一，Jieba 对于结巴而言，使用的人比较多，支持三种分词模式，繁体分词，自定义词典，MIT授权协议。三种模式分词import jieba
s_list = jieba.cut("江南小镇的青砖白瓦风景秀美如画", cut_all=True)
print("Full Mode: " + " ".join(s_list)) # 全模式
s_list = jieb
转载
2023-11-19 17:27:39
59阅读
笔者邀请您，先思考：1 你熟悉和理解机器学习那些专业术语？ 举例说明分类器将未标记的实例映射到类的程序或函数称为分类器。 混淆矩阵混淆矩阵，也称为关联表或错误矩阵，用于可视化分类器的性能。 矩阵的列表示预测类的实例，行表示实际类的实例。 (注意:也可以反过来。)对于二进制分类，表有两行两列。 例如：?...pass子类 继承自 父类，可以直接 享受 父类中已经封装好的方法，不需要再次开发 子类 中
# Python中的中文褒义词与贬义词分类
在自然语言处理（NLP）中，词语的情感分析是非常重要的一个环节。尤其是在中文中，通过对褒义词和贬义词的识别与分类，可以帮助我们更好地理解文本的情感倾向。本文将介绍如何使用Python进行中文褒义词与贬义词的分类，并提供相应的代码示例。
## 什么是褒义词与贬义词？
褒义词是指那些传达积极情感的词汇，通常用于表示赞美、好评等情感，如“优秀”、“美丽”
背景与原理：支持向量机是一种用来解决分类问题的算法，其原理大致可理解为：对于所有$n$维的数据点，我们希望能够找到一个$n$维的直线（平面，超平面），使得在这个超平面一侧的点属于同一类，另一侧的点属于另一类。而我们在寻找这个超平面的时候，我们只需要找到最接近划分超平面的点，而一个$n$维空间中的点等同于一个$n$维向量，所以这些点就可以被称为支持向量。在一个$n$维空间中，一个超平面可以用$0=w
转载
2023-07-23 17:31:54
81阅读
一、关键变量发掘技术（key attribute discovery techniques） 关键变量发掘技术，其实，就是从数据集中的所有数据变量中找到那些影响分类模型最大的那些关键变量。 1.两种变量是必须需要剔除的。 相关变量（redundant）：如果一个变量和另一个变量高度相关，这个时候，此变量就无法给系统提供更多的信息，因此需要去掉。 不相关变量（irrele
转载
2023-12-24 08:52:26
158阅读
2021-4月Python 机器学习——中文新闻文本标题分类(简单容易版)试题说明 任务描述 基于THUCNews数据集的文本分类， THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档，参赛者需要根据新闻标题的内容用算法来判断该新闻属于哪一类别数据说明 THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生
转载
2023-10-20 22:19:25
12阅读
#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
# TF-IDF提取文本关键词
# http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#tfidf-term-weighting
import sys
import os
from config_ch import *
import chardet
impor
转载
2024-02-23 15:23:38
45阅读
关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。除了这些，关键词还可以在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。比如在聚类时将关键词相似的几篇文档看成一个团簇，可以大大提高聚类算法的收敛速度；从某天所有的新闻中提取出这些新闻的关键词，就可以
转载
2023-08-03 23:20:20
156阅读
# Python如何将不同的词分类
在自然语言处理领域，将不同的词按照其相似性或共同属性进行分类是一个常见的任务。在本文中，我们将通过一个实际问题来演示如何使用Python来将不同的词分类。我们将以一个简单的示例来说明这个过程。
## 问题描述
假设我们有一个文本数据集，其中包含了一些单词。我们希望将这些单词按照它们的词性进行分类，例如名词、动词、形容词等。
## 解决方案
我们可以使用
原创
2024-06-05 05:20:48
123阅读
# 如何实现“python查找相关词所在的行”
## 概述
在Python中，我们可以通过一些简单的步骤来查找相关词所在的行。这对于处理文本数据非常有用，特别是在需要搜索特定关键词或内容时。本文将详细介绍如何实现这个功能，并帮助你快速上手。
## 流程
以下是实现“python查找相关词所在的行”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取文件内容
原创
2024-06-19 03:34:57
49阅读
import time#导入time
dev=-1#初始化dev
hj=0#练习的初始次数
hw=0#练习的初始次数
hz=0#添加单词的的初始个数
hn=0#挑战的初始次数
eng =["counter","stall","shelf","price tag","discount","change","bank","shop"]
chn =["柜台","售货摊","货架","标价签","打折扣"
转载
2023-09-28 10:46:05
143阅读
用Python给你的文本提取关键词关键词提取是自然语言处理中常见的业务模块;要实现关键词提取，Python已经有比较好的现成的开源库可以用，比如我今天要介绍的jieba。让我们来看看如何进行关键词提取：1. 导入jieba关键词提取模块import jieba.analyse as anajieba被较多地应用于中文文本的自然语言处理，最常用到的功能是分词。但除了分词以外，它还有很多其它api接口
转载
2023-09-12 19:39:45
0阅读
# 分类变量相关矩阵在 Python 中的应用
在数据分析中，分类变量（categorical variables）是指那些取离散值的变量，如性别、城市或产品类型等。相较于数值变量，处理分类变量时我们常常需要使用不同的技术来揭示变量之间的关系。分类变量相关矩阵是一种能够帮助我们分析这些关系的工具。在本文中，我们将介绍如何在 Python 中构建分类变量相关矩阵，并通过示例代码进行说明。
##
# 相关系数的Python分类
## 引言
本文将向刚入行的小白开发者介绍如何使用Python计算相关系数。相关系数是用于衡量两个变量之间关联程度的统计量。在数据分析和机器学习中，相关系数经常被用于探索和理解变量之间的关系。
在本文中，我将向你介绍整个计算相关系数的流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 步骤
下表总结了计算相关系数的步骤以及每个步骤所需的代码。
|
原创
2023-07-23 19:40:40
744阅读
关键词就是用户在使用搜索引擎时输入的，能够最大程度概括用户所要查找信息内容的词汇。企业通过购买关键词进行广告的投放。在选择关键词的过程，你要弄清楚百度竞价中关键词是如何分类的。
一、关键词定义关键词就是用户在使用搜索引擎时输入的，能够最大程度概括用户所要查找信息内容的词汇。企业通过购买关键词进行广告的投放。在选择关键词的过程，你要弄清楚百度竞价中关键词
转载
2024-01-31 18:57:32
37阅读
python本意是：巨蛇，大蟒；Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了
转载
2023-06-01 16:29:37
150阅读
利用jieba分词对文章进行分词（这里是遍历了一个文件夹里的所有文件）def segment():
"""word segment"""
for txt in os.listdir(base_path):
whole_base = os.path.join(base_path, txt)
whole_seg = os.path.join(seg_pa
转载
2023-09-15 15:42:42
122阅读
相关性分析：两个连续变量之间的关系检验。
Pearson相关系数：衡量两个变量的线性相关关系；
Spearman相关系数：衡量两个变量的线性相关关系，部分非线性的也可以衡量；
转载
2023-05-22 23:02:13
259阅读
# 实现文件按照关键词重新分类 Python
## 1. 整体流程
为了帮助你实现文件按照关键词重新分类的功能，我们可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取原始文件夹中的文件 |
| 2 | 对每个文件进行关键词提取 |
| 3 | 创建新的文件夹并将文件按照关键词分类存放 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤1：读取原始文件夹中
原创
2024-04-09 04:15:37
136阅读
# Python 百词斩：遍历词典的基本方法
在学习Python的过程中，字典（Dictionary）作为一种重要的数据结构，广泛应用于各种编程场景。特别是在涉及到词汇学习的时候，字典可以有效地存储单词及其释义。本文将详细介绍如何遍历Python中的字典，并通过示例代码来展示这一过程。
## 1. 字典的基本概念
字典是一种无序的可变集合，它由一对键值（key-value）组成。键是唯一的，
