一、详情简介: 1.此文主要研究方向为:基于包含分数的情感词典实现对于各语句的情感分析； 2.情感分析主要基于文本数据，是自然语言处理（NPL）的主要内容。
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2023-08-21 15:15:57
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这里我给大家推荐一个现成的轮子，百度提供的情感倾向分析API(搜索“百度AI开放平台”即可)。文章开始的集体情感变化曲线就是用这个实现的。使用的方法也很简单，在官网注册之后，可以得到每月免费使用的10W次权限。python可以直接下载百度情感分析的调用模块。 安装方法：pip install baidu-aip使用方法:创建一个python文件写入如下代码from aip import AipNl
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2023-06-29 00:51:15
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5.1 关键词提取技术概述 相对于有监督的方法而言，无监督的方法对数据的要求就低多了。既不需要一张人工生成、维护的词表，也不需要人工标准语料辅助进行训练。因此，这类算法在关键词提取领域的应用更受到大家的青睐。目前常用的算法有TF-IDF算法、TextRank算法和主题模型算法（包括LSA、LSI、LDA等）5.2 关键词提取算法TF/IDF算法
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2023-08-11 16:33:43
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如何通过关键词获取全网可访问网址和网站信息有些时候我们需要对自己的网站或者产品进行市场分析，这个时候我们就需要获取大量的数据进行对比，如果是通过手工的方式获取未免时间成本太大。于是就有了 Msray 全网URL采集工具。Msray的主要功能：1：根据关键词进行URL采集msray可根据提供的关键词，通过搜索引擎对关键词的结果进行整理。采集的内容有：域名，网址，IP地址，IP所属国家，标题，描述，访
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2023-07-04 14:04:29
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在处理自然语言文本情感分析时，否定词和语气词的作用不可忽视。它们能够显著改变一个句子的情感倾向。例如，"这部电影不好"中的“不好”是一个明确的否定词，它将整个句子的情感从积极转为消极。进行否定词和语气词情感性转换，特别是在 Python 环境中，需要对文本进行精确分析和处理。
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## 背景定位
在自然语言处理（NLP）领域，通过情感分析对情绪进行量化和解读，已成为多年来研究的热点。而在
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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TextRank4ZHTextRank算法可以用来从文本中提取关键词和摘要（重要的句子）。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。安装方式1：
$ python setup.py install --user
方式2：
$ sudo python setup.py install
方式3：
$ pip install textrank4zh --user
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2023-06-16 10:39:36
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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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# 探索Python在社交网络情感分析中的应用
随着社交网络的迅速发展，我们每天都会在各种平台上发布和阅读大量内容。这些内容中蕴含的情感信息为我们理解公众情绪和舆论动态提供了丰富的基础数据。情感分析，就是一种通过自然语言处理(NLP)技术提取文本中情感倾向性的方法。本文将介绍如何利用Python进行社交网络的情感关键词提取，并展示相关的甘特图和关系图，帮助读者更直观地理解这一过程。
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原创
2024-08-01 16:13:41
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TextRank4ZH
TextRank算法可以用来从文本中提取关键词和摘要（重要的句子）。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。
安装
方式1：
$ python setup.py install --user
方式2：
$ sudo python setup.py install
方式3：
$ pip install textrank4zh --us
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2024-01-07 16:43:44
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日期：2020.01.29博客期：137星期三 【本博客的代码如若要使用，请在下方评论区留言，之后再用（就是跟我说一声）】 嗯，先声明一下 “拓扑数据”的意思，应老师需求，我们需要将热词的解释、引用等数据从百科网站中爬取下来，之后将统一的热词数据进行文件处理，组合成新的数据表，然后可以在网页上（暂时是网页）展示更多的信息。 嗯，可以对热词解释进行爬取了，给大家看一下
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2023-10-11 16:22:06
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python实现关键词提取新人小菜鸟又来写博客啦！！！没人表示不开心~~(>_<)~~ 今天我来弄一个简单的关键词提取的代码 文章内容关键词的提取分为三大步： （1） 分词 （2） 去停用词 （3） 关键词提取分词方法有很多，我这里就选择常用的结巴jieba分词；去停用词，我用了一个停用词表。具体代码如下：import jieba
import jieba.analyse
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2023-08-05 00:49:47
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TextRank4ZH 用于自动从中文文本中提取关键词和摘要，基于 TextRank 算法，使用 Python 编写。TextRank 算法可以用来从文本中提取关键词和摘要(重要的句子)。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。安装本程序使用python 2.7测试没有问题，暂时不兼容python 3。先确定已经有jieba、numpy、networkx这
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2023-08-29 17:46:22
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1、利用函数nextpage获取所需的id顾名思义，这是一个“翻下一页”的函数。可以通过读取url中的id进行自动翻页，利用该函数对股票代码进行获取。以沪深股市为例，在当前页面按F12（Fn+F12），在Elements界面查看，找到下一页的id，即可通过正则表达式获得股票代码数据。注意：使用该函数时，需要download selenium module并在环境变量中配置Chrome 驱动url
目录序言函数模块介绍对文件进行批量重命名将PDF转化为txt删除txt中的换行符添加自定义词语分词与词频统计主函数本地文件结构全部代码结果预览 序言做这个的背景是研究生导师要批量处理新三板文本数据，提取出一些自定义的关键词的词频代码能够运行，但效率不一定最优（我的配置能够实现2.5s一份），需要安装指定的第三方模块（jieba、pdfminer等）在我电脑里可以运行，里面涉及到一些路径（rena
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2024-03-31 07:58:02
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起因: 因为个人原因, 这些天了解了一下Python处理PDF的方法. 首先是PDF转txt, 这个方法比较多, 这里就不再赘述, 主要聊一下PDF中的图片获取. 这里用我自己的例子, 不过具体情况还得具体分析. 工具: pdfminer, pillow, fitz, re思路: 1. 使用pdfminer解析PDF, 通过当前页的LTpage对象, 获取
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2023-08-16 14:45:41
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import os
import pandas as pd
import PyPDF2
import re
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import multiprocessing
# 定义一个函数，用于提取PDF文件中的内容
def extract_content(pdf_folder, pdf_filename, i):
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2023-10-09 14:59:06
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# NLP诗句提取情感的实现流程
自然语言处理（NLP）是一个快速发展的领域，尤其是在情感分析方面。诗歌不仅涉及美的表达，也是情感表达的重要载体。本文将指导你如何实现“nlp诗句提取情感”。我们将从流程入手，通过解构每一步，逐步深入到代码的实现和应用。
## 整体流程
以下是整个实现流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 如何用Python提取高频词
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何使用Python来提取高频词。在本文中，我将为你详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码示例和注释。
## 提取高频词流程
下面是提取高频词的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取文本数据 |
| 3 | 数据预处理 |
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原创
2023-07-27 07:05:44
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# Python高频词提取
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。在Python中，文本处理是一项常见的任务，而高频词提取则是其中的一个重要环节。本文将介绍如何使用Python进行高频词提取，并提供相应的代码示例。
## 文本预处理
在进行高频词提取之前，我们首先需要对文本进行预处理。常见的预处理步骤包括去除标点符号、分词、去除停用词
原创
2023-07-20 07:24:41
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