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。
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2023-05-24 11:29:30
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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
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2024-01-12 08:59:52
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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 = [
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2024-07-08 11:50:12
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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
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2023-07-09 12:21:06
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# 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
# 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
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
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一. Selenium爬取百度百科摘要 简单给出Selenium爬取百度百科5A级景区的代码： 1 # coding=utf-8
2 """
3 Created on 2015-12-10 @author: Eastmount
4 """
5
6 import time
7 import
# 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
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# Python 词云图用指定词分词
词云图是一种以词语频率为基础，通过图形化展示词语在文本中出现的频率的可视化工具。在Python中，我们可以使用`wordcloud`库来生成漂亮的词云图。本文将介绍如何使用Python中的`wordcloud`库生成词云图，并指定需要分词的词语。
## 安装所需库
在开始之前，我们需要先安装`wordcloud`库。可以使用以下命令来安装：
```py
原创
2023-07-20 09:42:22
178阅读
jieba库与中文分词一、什么是jieba库二、jieba分词原理三、jieba库支持的三种分词模式1.精确模式2.全模式3.搜索引擎模式四、jieba库常用函数五、jieba实操练习一（jieba.lcut）精确模式练习二（jieba.lcut(s,cut_all=True) ）全模式练习三（jieba.lcut_for_search）搜索引擎模式练习四（jieba.add_word(w)）增
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2023-08-31 08:03:25
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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
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2023-07-04 15:52:11
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9 词云工 具库结巴+wordcloud: pip3 install jieba pip3 install wordcloud 9.1.jieba分词： 这里的分词主要是真多中文分词(Chinese Word Segmentation) 1.jieb
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2023-08-28 22:51:44
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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
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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
原创
2023-01-10 11:22:40
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# python词云怎么分词中文
## 引言
词云是一种将文本数据以词语的形式展示出来的可视化工具。在生成词云之前，我们需要对文本进行分词处理，以便得到每个词语的频率。对于中文文本的分词，由于中文是以词语为基本单位的，所以需要采用特定的中文分词工具进行处理。本文将介绍如何使用Python进行中文文本的分词，并生成词云。
## 分词工具选择
目前，中文分词的主流工具有很多，比如jieba、sno
原创
2023-12-04 15:16:09
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大家好，我是天空之城，今天给大家带来，用python一起学做词云图 第一步先要爬虫得到做词云的数据存为csv文件或者excel文件，如下图中的pacong.csv，然后提取里面的数据列，我分别用了豆瓣top250电影介绍，以及电影飞驰人生评论，作图。第二步，数据分析用到了pandas，numpy模块，作图主要用到了matplotlib模块，背景图这里要下载一个opencv-python模块，词语
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2023-05-30 15:37:36
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jieba"结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 "Jieba"Feature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在线演示(Powered by Appfog)Pyth
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2024-04-20 20:39:06
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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
# NLP 分词与词向量的科普
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向，而分词和词向量是NLP中关键的基本技术。本文将介绍什么是分词和词向量，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解这些概念。
## 什么是分词？
分词是将一段连续的文字切分为单独的词语，也叫词条。不同的语言有不同的分词规则。例如，在英语中，空格通常用于分隔单词，而在中文中，句子没有明显的分隔符，因此需
