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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在处理文本数据时，我们常常需要根据特定字符来对字符串进行切片。在Python语言中，利用其强大的字符串处理能力，我们可以轻松实现这一目标。本文将详细探讨“Python根据特定字符切片”的过程，包括业务场景分析、技术演进、架构设计、性能优化、故障复盘及方法论总结。
## 背景定位
在现代数据处理应用中，字符串的处理显得尤为重要。例如，在数据解析、文件处理和文本分析等场景中，我们常常需要从一大串字
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5章关键词提取法的学习笔记。 这里写目录标题利用TF-IDF、TextRank、LSI、LDA模型提取关键词总结 利用TF-IDF、TextRank、LSI、LDA模型提取关键词import math
import jieba
import jieba.posseg as psg
from gensim import co
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2024-07-02 20:43:51
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The second homework the of Map visualization 网页文章爬取与词云生成作业思路第一部分 网页爬取文章过程：分成三步，分别定义三个函数代码:引用的库getHtml用于获取网页内容getContent用于获得网页内容saveFile保存爬取到内容main主函数第二部分 制作词云代码：引用的库读取文本，jieba分词，统计词频词云生成运行结果： 作业思路主要分两
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2024-01-29 01:45:13
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# 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中的作用域(或者说上下文) python这种混杂类型语言(动态类型\解析执行),采用了分离作用域的方式来避免重名问题，让我们能够更好的组织程序代码的结构，直观上来讲Python分为以下几种作用域: 1.包(Package):&nbs
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2024-05-15 13:27:32
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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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# Python根据txt生成词云
本文将教你如何使用Python根据txt文件生成词云。在开始之前，我们需要安装一些必要的库，包括matplotlib、wordcloud和jieba。你可以使用以下命令进行安装：
```python
pip install matplotlib wordcloud jieba
```
安装完成后，我们就可以开始实现了。
## 实现步骤
下面是整个实现的
原创
2023-08-15 16:19:51
308阅读
# Python根据图片生成词云图
词云图是一种以词汇为主题并根据词频大小展示的可视化效果。它能够直观地显示文本数据中的关键词，帮助人们更好地理解和分析文本内容。在本文中，我们将介绍如何使用Python根据图片生成词云图。我们将使用Python的`wordcloud`库以及`PIL`库来实现这一功能。
## 1. 安装所需库
在开始之前，我们需要先安装所需的库。可以使用以下命令来安装：
`
原创
2023-11-14 06:26:14
179阅读
# Python 根据索引重分类
在Python中，我们经常需要对数据进行分类和处理。有时，我们可能会根据索引来对数据进行重分类。这在数据分析和处理中非常常见。本文将介绍如何使用Python来实现这一功能。
## 流程图
首先，我们来看一个简单的流程图，了解整个过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[读取数据]
B --> C[确定索
原创
2024-07-18 05:11:14
55阅读
在这篇博文中，我们将探讨如何使用Python，根据文件内容对其进行分类。这个过程包含了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比与生态集成等多个步骤。让我们一起逐步深入。
#### 环境配置
在开始之前，我们需要搭建好开发环境。以下是配置信息与依赖项：
1. 安装 Python 及相关库（如 `pandas`、`os`）。
2. 确保 Python 版本 >= 3.6。
3. 使用虚拟
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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要解决“根据名字分类图像”这个问题，首先需要一道清晰的解决方案，从备份策略到恢复流程，每一步都应当有条不紊。我们将从备份策略开始，逐步深入到恢复流程和灾难场景，最终实现工具链集成和案例分析。
备份策略着重在协作和防御。我们采用思维导图帮助可视化和结构化我们的备份策略，同时结合存储架构更清楚地表达。
```mermaid
mindmap
root((备份策略))
Backup_Met
# 如何实现Python根据列表选取矩阵特定列
## 概述
在Python中，我们可以使用numpy库来操作矩阵。要根据列表选取矩阵的特定列，可以通过numpy的切片功能来实现。在本文中，我将向你展示如何实现这一操作。
### 步骤概览
下面是实现这一操作的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入numpy库 |
| 2 | 创建一个矩阵 |
| 3 |
原创
2024-03-23 05:07:21
19阅读
题主表示pandas用起来很乱，事实真的如此吗？本文就将先如何利用pandas来行数据转换/编码的十种方案，最后再回答这个问题。其实这个操作在机器学习中十分常见，很多算法都需要我们对分类特征进行转换（编码），即根据某一列的值，新增（修改）一列。为了方便理解，下面创建示例DataFrame数值型数据让我们先来讨论连续型数据的转换，也就是根据Score列的值，来新增一列标签，即如果分数大于90，则标记
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2024-06-08 17:32:32
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## 根据特定条件筛选列的流程
为了实现“根据特定条件筛选列”，我们可以按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[筛选条件]
B --> C[筛选结果]
C --> D[导出结果]
```
1. 导入数据：将需要筛选的数据导入Python中，可以使用Pandas库来处理数据。
2. 筛选条件：确定需要使用的筛选
原创
2023-10-19 15:42:26
79阅读
## Python根据特定分割字符串
在Python中，我们经常需要处理字符串，并根据特定的分隔符将其分割成多个部分。这在数据处理、文本解析和日志分析等应用中非常常见。Python提供了多种方法来实现这一目的，本文将为你介绍几种常用的方法，并提供代码示例。同时，我们还将使用Markdown语法标识出示例代码，使用Mermaid语法绘制序列图和类图，以帮助读者更好地理解。
### Python中
原创
2023-11-20 10:02:02
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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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文章目录安装环境报错解决思路WordCloud方法介绍简单词云生成实例wordcloud中其他的方法生成自定义样式和颜色的图片 本博客偏向于萌新教程,如果想更深入了解制作词云可以查看 官方文档 安装首先是我们需要用到的两个库,一个是wordcloud用于生成词云,还有一个是jieba(外号:结巴)用于进行中文的分词,如果你制作的图云中不包含中文,那么可以不用下载结巴。环境报错解决思路如果你是用
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2023-10-17 14:34:28
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