该值的地址。通过address，我们可以追踪对象在内存中的位置，这对于调试和优化代码非常有用。
## 代码示例
下面是一个简单的Python代码示例，演示如何获取一个变量的地址：
```python
# 获取变量的地址
var
原创
2024-02-23 06:06:30
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TT:适用2960 CE500交换机，表示电口
TC:适用 2960 CE500交换机，表示电口+双介质口
LC:适用CE500,包括POE+电口+2SFP
TS:适用3560,3750 表示电口+SFP
PS:适用3560,3750 表示
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精选
2011-12-13 12:17:15
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要说最近几年最火的程序语言，非Python莫属。结合自己的学习经验来说，我认为它确实是贴地气-实用-强大的一门语言。正是如此，在数据分析领域想必大家多多少少都看到了Python 取代Excel的言论。那么本次咱们就用Python对优衣库的那什么门分析一下？搞错了，重来！是对优衣库销售数据分析一波，看看python数据分析到底有啥千秋。简单介绍一下优衣库：优衣库（英文名称：UNIQLO，日文假名发音
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2024-08-30 20:50:01
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0927-python学习总结Python是一种面向对象、解释型（编译型依赖于平台，如C，解释型拥有较好的跨平台性）、强类型的动态脚本语言。使用简洁、方便。特色：语法清晰可扩展性，具有丰富和强大的类库1.命令行编译exit（）退出2.语言基础语法标识符第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。 标识符对大小写敏感。在 Python 3 中，可以用中文
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2023-08-26 16:18:05
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TOP命令各个参数代表意义详解 Top命令是Linux下常用的系统性能分析工具，能实时查看系统中各个进程资源占用情况。 第一行分别显示： 当前时间、系统启动时间、当前系统登录用户数目、平均负载（1分钟,10分钟,15分钟）。 平均负载（load average）,一般对于单个cpu来说，负载在0～1
原创
2021-07-19 15:25:36
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这是对涂铭等老师撰写的《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》中第4章词性标注与命名实体识别的学习笔记。 这里写目录标题词性的类型总结利用jieba进行词性标注日期识别地点识别总结 词性的类型总结# 词性列表
1. 名词 (1个一类，7个二类，5个三类)
n 名词
nr 人名
nr1 汉语姓氏
nr2 汉语名字
nrj 日语人名
nrf 音译人名
ns 地名
nsf 音译地名
nt 机构
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2023-06-20 22:16:53
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setcookie('cookie名' ，‘cookie值’);setcookie('cookie名'，‘cookie值’，‘cookie生命周期’); setcookie函数的第三个参数是表示这个cookie在浏览器保存多久，可以用time()+秒数来表示从现在以后多少秒被销毁，当如果想销毁这个cookie的话，可以把第三个参数设置为0；setcoo
原创
2015-12-10 14:48:57
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1. 准备工作：分词和清洗
1. import nltk
2. from nltk.corpus import stopwords
3. from nltk.corpus import brown
4. import numpy as np
5.
6. #分词
7. text = "Sentiment analysis is a challenging
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2023-09-28 12:30:43
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本次实验一共有三个要求，统计高频词、分析词性以及画出词云，在词性分析部分为了使结果更加直观还绘制了一个饼状图用来统计最多的十种词的占比。实验用的文本文件是实验二的爬取评论结果，为了方便便直接将实验二生成的文件拿过来使用了，在文本中有许多的非中文字符（符号、表情包、数字、字母），一开始的时候是针对这个文本专门写了一个函数除去该文本中的非中文字符，再将结果存入一个新的文本“实验文本”，此后的操作便一直
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2024-06-16 08:33:52
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介绍下NLP的基本技术：包括序列标注、N-gram模型、回退和评估。将词汇按照词性分类并相应的对他们进行标注，也即：词性标注（part-of-speech tagging, POS tagging），也称作标注。词性也称为词类或者词汇范畴。用于特定任务标记的集合被称作一个标记集。5.1使用词性标注器用以处理一个词序列，为每一个词附加词性标记。>>> import nltk
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使用PRIMO组件，让你的硬盘快几倍！PrimoCache和PrimoRamdisk是功能十分强大的工具，那么：1、PrimoRamdisk会占用你的物理内存来充当你的存储磁盘2、PrimoCache会使用你的SSD和内存来提高你本机硬盘的L1/L2缓存区的速度，从而加速系统3、这两个应用占用极小，可以放心使用文中用到的文件：http://t.cn/A67v6zH2，密码:1bzx加速原理具体解析
目录题型1：正规表达式构造NFA1．构造正规表达式a(aa)\*bb(bb)\*a(aa)\* 的NFA(非确定有限自动机)。解2.对正规式(a|b)*abb构造其等价的NFA。解3．构造正规表达式((a|b)*|aa)*b的NFA。解:题型二：NFA转换为DFA4.设M=( {x,y}, {a,b}, f, x, {y} )为一NFA(非确定的有限自动机)，其中f定义如下：解：5.将下图所示的
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2023-10-03 14:05:10
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文章目录2021.02.17更新前言正文后记 2021.02.17更新1.百度网盘链接2.部分网友反应，用文章给出的代码分析文档的时候，有时会遇到如下的问题：“ValueError: ‘zg’ is not in list”这是因为“ zg”这个词性没有添加到#英文词性转中文词性字典这里面。程序发现分析文档中存在词性属于zg的词，但是我在程序里列出的字典中缺少这个词性的转换，所以就出问题了。解决
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2023-10-31 23:47:51
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优先级1. and 与 2. or 或 3. not 非运算要记住：数字中非零为真零为假；True 为真 False 为假。or ：与and相反，任意一个真即为真，同假才为假（因为要挨个查验是否有真，所以假的情况下值为最后一个假值，例如：0 or False 为 False；False or 0 则为0。真的情况下值为第一个真值，例如：0 or 1 or 2 为 1；0 or False or 2
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2023-06-24 22:02:32
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# Python中文判定与词性分析实战
在这篇文章中，我将带你一步步实现“Python中文判定与词性分析”。我们将使用一些现成的库来完成这项任务。文章中会提供清晰的流程、代码示例以及相应的解释，确保你能够理解每个步骤。最后，我们还将用饼状图展示分析结果。
## 整体流程
我们可以将整个工作分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
# Python Jieba库词性分析入门指南
## 一、流程概览
在进行词性分析的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------|
| 1 | 安装 Jieba 库 |
| 2 | 导入 necessary libraries |
| 3 | 加载分词器 |
| 4 | 进行词性分析
原创
2024-10-12 04:02:41
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Python基础语法字面量在代码中，被写下来的的固定的值，称之为字面量字符串又称文本，是由任意数量的字符如中文、英文、各类符号、数字等组成。所以叫做字符的串Python中，字符串需要用双引号（ ）包围起来被引号包围起来的，都是字符串注释在程序代码中对程序代码进行解释说明的文字。作用：注释不是程序，不能被执行，只是对程序代码进行解释说明，让别人可以看懂程序代码的作用，能够大大增强程序的可读性。分类单
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2023-11-02 09:58:51
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# 如何使用 HanLP 进行词性分析
HanLP 是一个强大的自然语言处理工具，广泛应用于中文语义分析和处理。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 HanLP 实现词性分析。我们将一步一步来，确保你理解每一个环节。
## 整体流程
在开始之前，让我们先看看整个过程的步骤。一旦你理解了这些步骤，你就能高效地使用 HanLP 进行词性分析。
| 步骤 | 描述
最近NLP新词发现及情感倾向性分类任务，需要用到分词，查找了下，python，jieba分词，貌似用起来还可以，效果也不差，还没在python里试中科院的分词。jieba 分词：做最好的Python 中文分词组件。下载地址：https://pypi.python.org/pypi/jieba 这是结巴分词的目标，我相信它也做到了。操作简单，速度快，精度不错。而且是Python 的库，这样就不用调用
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2024-03-05 17:50:53
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