import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
from PIL import Image, ImageSequence
import numpy as np
#返回两个参数，cut后的值以及排序后的关键词
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2023-06-01 17:25:01
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# Python英文分词
英文分词是自然语言处理（NLP）中的一个重要技术，它将连续的英文文本切分成单词或词组的序列。在文本处理、机器翻译、信息检索等领域中，英文分词是进行后续处理的基础。本文将介绍Python中常用的英文分词方法，包括基于规则的分词和基于机器学习的分词，并提供相应的代码示例。
## 1. 基于规则的分词
基于规则的分词方法是一种简单直观的英文分词技术，它通过定义一组规则来切
原创
2023-10-11 11:38:42
258阅读
介绍一个好用多功能的Python中文分词工具SnowNLP，全称Simplified Chinese Text Processing。在实现分词的同时，提供转换成拼音（Trie树实现的最大匹配）及繁体转简体（Trie树实现的最大匹配）等功能。操作简单，功能强大。Install$ pip install snownlpUseageSnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，
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2023-10-20 19:16:04
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目录1、问题背景2、解决思路3、实现方法4、代码5、注意事项 1、问题背景用Python实现一个分词的功能。即从一段英文中，提取所有单词（不重复），并记录单词出现的频率。这个功能是比较好做的，直接就判断单词的分隔符在哪里？比如“I love China！And you？”这句话空格肯定是单词之间的分隔符，另外一些标点符号也是单词之间的分隔符。2、解决思路这里有三种办法： 1）一个个字符遍历，遇到
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2023-11-21 21:14:29
206阅读
spaCy 是一个Python自然语言处理工具包，诞生于2014年年中，号称“Industrial-Strength Natural Language Processing in Python”，是具有工业级强度的Python NLP工具包。spaCy里大量使用了 Cython 来提高相关模块的性能，这个区别于学术性质更浓的Python NLTK，因此具有了业界应用的实际价值。安装和编译 spaC
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2023-06-30 21:40:29
243阅读
前言本篇主要记录在用python写nltk分词操作项目主要出现的错误以及改进的方法。 本文利用nltk，从数据库中获取文本并进行去停用词处理，并将处理结果放入数据库。一、nltk是什么？Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 NLTK是一个开源的项目，包含：Python模块，数据集和教程，用于NLP的研究和开发 [1]
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2024-05-17 22:23:32
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中文分词，通俗来说，就是将一句(段)话按一定的规则(算法)拆分成词语、成语、单个文字。中文分词是很多应用技术的前置技术，如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等，都是先对文本信息分词处理，再用分词结果来搜索、翻译、对比等。在Python中，最好用的中文分词库是jieba。用“结巴”给一个中文分词库命名，非常生动形象，同时还带有一种程序员式的幽默感。最好的Python中文分词组件“结巴”中文分词
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2023-09-04 20:53:03
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这里写自定义目录标题一、中文分词基本说明二、停用词库、自定义词典的使用（一）停用词（二）自定义词典三、词云绘制四、中文字体的使用说明（一）Mac 字体使用说明五、附件（一）ttf字体文件资源（二）停用词库 一、中文分词基本说明因为数据常以表格形式出现，所以这里模拟df数据格式来做示例。原始数据格式如下：分词完整代码如下：import pandas as pd
import numpy as np
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2023-08-07 12:34:15
128阅读
1.用python进行精细中文分句（基于正则表达式）中文分句，乍一看是一个挺简单的工作，一般我们只要找到一个【。！？】这类的典型断句符断开就可以了吗。 对于简单的文本这个做法是已经可行了（比如我看到这篇文章里有个简洁的实现方法NLTK使用笔记，NLTK是常用的Python自然语言处理库然而当我处理小
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2023-11-30 21:58:53
9阅读
在进行英文分词的过程中，Python 很方便地支持各种文本处理。随着自然语言处理技术的发展，英文分词工具逐渐成为了重要的基础设施。此文将记录不同行业内如何实现英文文本的分词，结合实际应用案例，以便于理解和后续操作。
### 协议背景
英文分词的起源可以追溯到 1960 年代，最初的技术主要用于语音识别和文本分析。后来，随着机器学习和深度学习技术的发展，分词的算法逐渐演变为更为复杂的模型，如RN
# Python英文Spacy分词
在自然语言处理（NLP）领域中，分词（tokenization）是文本处理的重要步骤之一。分词将一段文本拆分成最小的语言单位，例如单词、词干或子词。Python中的Spacy库提供了一种方便且高效的方法来进行英文分词。本文将介绍如何使用Spacy库进行英文分词，并提供代码示例供读者参考。
## Spacy库简介
Spacy是一个用于自然语言处理的流行Pyt
原创
2023-11-24 11:04:49
241阅读
# 实现“英文excel分词 python”教程
## 一、流程概述
首先，我们需要将Excel中的英文文本提取出来，并进行分词处理，最后将处理后的结果保存到Excel中。下面是整个过程的步骤表格：
```mermaid
gantt
title “英文excel分词 python” 教程流程
section 整个过程
提取英文文本 :done, a1, 2021-07
原创
2024-06-25 04:32:30
64阅读
# Python英文分词工具
## 介绍
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中，分词是最基本的任务之一。对于英文文本来说，将一段连续的英文文本切分为单词是进行后续处理的重要步骤。Python提供了许多分词工具，本文将介绍几种常用的英文分词工具，并提供相应的代码示例。
## 分词工具介绍
### 1. NLTK
[Natural Lang
原创
2023-09-20 06:42:11
1681阅读
# Introduction to Using Jieba for English Text Segmentation in Python
In the field of Natural Language Processing (NLP), text segmentation is an important task that involves breaking down a piece of
原创
2024-06-15 05:35:07
83阅读
Python 在分词方面的应用基础。
目录模块安装开源代码基本用法启用Paddle词性标注调整词典智能识别新词搜索引擎模式分词使用自定义词典关键词提取停用词过滤模块安装pip install jiebajieba分词器支持4种分词模式:精确模式该模式会试图将句子最精确地切分开，适合在文本分析时使用。全模式该模式会将句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度
文章目录完整代码时间转化和提取各种对象类型转换时间序列类属性数据转换 完整代码import jieba.analyse
import jieba.posseg as pseg
from wordcloud import WordCloud
import xlsxwriter
# encoding=gbk
import xlsxwriter
f = open('E:/data/xieyangt
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2024-07-11 21:08:29
41阅读
在运营反馈的搜索问题中，有很多搜索无结果的case是因为用户没有输入空格: 例如：无结果有结果xiaomiredmi5xiaomi redmi 5huaweimediapadhuawei mediapadebikee bikesolidrubbertiresolid rubber tire目前线上解决这类问题的方式是配置同义词，需要人工干预，且生效慢，覆盖率低，因此需要新的解决方案。 这里采用类似
自然语言处理是人工智能的类别之一。自然语言处理主要有那些功能？我们以百度AI为例 从上述的例子可以看到，自然语言处理最基本的功能是词法分析，词法分析的功能主要有：分词分句词语标注词法时态（适用于英文词语）关键词提前（词干提取）由于英文和中文在文化上存在巨大的差异，因此Python处理英文和中文需要使用不同的模块，中文处理推荐使用jieba模块，英文处理推荐使用nltk模块。模块安装方法可自行搜索相
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2024-02-23 11:47:45
55阅读
这篇文章事实上整合了前面两篇文章的相关介绍，同时添加一些其他的Python中文分词相关资源，甚至非Python的中文分词工具，仅供参考。首先介绍之前测试过的8款中文分词工具，这几款工具可以直接在AINLP公众号后台在线测试，严格的说，它们不完全是纯粹的中文分词工具，例如SnowNLP, Thulac, HanLP，LTP，CoreNLP都是很全面的(中文)自然语言处理工具。安装这些模块其实很简单，
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2023-09-16 13:54:44
106阅读
做kaggle的quora比赛需要用Python处理英文首先分词import nltksentence = "At eight o'clock on Thursday morning Arthur didn't feel very good."tokens = nltk.word_tokenize(sentence)print tokens['At', 'eight', "o'clock", 'o
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2023-06-30 21:59:18
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