使用jieba分词实现批量文本分词，word文档批量转为txt文档，读取文件夹中所有文件名称，按给的图像绘制词云图
知识点小结os.walk()os.walk() 方法用于通过在目录树中游走输出在目录中的文件名，向上或者向下。os.walk() 方法是一个简单易用的文件、目录遍历器，可以帮助我们高效的处理文件、目录方面的事情。import pandas as
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2023-06-29 22:27:15
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英文文本预处理---! 最近正
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2023-08-21 15:17:04
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支持三种分词模式与特点：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都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式:在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持自定义词典主要功能：jieba.cut 三个输入参数: 待分词的字符串；cut_all参数是否全模式；HMM 参数是否 HMM 模型jieba.cu
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2023-08-20 22:19:06
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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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分词的目的是将测试文本按一定的根据一定的规则进行分词处理[2]；便于提取文本的特征值，为文本提供特征值对比的词组。英文词组是以单词为单位，以空格为分隔，在分词上具有巨大的便利性，相对而言中文因为自身常以词语、短语、俗语等表现形式，因此中文分词具有很大的不确定性。我国经过多年的发展已经取得巨大的成就，出现了一系列具有较高的分词准确率和快速的分词系统。并且在1992年我国就制订了《信息处理用现代汉语分
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2023-07-13 22:38:36
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零、机器学习整个实现过程：一、机器学习数据组成特征值：目标值： =========================================================================二、特征工程和文本特征提取1.概要：1、特征工程是什么 2、特征工程的意义：直接影响预测结果 3、scikit-learn库 介绍 4、数据的特征抽取 5、数据的特征预处理 6、数据的降维【
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2024-06-06 12:22:04
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Spring Boot 中的 Criteria 是什么，如何使用？介绍Spring Boot 是一个流行的 Java Web 开发框架，它提供了一些强大的工具和库，使得开发 Web 应用程序变得更加容易。其中之一是 Criteria API，它提供了一种类型安全的方式来构建 SQL 查询语句。在本文中，我们将介绍 Spring Boot 中的 Criteria API，演示如何使用它来构建类型安全
# Python 文本分词分析
## 前言
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python 进行文本分词分析。文本分词是自然语言处理中常用的技术之一，它可以将一段文本拆分成一个个有意义的词语，并对这些词语进行统计和分析。通过文本分词分析，我们可以了解文本的内容和特征，从而进行进一步的处理和研究。
## 整体流程
在进行文本分词分析的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
原创
2023-11-07 11:28:09
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学渣学习日记，未整理，慎点！工具：spacy：官网https://spacy.io/2014年出的，号称工业级分词，词性标注，句法分析，命名实体识别，可以下载glove训练好的词向量数据（多好的工具啊，赶明儿再装一下，以前装过一次，当时不懂词向量，而且感觉它的命名实体识别并不够准确，就弃坑了）nltk：学术性更强，稳定，目前在这个坑里功能跟spacy差不多，但是不知道能不能跟词向量有关系词向量：&
# -*- coding:utf-8 -*-
import jieba
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
char_x2="考勤机分两大类：第一类是简单打印类，打卡时，原始记录数据通过考勤机直接打印在卡片上，卡片上的记录时间即为原始的考勤信息，对初次使用者无需做任何事先的培训即可立即使用；第二类是存储类，打卡时，原始
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2024-06-21 16:43:16
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1、分词器在搜索时，我们通常通过词来搜索目标文本，所以我们在创建索引的时候要对文本进行分词处理。在lucene中有个Analyzer类，他是一个abstract class,他的主要实现是createComponents(String fieldName);的抽象方法，所以其分词的具体规则由子类实现。从而实现一个分词器只要Override这个方法就可以了。本文介绍一下常用的分词器：标准分词器：也叫
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2024-06-28 14:28:54
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1：分词技术1.1：规则分词基于规则的分词是一种机械分词的方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不切分。1.1.1 正向最大匹配法正向最大匹配法（Maximum Match Method，MM法）的基本思想：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前子串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。如果字典中存在这样的一个i字词，
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2024-05-31 13:58:55
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统计中文词语出现的次数以政府一号文件为例，统计出现的中文词语数量按照一定标准输出，如出现次数等需要解决中文分词问题，如：这是一门好课 ->这是 一门 好课 输入：2018年一号文件.txt输出：出现次数超过50次的词语，不包括换行。 #WordCount.py
import jieba #引入外部库
f = open("2018年一号
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2023-06-25 11:13:58
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# Java文本分词
> "文本分词是自然语言处理中的一项重要任务，它将连续的文本序列切分成有意义的词语，便于后续的文本分析和处理。在Java中，有多种工具和库可以用来进行文本分词，本文将介绍其中的一些常用方法和示例。"
## 什么是文本分词
文本分词是将连续的文本序列切分成有意义的词语的过程。它是自然语言处理中的一项基础任务，常用于文本挖掘、信息检索、机器翻译等领域。例如，在中文文本中，将
原创
2024-01-17 05:01:48
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# Python多行文本分隔实现指南
## 引言
在Python开发中，我们经常会遇到需要对多行文本进行处理和分隔的情况，比如从文件中读取多行文本并按照行进行处理。本文将向你介绍如何使用Python实现多行文本的分隔，帮助你解决这个问题。
## 问题背景
假设我们有一个包含多行文本的字符串，我们希望将这个字符串按照行进行分隔，并对每一行进行处理。具体的步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-10 08:45:44
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文章目录访问文本@字符串处理@编码@正则表达式分词@正则表达式分词（不好）Tokenize命令@自定义函数规范化文本将文本转换为小写查找词干@自定义函数（不好）NLTK词干提取器PorterLancasterSnowball词形还原 访问文本方法一：f=open(r"E:\dict\q0.txt","r")
for line in f:
print(line.strip())方法二：wit
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2024-07-17 18:45:33
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# 英文文本分词 Python 实现指南
## 概述
在本文中，我将向你解释如何使用 Python 实现英文文本分词。分词是自然语言处理中的一个重要步骤，它将文本拆分成独立的单词或词组，有助于后续的文本分析和理解。我将通过以下步骤带领你完成这个任务：
```mermaid
flowchart TD;
Start --> Step1;
Step1 --> Step2;
S
原创
2024-04-12 05:40:51
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最近项目需要，实现文本的词频分析，折腾了几天才完成任务，有点成就感，最后整理总结一下这部分的内容，希望更多同僚受益。一.使用前准备环境：Python3.6安装结巴：pip install jiaba
下载停用词词典哈工大停用词词典构建补充词典userdict，后文详解运行文章最后面的完整代码二.jieba官网
三.功能介绍"结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 精确模式，试图将
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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背景在对文本进行处理分析时，大家第一印象就是对句子进行分词，统计词频，看哪些词语出现的词频较高，重点关注这些高频词即可，文章可能就是围绕着这些词展开的。中文的分词工具，大家耳熟能详的可能就是结巴分词，但是结巴分词最近也没有怎么更新，随着技术的不断迭代有一些更优秀的分词工具诞生，比如：LAC(百度)、THULAC(清华大学)、LTP(哈工大)、FoolNLTK等这里主要介绍一下百度的LAC，现在已更
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2024-01-13 07:52:55
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