词频统计1.需求:读取指定目录的数据,并且实现单词计数功能 2.实现方案: Spout用于读取指定文件夹(目录),读取文件,将文件的每一行发射到Bolt SplitBolt用于接收Spout发射过来的数据,并拆分,发射到CountBolt CountBolt接收SplitBolt发送的每一个单词,进行单词计数操作 3.拓扑设计: DataSourceSpout + SplitBolt
转载
2024-07-15 20:14:46
54阅读
一、中文词频统计1. 下载一长篇中文小说。2. 从文件读取待分析文本。3. 安装并使用jieba进行中文分词。pip install jiebaimport jiebajieba.lcut(text)4. 更新词库，加入所分析对象的专业词汇。jieba.add_word('天罡北斗阵') #逐个添加jieba.load_userdict(word_dict) #词库文本文件
转载
2024-05-07 19:22:01
142阅读
PythonTF-IDF算法对文本进行统计词频介绍：TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权
转载
2023-09-03 20:54:10
83阅读
统计输入中每个单词的出现次数（词频统计）
原创
2022-09-27 17:46:56
293阅读
文章目录初探MapReduce一、MapReduce核心思想二、MapReduce编程实例-词频统计思路1、map阶段(映射)2、reduce阶段(归并阶段)三、词频统计编程实现1、准备数据文件2、将文件上传到hdfs指定路径3、在java里创建词频统计映射器类4、创建词频统计驱动类5、运行词频统计驱动类，查看结果6、修改词频统计映射类7、修改词频统计驱动器类8、启动词频统计驱动器类，查看结果9
转载
2024-05-30 11:25:02
137阅读
题目描述 请设计一个高效的方法，找出任意指定单词在一篇文章中的出现频数。 给定一个string数组article和数组大小n及
原创
2023-06-01 17:25:38
157阅读
#pipinstallbs4frombs4importBeautifulSoup#python爬虫利器"""BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.BeautifulSoup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间."""importrequestsblog_url='http://blog.
原创
2018-08-05 10:16:54
1017阅读
点赞
请编写程序，对一段英文文本，统计其中所有不同单词的个数，以及词频最大的前10%的单词。 所谓“单词”，是指由不超过80个单词字符组成的连续字符串，但长度超过15的单词将只截取保留前15个单词字符。而合法的“单词字符”为大小写字母、数字和下划线，其它字符均认为是单词分隔符。 输入格式: 输入给出一段非
转载
2018-02-12 12:27:00
332阅读
一、序作业是一个关于词频统计的作业。什么叫词频统计呢？词频统计就是输入一些字符串(手动输入或者从指定的文件读取)，用程序来统计这些字符串中总共有多少个单词，每个单词出现的次数是多少，单词的总数（记作Total）为不重复的单词数总和。目前只针对英文单词进行统计，不考虑中文。三、注意的点(1)一个字符串满足什么样的规则才算一个单词？常规情况下，从26个字母[a~z]的大写或者小写形式中选择N个字符组成
转载
2023-07-10 20:07:43
392阅读
软件工程作业词频统计第一阶段要求输出某个文本文件中26个字母和汉字出现的频率，由高到低排列，并显示出现的百分比，精确到小数点后面两位。命令行参数是：wf.exe -c <file name>
字母频率 = 这个字母出现的次数/（所有A-Z，a-z字母、汉字出现的总数）如果两个token出现的频率一样，那么就按照字典序排列。 如果S和T出现频率都是10.21%， 那么， S要排在T的前面
转载
2023-08-10 12:51:41
493阅读
用python实现词频统计词频统计就是输入一段句子或者一篇文章，然后统计句子中每个单词出现的次数。那么，这个在python中其实是很好实现的，下面我们来看看具体是怎样实现的，里面又用到了哪些知识呢？输入一段话，统计每个字母出现的次数先来讲一下思路：例如给出下面这样一句话Love is more than a word it says so much. When I see these four l
转载
2023-06-21 00:13:23
478阅读
MapReduceMapReduce解决了什么早期谷歌实现了许多种计算过程，例如处理大量的原始数据，计算许多种类的衍生数据等。这些计算过程大都数据数据量非常大，因此计算过程需要分布到数百台或数千台机器上进行，才能保证过程在一个合理时间内结束，而为了处理计算并行化、数据分发和错误处理通常代码都非常复杂。为了解决这一过程，设计了一种新的抽象，将涉及并行，容错性，数据分发和负载均衡的细节包装在一个库里，
转载
2024-05-11 12:25:20
66阅读
文章目录1 词频统计1.1 简单词频统计1.2 加入停用词2 关键词提取2.1 关键词提取原理2.2 关键词提取代码 1 词频统计1.1 简单词频统计导入jieba库并定义文本import jieba
text = "Python是一种高级编程语言，广泛应用于人工智能、数据分析、Web开发等领域。"对文本进行分词words = jieba.cut(text)这一步会将文本分成若干个词语，并返回一
转载
2024-01-15 21:47:12
92阅读
文章目录词频统计实现思路词频统计实现步骤1. 准备数据文件1.1 在虚拟机上创建文本文件1.2 上传文件到HDFS指定目录2. 创建Maven项目3. 添加相关依赖4. 创建日志属性文件5. 创建词频统计映射类6. 创建词频统计驱动器类7. 运行词频统计驱动器类，查看结果8. 修改词频统计映射器类9. 修改词频统计驱动器类10. 启动词频统计驱动器类，查看结果11. 创建词频统计归并器类12.
转载
2023-09-30 10:39:36
178阅读
1.词频统计任务要求首先，在Linux系统本地创建两个文件，即文件wordfile1.txt和wordfile2.txt。在实际应用中，这两个文件可能会非常大，会被分布存储到多个节点上。但是，为了简化任务，这里的两个文件只包含几行简单的内容。需要说明的是，针对这两个小数据集样本编写的MapReduce词频统计程序，不作任何修改，就可以用来处理大规模数据集的词频统计。创建wordfile1.txt文
转载
2023-10-08 09:19:54
268阅读
scikit-learn包下有计算TF-IDF的api，其效果也很不错。首先得安装Scikit-clearnScikit-learn 依赖:Python (>= 2.7 or >= 3.4),NumPy (>= 1.8.2),SciPy (>= 0.13.3).pip install scikit-learn 计算TF-IDF scikit-learn包进行TF
转载
2023-05-29 14:13:48
542阅读
TF-IDF的定义及计算最近在做一些NLP的研究，由于也是第一次做这个东西，其实还是发现很多有意思的东西。相信很多做过NLP的人都应该接触过提取关键词的这个功能。现在有很多可以使用的第三方工具包可以很容易的来实现这个功能，比如snowNLP，jieba等，但是我们还是要做到知其然，知其所以然，所以便有了这一篇文字的记录。 首先我们来了解一下什么是TF-IDF？其实这个是两个词的组合，可以
转载
2023-12-24 18:01:52
52阅读
创建目录上传英文测试文档(如果已有则无需配置)。a.dfs上创建input目录 hadoop@ubuntu-V01:~/data/hadoop-2.5.2$bin/hadoop fs -mkdir -p input b.把hadoop目录下的README.txt拷贝到dfs新建的input里 hadoop@ubuntu-V01:~/data/hadoop-2.5.2$
转载
2023-10-23 11:21:37
350阅读
2012st26倒排索引概念 倒排索引（Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。是文档检索中常用的数据结构。和索引的目的是一样的，倒排索引是为了提高检索效率而设计的。 &nb
转载
2024-07-08 15:44:45
53阅读
写在前面： 前几天的课堂作业有一项是使用jieba库进行中文分词，当时的代码是参考的网上的，自己也没具体去看，趁着空闲我就重新阅读一下代码。源码：import jieba
txt = open("房产.csv", "r", encoding='utf-8').read()
words = jieba.lcut(txt) # 使用精确模式对文本进行分词
counts = {} # 通过键值对的
转载
2023-07-06 23:07:09
316阅读
