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
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；  
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。
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2023-05-19 21:22:27
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# 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
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# 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
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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
因为我是程序员，所以会写各种语言的爬虫模版，对于使用NLTK 库也是有很的经验值得大家参考的。其实总的来说，NLTK是一个功能强大的NLP工具包，为研究人员和开发者提供了丰富的功能和资源，用于处理和分析文本数据。使用非常方便，而且通俗易懂，今天我将例举一些问题以供大家参考。
原创
2024-02-06 10:30:56
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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
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
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2024-04-23 14:53:30
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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。
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1.定义一个名字为Main的类，在屏幕上输出以下信息： Hello Java! Programming is fun!public class Main{
public static void main(String[] args)//主代码进入{
System.out.println("Hello Java!");//输出
System.out.print
# Python NLTK高频词提取
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中，高频词提取是一个常见的任务。通过提取文本中出现频率较高的词汇，我们可以更好地了解文本的主题和内容。Python的NLTK（Natural Language Toolkit）库提供了强大的工具来进行文本分析，包括高频词提取。
## NLTK库介绍
NLTK是一个用于处理人
原创
2024-05-31 06:56:22
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# Python中使用etree提取文本
在处理HTML和XML文档时，Python的`lxml`库是一个非常强大的工具。其中，`etree`模块提供了丰富的功能，可以有效地解析、遍历和提取文档中的数据。本文将介绍如何使用`etree`提取文本，并通过代码示例进行说明。
## 安装lxml库
首先，我们需要确保安装了`lxml`库。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：
```bash
原创
2024-08-13 04:02:30
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当当当！终于来到了Jsoup的特色：CSS Selector部分。selector也是我写的爬虫框架webmagic开发的一个重点。附上一张street fighter的图，希望以后webmagic也能挑战Jsoup!select机制Jsoup的select包里，类结构如下：在最开始介绍Jsoup的时候，就已经说过NodeVisitor和Selector了。Selector是select部分的
EXCEL第一讲 文本函数LEFT、MID、RIGHT 今天是本公众号EXCEL的第一讲，根据留言情况先从函数开始讲。 EXCEL自带函数共500多个，分为11类，分别是数据库函数、日期与时间函数、工程函数、财务函数、信息函数、逻辑函数、查询和引用函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数以及用户自定义函数。今天主要分
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2024-09-25 20:33:19
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# Python文本中提取名字的技巧
在当今信息化的时代，文本数据的处理和分析显得尤为重要。文本中往往蕴含着大量有价值的信息，例如人名、地名、事件等等。如何从文本中有效提取出人名，成为自然语言处理（NLP）领域的一项基本任务。本文将介绍如何使用Python来提取文本中的人名，并提供相应的代码示例。
## 人名识别的基本原理
人名识别（Named Entity Recognition，NER）
实验原因：目前有一个医疗百科检索项目，该项目中对关键词进行检索后，返回的结果很多，可惜结果的排序很不好，影响用户体验。简单来说，搜索出来的所有符合疾病中，有可能是最不常见的疾病是排在第一个的，而最有可能的疾病可能需要翻很多页才能找到。 实验目的：为了优化对搜索结果的排序，想到了利用百度搜索后有显示搜索到多少词条，利用这个词条数，可以有效的对疾病排名进行一个优化。从一方面看，某一个疾病在百
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2024-05-09 13:54:01
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前言在（）中讲到在文本挖掘预处理中，在向量化后一般都伴随着TF-IDF的处理。什么是TF-IDF，为什么一般需要加这一步预处理呢？这里就对TF-IDF的原理做一个总结。文本向量化存在的不足在将文本分词并向量化后，就可以得到词汇表中每个词在文本中形成的词向量，比如（）这篇文章中，我们将下面4个短文本做了词频统计：corpus=["I come to China to travel",
"T
标识符和保留字 标识符中，有一类称为用户自定义标识符。这个里面包含了变量名，函数名，类名等等。 不要小看这些名字，他们也是很重要的。在大型的程序中，起名，经常会令人头疼。 或
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2023-10-16 15:02:33
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从2015开始国内就开始慢慢接触python了16年开始Python就已经在国内的热度更高了，目前也可以算的上"全民python"了。那么对于这么热度比较高的语言，python是什么呢？你对它有多少的了解呢？1.Python的由来Python的创始人为Guido van Rossum，据说在1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Rossum为了打发圣诞节的无聊，决定开发一个新的脚本解释程序，作为AB
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2023-11-01 19:00:01
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