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
96阅读
# 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
# 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
# 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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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
4175阅读
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
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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[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
# 如何在 HanLP 中实现自定义停词
在自然语言处理（NLP）中，停词是指在文本处理中常被忽略的词汇，如“的”、“了”等。使用 HanLP 进行文本分析时，可能需要自定义停词。本文将帮助你了解如何在 HanLP 中实现自定义停词功能，我们将通过详细的步骤和代码示例来实现这个目标。
## 整体流程
下面是实现自定义停词的主要步骤：
| 步骤 | 描述
论文解读者：北邮 GAMMA Lab 硕士生 许斯泳1 引言主题模型是一种以无监督方式对文本内容的隐含语义结构进行聚类，发现文档中抽象主题的统计模型，主要被运用于NLP领域中的各种任务。简单总结主题模型的目的，就是从一堆文档中学习两种矩阵：一是document-topic矩阵，即document在主题上的分布，二是topic-word矩阵，即topic在词表上的分布。基于主题模型的思想和功能，已有
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2024-04-03 09:14:28
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python词云图使用停用词词云图介绍wordcloud介绍停用词介绍导入停用词参数导入停用词前后对比代码 词云图介绍词云图（Word Cloud）是一种文本数据的可视化表示形式，它通过字体大小、颜色、布局等视觉元素来展示文本中不同词汇的频率或重要性。词云图中，出现频率高的词汇会被赋予较大的字体，从而突出显示；而频率较低的词汇则使用较小的字体。这种可视化方式有助于快速识别文本中的关键信息，发现文
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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通过hanlp分词写入kafka在flink计算词频统计热词topN写入mysql数据库hanlp处理数据流入kafkahanlp使用可以参考下面官网本文样例读文本文件，通过hanlp分词进行了文版表情剔除，url剔除 正则处理，带语性分析需要下载hanlp的data放到resource下，使用标准的不用写 入kafkakafka中数据参考：flink处理kafka数据本地webui 需要引入依
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2023-10-21 08:19:31
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已经分好词的文本中还有许多与我们需要无关的词，这就需要我们进行停词过滤了，而wvtool已经实现了这样的功能！ 废话不多说，上代码吧：
import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import
原创
2011-12-24 11:30:41
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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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简介查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此），网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理，Java实现，R语言实现，甚至都有一个C++的实现。正好我写的一些文章，我没能很好的分类，我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类，然后我再看每个聚类大概的主题是什么，给每个聚类
在Hadoop的运行过程中，有时会出现“中停”的问题，导致我们的服务中断。这不仅影响了数据处理的效率，也影响了用户体验。因此，了解如何解决“中停Hadoop”的问题就显得尤为重要。下面将分享解决这一问题的整个过程，从环境配置、编译过程、参数调优等方面逐步展开。
### 环境配置
首先要配置好Hadoop运行的环境。我们需要明确所需的依赖项以及各自的版本。环境配置的流程可以简化为以下几个步骤：
话接上篇NLP的学习坑 自然语言处理(NLP)——简介 ，使用HanLP进行分词标注处词性。HanLP使用简介 以蕊小说网 https://www.2569.info HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 目前，基于深度学习的HanLP 2.0正处于alpha测试阶段。如果是
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2024-01-22 13:08:27
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## Windows中的MySQL启停流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[检查MySQL服务状态]
B --> C{状态}
C --> |已停止| D[启动MySQL服务]
C --> |已运行| E[停止MySQL服务]
D --> F[检查MySQL服务状态]
E --> F
原创
2023-08-21 09:48:24
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