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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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：&
分词：将文本句子拆分成语义学上的词语。英语中是以单词之间的空格作为自然分隔符，而中文则比较复杂，中文的分词工具有结巴分词。得到分词结果后，中英文后续处理方法区别不大。
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2023-08-01 15:19:16
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踏上人工智能的演变之旅和自然语言处理(NLP) 领域取得的惊人进步。一眨眼的功夫，人工智能已经崛起，塑造了我们的世界。训练大型语言模型的巨大影响彻底改变了 NLP，彻底改变了我们的技术交互。时间回到 2017 年，这是一个以“注意力就是你所需要的”为标志的关键时刻，开创性的“Transformer”架构诞生了。该架构现在构成了 NLP 的基石，是每个大型语言模型配方中不可替代的成分 - 包括著名的
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
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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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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欢迎关注博客主页：https://blog.csdn.net/u013411339欢迎点赞、收藏、留言 ，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于 CSDN博客！本文首发CSDN
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2021-09-07 16:47:34
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分词，即将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程，它是一种自然语言处理技术，这里的分词指中文分词，其本质是提取一个字符串中的词组或者字。其详细代码非常简单，如下：#导入jieba分词模块
import jieba
#记录输入的文件路径
filepath = input('请输入要读取的文件：')
#打开文件
with open(filepath,encoding='utf-8') a
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2023-06-10 20:58:59
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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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github地址：https://github.com/vivianLL/textClassification_Keras一、基于Keras的文本分类基本流程本文以CAIL司法挑战赛的数据为例，叙述利用Keras框架进行文本分类的一般流程及基本的深度学习模型。 步骤 1：文本的预处理，分词->去除停用词->统计选择top n的词做为特征词 步骤 2：为每个特征词生成ID 步骤 3：将文
# Python进行文本分析的参数
文本分析是一种通过统计和计算方法对文本进行自动化处理和分析的技术。在Python中，有许多强大的库和工具可以帮助我们进行文本分析。本文将介绍一些常用的参数和代码示例，帮助读者更好地理解和应用文本分析。
## 安装依赖库
在开始之前，我们需要安装一些Python库，用于文本分析。其中，最常用的库包括：
- **nltk**：自然语言处理工具包，提供了多种文本
原创
2024-02-12 07:05:51
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# 项目方案：使用Python进行文本分析
## 1. 简介
本项目旨在使用Python进行文本分析，通过对大量文本数据的处理和分析，提取有用的信息和模式，以帮助用户做出更好的决策或发现隐藏的知识。
## 2. 数据收集
在进行文本分析前，我们首先需要收集足够多的文本数据。可以从以下几个渠道收集数据：
- 网络爬虫：使用Python的第三方库如`Scrapy`或`BeautifulSoup`，
原创
2023-11-22 03:49:37
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简介这里主要介绍PaddleClas中已经开源的常用系列模型，PaddleClas的github repo：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas。PaddleClas中包含了ResNet、HRNet、Inception、Res2Net等系列模型，这篇博客主要是介绍其主要系列模型。AlexNet、VGG这些网络其实都属于十分经典的网络，但是由于这些网络
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2024-10-19 18:46:32
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difflib是Python标准库中的一个工具，用于比较和处理文本差异。它提供了一组用于比较和处理文本差异的功能，可以用于比较字符串、文件等。本文将详细介绍difflib模块的用法和实现细节，并通过代码示例进行说明。
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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文章较长，建议先收藏有时间再阅读~ 一、文本的作用文本涉及两个主体，即文本生产者和文本消费者：文本生产者: 生成文本的主体；传递生产者想表达的内容，可能也会潜在蕴含着生产者的一些特质属性文本消费者: 阅读文本的主体；消费者阅读这段文本时，文本又对消费者认知活动产生影响。在大数据的今天，通过互联网超文本链接，无数的个人、团体、公司、政府等不同组织形态的主体均深深嵌入到互联网世界，在网络世界
# 如何用Python对政策文件进行文本分析
政策文件通常涉及复杂的信息、规定和指导原则，进行有效的文本分析可以帮助我们从中提取有价值的信息。本文将讨论如何利用Python进行政策文件的文本分析，涵盖从数据预处理、文本清理、主题建模到可视化的各个步骤。
## 1. 文本分析的基本流程
在开展文本分析之前，我们需要明确文本分析的一般流程。这些步骤包括：
1. 数据获取（读取政策文件）
2.
原创
2024-09-25 09:17:25
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介绍
文本分类是自然语言处理领域中的一个命题。SVM(Supported Vector Machine)，支持向量机只是其中的一个算法，另外还有贝叶斯算法、基于神经网络的分类算法、k-最近邻法等等。
libsvm是支持向量机算法的一个开源实现，是由国立台湾大学的Chih-Chung Chang and
原创
2011-11-24 11:49:54
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