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
[做一个搬运工，信息来自百度百科]停用词 停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words（停用词）。这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会形成一个停用词表。 但是，并没有一个明确的停用词表能够适用于所有的工具。甚至有一些工具是明确地避免使用停用词来支持短语
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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# 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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# 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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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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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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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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linux命令行提供了非常强大的文本处理功能，组合利用linux命令能实现好多强大的功能。本文这里举例说明如何利用Linux命令行进行文本按行去重并按重复次数排序。主要用到的命令有sort，uniq和cut。其中，sort主要功能是排序，uniq主要功能是实现相邻文本行的去重，cut可以从文本行中提取相应的文本列(简单地说，就是按列操作文本行)。用于演示的测试文
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2024-05-21 06:25:37
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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
用Python怎么生成词云图呢？ 网上有很多教程，这里给大家介绍一种比较简单易懂的方式方法。首先请自主下载worldcloud, jieba, imageio三个库。 一. wordcloud库1. 从字面意思来看我们就能知道，wordcloud(词云)是制作词云的核心库，也是必不可少的一个库。 2. WordCloud对象创建的常用参数。3. WordCloud类的
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2023-06-19 21:05:59
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三种实现词云图的方式需要用到的第三方库 - matplotlib，jieba，wordcloudimport matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from wordcloud import WordCloud1.词频统计实现词云图data={‘a’:20,‘b’:30,‘c’:15,‘d’:22,‘e’:50}词频统计确保数据是字典格式 如果数据不是字典格式
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2023-08-30 09:41:35
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# Python 文本去空行
## 1. 流程概述
在这篇文章中，我将教你如何使用 Python 实现文本去空行的功能。我们将按照以下步骤进行操作：
```mermaid
journey
title 流程图
section 准备工作
step 安装 Python
step 创建一个新的 Python 文件
step 导入所需模
原创
2023-10-15 07:07:22
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前叙利用下面的代码你将可以将任意中文文本生成词云,其分词部分由jieba,NLPIR2016两个部分组成,生成词语由worldcloud负责,默认会自动发现文本中的20个新词并添加到词库中,当然你也可以手动添加或者通过txt添加用户词库.code中已经有十分详细的设置说明与代码解释,如果你想进一步学习其详细内容,你可以参考我在第二部分提供的博客列表想要进一步学习使用的参考博客列表Python词云
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2023-08-24 09:13:42
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今天主要用一个小案例来练习 Python。通过案例可以了解：1.jieba 库，很多初学者都是在做一些简单分词的时候了解到 jieba 库。这个库功能非常强大，如果后续考虑往 NLP 方向发展，也会和 jieba 库打交道；2.wordcloud 库，后续做一些简单的文本分析，可以用到；3.PIL 库的简单用法。 # 导入需要用到的库import jiebafrom PIL import
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2023-10-23 20:19:46
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前言嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐平常我们爬的评论、弹幕等等，数量又多又密，根本看不过来，这时候数据分析的作用来了，今天我们就试试用Python根据这些数据，来绘制词云图进行热词分析。 目录（想看哪里点哪里 ?）前言开发环境:所用知识点代码展示导入系统包效果展示尾语 开发环境:首先我们先来安装一下写代码的软件（对没安装的小白说）Python 3.8 / 编译器Pycharm 2021.2版
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2023-09-05 17:54:16
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## Python中的文本去重方法
在数据处理和分析的过程中，文本去重是一项十分重要的任务。去重意味着从一组数据中删除重复的项，只保留唯一的项。这在处理用户输入、日志文件、或者任何其他形式的文本数据时尤为重要。Python提供了多种方式来实现文本去重，今天我们将详细探讨几种常用的方法，并将代码示例提供给大家。
### 为什么要进行文本去重
文本去重可以帮助我们提高数据的质量，去掉冗余信息，同
