根据学习至今的python，和导师吩咐的方向，一共做了5件事：1.政府网http://www.gov.cn/index.htm中养老政策特殊文本爬取与保存。2.基于的TF/IDF多文档关键词抽取。-基于TF-IDF算法的关键词抽取（原文：） import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20,
转载
2023-12-12 15:22:04
4176阅读
首先介绍markdown，这是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。在日常分析中可以使用其对分析过程进行解释说明，这样便于以后的复盘。切换用快捷键Esc+m，切回来则用Esc+y。接下来我们需要使用python对一份网上的下载数据进行一个完整的数据分析过程。1.加载数据数据来源网上，是用户在一家CD网站上的消费记录，将近7万条。数据储存格
转载
2023-06-30 11:45:31
1087阅读
说明1.项目背景 随着计算机技术的发展、Web 应用的逐步普及，大量的电子文本已经触手可及，文本数据的增多引发了另一个问题：人们如何从规模庞大的文本数据中主动或被动地发现有用的信息。这是信息检索中的问题，也是深层次文本内容挖掘和分析中的问题。文本聚类分析是文本挖掘中一个方面的内容，主要应用于加速检索过程、对搜索引擎检索结果聚类呈现、话题的自动发现
转载
2023-09-07 11:14:54
7阅读
一个文本（以下基本不区分“文本”和“文档”两个词的含义）分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个，而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。通俗点说，就好比你拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育，计算机答不上就打它的屁屁（……）。注意这个定义当中着重强调的两个事实。第一，用于分类所需要的类别体系是预先确定的。例如新浪新闻的分类体系，Yah
文章目录前言一、概述1. 处理和理解文本（文本标准化）1.1 去除HTML标签二. 去除非中文字符总结 前言这里是文本分析系列文章的开篇，我将会提供一个完整的基于python的系列nlp教程，有兴趣的可以关注一波~一、概述自然语言处理（NLP）在现今社会上扮演着非常重要的角色，利用它可以轻松的实现人工智能对话和语义理解，模型分割以及文本聚类等一系列原来难以想象的事情，现在我们来简要介绍相关的内容
转载
2023-08-21 05:42:51
87阅读
python进行文本分析 Python 有许多强大的库和工具可以用于文本分析。下面是一个简单的文本分析流程，使用一些常见的 Python 库和工具：
读取文本数据：使用 Python 的内置函数 open() 或第三方库如 Pandas 读取文本文件，例如
import pandas as pd
data = pd.read_csv('text_data.csv')
清
转载
2023-05-31 13:32:12
167阅读
前言：在进行自然语言的建模(NLP)时，我们通常难以处理文字类型的数据，因此在常见的机器学习项目中，数据的格式是结构化的，就算在视觉处理的时候也是一个矩阵或者高维张量的形式。那么文字类型的数据我们应该如何处理以及理解文本的单词、短语、句子和语法结构呢？下面带大家进入NLP 的世界！文献：《python文本分析》----Dipanjan Sarkar本文的主要内容：文本切分(句子切分和单词切分)
转载
2023-09-11 16:58:57
144阅读
Python文本情感分析引言： 情感分析：又称为倾向性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，其中情感分析还可以细分为情感极性（倾向）分析，情感程度分析，主客观分析等。 情感极性分析的目的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向。 比如我们标注数据集，标签为1表示积极情感，0位
转载
2023-06-30 10:31:34
201阅读
Python文本分析格式化数据：表格、json非格式化数据：字符串、文本内容：1、中文分词2、自定义词典、去停用词3、词频统计、关键词抽取4、案例：招聘需求关键词抽取一、 中文分词分词：就是将0维的非格式化文本转化为格式化、向量化数据中文分词：将一个汉字序列切分成一个个单独的词英文文档中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在分词
转载
2023-07-05 16:25:28
249阅读
在当前自然语言处理和文本分析是研究和应用的热点领域。而该领域包含各种具体的技能和概念，在深入实践之前需要对它们有彻底的理解，为此必须掌握一些基本的字符串操作和处理技巧。在这里我们主要讲解“利用给定编程语言的标准库进行基本的字符串操作。”当然实际意义的文本分析将远远超出字符串处理的范畴，而那些更加先进的核心技术可能并不需要你频繁的亲自对文本进行操作，然而文本数据预处理对于一个成功的文本分析项目来说，
转载
2023-08-09 15:03:57
84阅读
python爬虫---爬虫的数据解析的流程和解析数据的几种方式一丶爬虫数据解析概念：将一整张页面中的局部数据进行提取/解析作用：用来实现聚焦爬虫的吧实现方式：正则 (针对字符串)
bs4
xpath (最常用)
pyquery " https://www.jianshu.com/p/770c0cdef481" # 有待查询数据解析的通用原理是什么？标签的定位
数据的提取页面中的相关的
转载
2023-06-21 14:18:09
273阅读
文本分析0.效果图 这里有些“二人”、“不会”等词语没用筛选掉，手动筛选即可。1.整体思路：调用的库：jieba,matplotlib,networkx,wordcloud分析的文本：三联版连城诀需要的工具：Python，小说文本，中文停词文档。2.具体实现：1.读取文本:def read_txt():
file=open('连城诀【三联版】.txt','r+',encoding='gbk
转载
2023-09-14 10:25:12
151阅读
前言在自然语言处理领域中，分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤。用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库，中文文本预处理可选择jieba库。当然也有其他好用的库，个人在中文预处理时经常使用jieba库，所以聊聊jieba库对中文预处理的一些总结。Jieba“结巴”中文分词是国人做的一个Python中文分词库，它支持繁体分词和自定义词典，主要有三种分词模式：1.精确模式：
转载
2023-10-12 23:46:31
167阅读
原标题：r语言文本分析-主题模型-文本分类-文本聚类数据介绍从凤凰新闻采集：财经、军事、科技、禅道四类文章总共207篇。如下：文本数据处理文本分析最关键就是分词了，只有分好了词才能去寻找关键特征，最后根据自己的需要做一些分析工作，我比较喜欢结巴分词(比较稳定)。以前用过李建的rwordseg，后来由于rjava不稳定，加载不了自定义字典，另一个原因是结巴安装比较简单，尤其对我这样非it专业出身的人
修正 关于提供链接无法访问，因此更新下文档。 关于数据加载部分，可自己收集数据，或从相关数据库导入数据也行。 本文实现是在R-3.0.1版本下运行，其他版本未测试，理论上差距不大 另外，关于命令中，一些包的安装，通过在线安装失败，可通过下载相关包到本地进行安装。 相关包的下载地址如下：Snowball下载 rmmseg4j下载 下载后安装命令：install.packages(choo
转载
2023-10-25 20:06:39
86阅读
约瑟夫·海勒的《第二十二条军规》是我最喜欢的小说。我最近读完了 ,并喜欢整本书中语言的创造性使用和荒谬人物的互动。对于我的可视化类，选择文本作为我的最终项目“数据集”是一个简单的选择。数据集该文有大约175,000个单词，分为42章。我在网上找到了这本书的原始文本版本并开始工作。我使用正则表达式和简单字符串匹配的组合在Python中解析文本。我shiny在R中以交互方式可视化这些数据集。地中海旅行
转载
2023-12-30 20:42:17
148阅读
# Python 文本分析入门指南
文本分析是一项重要的技能，可以用于从大量文字数据中提取有价值的信息。对于初学者来说，了解整个流程是迈向成功的第一步。本文将向你介绍如何使用 Python 进行基本的文本分析，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
下面是文本分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-10-10 04:31:16
52阅读
# 如何实现文本分析的 Python 教程
## 1. 引言
在数据科学与人工智能领域，文本分析已成为一项重要的技术，广泛应用于各类行业，如社交媒体监控、客户反馈分析、舆情监测等。本文将为刚入行的小白程序员讲解如何使用 Python 进行文本分析。我们将通过一个具体的项目来逐步学习。
## 2. 流程概述
在开始之前，我们先概述一下文本分析的整个流程。下表列出了实现文本分析的主要步骤：
原创
2024-09-09 06:23:27
157阅读
字符串操作# 去空格以及特殊符号
s = ' hello, world!'
print(s.strip()) # hello, world!
print(s.rstrip('!')) # hello, world
# 查找字符( <0 为未找到)
str1 = 'hello'
str2 = 'e'
str3 = 'he'
print(str1.index(str2)) # 1
print
转载
2024-05-16 08:28:28
38阅读
文本处理 Python（大创案例实践总结）之前用Python进行一些文本的处理，现在在这里对做过的一个案例进行整理。对于其它类似的文本数据，只要看着套用就可以了。 会包含以下几方面内容： 1.中文分词； 2.去除停用词； 3.IF-IDF的计算； 4.词云； 5.Word2Vec简单实现； 6.LDA主题模型的简单实现； 但不会按顺序讲，会以几个案例的方式来
转载
2024-01-03 14:03:44
394阅读
