时间过的好快，一晃在老男孩学python已经过去了一个月，在这一个月的时间里，老男孩的作业只合格完成了第一次，太失败了，记录下来给将来的自己嘲笑。在第三节课后反省了如何充分利用时间，尽力去完成作业，有了两个想法并尝试执行了一下：1、需要在博客中体现的内容一方便是心得体会，一方面是课堂讲的知识点，知识点在课上做笔记；2、关于时间的安排，早晚各安排一至两个小时用于学习，需要坚持；  
服务器（server）：服务器涵盖了几乎所有的大型机以及大部分中型机甚至一些小型机，通俗点话说就是24小时提供服务。操作系统：人们把一些与硬件紧密相连的又经常用到必不可少的功能做到一套程序中去这一套程序就被人们称做操作系统。表示层这一层一般在客户端pc机上，最常见的是IE浏览器，这就是表示层的软件表示层是直接与使用者交互的软件业务逻辑层这一层一般在服务器端，顾名思义，所有业务逻辑处理都在这一层完成
我只想从巨大的文本文件中提取名词或名词组。
下面的python代码工作正常，但是只提取最后一行的名词。
转载
2023-05-19 21:22:27
350阅读
# Python词性分类与名词提取的科普文章
随着自然语言处理(NLP)的迅猛发展，词性分类和实体提取成为了人们日常处理文本的重要工具。本文将介绍如何使用Python进行词性分类，重点提取文本中的名词，并且我们将通过一些示例代码来实现这个功能。最后，我们还将用甘特图和类图来展示项目的进度和结构。
## 什么是词性分类？
词性分类是指将文本中的单词根据其语法功能进行分类的过程。一般来说，单词可
原创
2024-08-19 03:44:01
273阅读
# 提取英文文本中的名词
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能中的一个重要领域，它涉及到对自然语言进行处理和理解。在NLP中，文本的词性标注是一个重要的任务，它可以帮助我们理解文本中每个词的语法和语义信息。本文将介绍如何使用Python来提取英文文本中的名词。
## 名词的定义
在语法学中，名词是指表示具体或抽象事物的词，如人名、地名、物品
原创
2023-10-30 06:33:23
314阅读
已经完成了利用python爬虫实现定时QQ邮箱推送英文文章，辅助学习英语的项目，索性就一口气利用python多做一些自动化辅助英语学习的项目，对自己的编程能力和英文水评也有一定的帮助，于是在两天的努力下，我完成了今天的项目。首先是艾宾浩斯记忆法，大家了解一下真的非常有效果（至少对于我来讲啦┑(￣Д ￣)┍）项目源码：由于本人非常喜欢python和英语，所以后期也做很多将两者结合起来的项目。所以，如
在自然语言处理中，提取名词与形容词是一个非常常见的需求，特别是在文本分析或特征提取中。在此博文中，我将详细阐述如何解决“Python语句中提取名词与形容词”的问题，包括从用户场景还原到技术细节的过程。
## 问题背景
我最近收到了来自用户的需求，他们希望在一大批文本数据中提取出名词和形容词，以便于后续的分析。他们的应用场景包括，但不限于，内容推荐、情感分析和主题建模等。
以下是触发该需求的流
# 使用Python创建随机英文词库：名词和动词的生成
在计算机科学与编程领域，语言的处理和生成是一个非常有趣且复杂的话题。Python是一种强大且易于使用的编程语言，适合进行数据处理和文本生成。本文将介绍如何使用Python创建一个随机英语词库，包括名词和动词的生成，帮助您更好地理解Python在自然语言处理中的应用。
## 1. 理解名词和动词
名词和动词是英语中的两个基本词类。名词用于
原创
2024-08-26 07:16:20
149阅读
lda简介（理论部分见lda模型理论篇）1、lda是一种无监督的贝叶斯模型: P(词 | 文档)=P（词 | 主题）P（主题 | 文档） 同一主题下，某个词出现的概率，以及同一文档下，某个主题出现的概率，两个概率的乘积，可以得到某篇文档出现某个词的概率。 2、lda用来推测文档的主题分布。它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题分布后，便可以根据主题
转载
2024-04-23 14:53:30
62阅读
就架构入门来讲，我觉得本书是非常适合阅读的。首先，什么是架构，又怎么理解架构，然后如何做好架构。先解决其一，架构的来源于社会的分工，同一个事情分解成多个小事情，让擅长的人完成擅长的事情，又快又好的完成部分局部工作，最后组合成一个整体，并完成这个整体所需要的所有活动，这就是架构。架构是一个动词，是解决问题的过程。识别出问题域，定义好问题的边界，并对问题域按照某个原则进行拆分。拆分的原则，便于不同
转载
2023-08-08 22:18:28
290阅读
POJO（Plain Ordinary Java Object）： 在本规约中，POJO 专指只有 setter / getter / toString 的简单类，包括 DO / DTO / BO / VO 等。DO（Data Object）： 阿里巴巴专指数据库表一 一对应的 POJO 类。 此对象与数据库表结构一 一对应，通过 DAO 层向上传输数据源对象。PO（Persistent Obje
转载
2023-08-19 16:02:10
55阅读
1：EJB、JSP、Serverlet、Applet和j2ee的关系 1. JSP:（Java Server Pages）它是在传统的网页HTML文件(*.htm,*.html)中插入Java程序段(Scriptlet)和JSP标记(tag)，从而形成JSP文件(*.jsp)。用JSP开发的Web应用是跨平
转载
2023-08-01 20:57:13
69阅读
在这篇博文中，我将详细探讨在Java中使用结巴分词进行名词提取的问题。结巴分词是一个广泛使用的中文分词工具，能有效地将中文文本进行分词和词性标注。这一过程中的一些问题，影响了操作的准确性和效率，下面我将逐步为大家解读这一过程。
### 问题背景
在某个项目中，我们发现使用结巴分词提取名词时，存在明显的性能问题以及准确性不足。这个问题影响了后续的业务分析和数据挖掘，导致决策过程延误。
- **
# 实现 Java 中的英文名词与动词区分
在编程的过程中，有时我们需要对自然语言进行处理，尤其是在处理英文时，区分名词与动词是一个常见的需求。接下来，我们将探讨如何在 Java 中实现这一功能。
## 整体流程
在区分英文名词与动词时，可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备所需的库和工具 |
| 2 | 创建文本处理类 |
原创
2024-10-11 05:03:49
98阅读
# 使用Python提取动词和形容词的完整流程
作为一名新手开发者，提取文本中的动词和形容词听起来可能很复杂，但实际上只需要几个简单的步骤。我们将使用Python中的自然语言处理库（如`nltk`），通过以下流程来实现这一目标。
## 流程概述
以下是提取动词和形容词的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装nltk库 |
| 2 | 下
英语语法-Verb动词-动词的语法-非谓语动词-分词&动名词
原创
2022-10-23 08:30:53
471阅读
摘要：以前在机器学习中一直使用经验风险来逼近真实风险，但是事实上大多数情况经验风险并不能够准确逼近真实风险。后来业界就提出了泛化误差的概念（generalization error）,在机器学习中泛化误差是用来衡量一个学习机器推广未知数据的能力，即根据从样本数据中学习到的规则能够应用到新数据的能力。常用的计算方法是：用在训练集上的误差平均值-在测试集上的误差平均值。一：经验风险机器学习本质上是一种
转载
2024-06-25 23:00:08
74阅读
JavaAPI（Application Programming Interface，应用程序接口）：举例说就是，甲方要求乙方做的啥，或者说乙方告诉甲方乙方可以做啥，免得说一个做一个，做一个问一个的情况；EJB (Enterprise Java Beans)Enterprise [美 /ˈentərpraɪz/]：企业，事业 Enterprise Java Beans技术的简称, 又被称为企业Jav
名词解释jdk：JDK 是Java开发工具包 (Java Development Kit ) 的缩写。从字面意思翻译过来就是java开发的工具。它是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、applet 和组件的开发环境。 &nbs
转载
2023-12-23 21:16:00
46阅读
的语言来讲一讲
转载
2016-10-19 10:33:00
103阅读
2评论
