CX-Extractor-Python: 一款强大的文本情感与主题提取工具 cx-extractor-python基于行块分布函数的通用网页正文抽取算法的Python版本实现，添加了英文支持/ Web page content extraction algorithm, support both Chinese and English项目地址:https://gitcode.com/gh_mirr
主题词模型是一种统计模型，用于发现文档集合中出现的抽象“主题”。 Latent Dirichlet Allocation（LDA）是主题模型的一个例子，用于将文档中的文本分类为特定主题。LDA为每个文档构建了主题，每个主题用特定单词表现出来，这称之为隐狄利克雷分布。数据我们使用的数据可以从Kaggle下载,该数据集搜集了15年内发布的超过一百多万条新闻标题的数据。首先我们先导入所需要的包,在本例中
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2023-08-04 12:49:51
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使用Python 进行简单文本类数据分析，包括： 1. 分词 2. 生成语料库，tfidf加权 3. lda主题提取模型 4. 词向量化word2vec #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import MySQLdb
import pandas as pd
import pandas.io.sql as sql
import ji
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2023-12-18 21:12:31
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关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。 主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，正是由于它的出现和发展，才使得情报检索计算机化（计算机检索）成为可能。 主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。 关键词
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2023-10-02 21:28:30
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# 实现Python LDA主题词情感分析
## 整体流程
首先，我们需要明确整个实现过程的步骤，可以用如下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------------|
| 1 | 数据准备：收集并清洗文本数据 |
| 2 | 文本向量化：将文本数据转换为向量表示 |
原创
2024-05-31 06:59:38
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关键词提取算法一般也能分为有监督和无监督。1、有监督的关键词提取算法主要是通过分类的方式进行的，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后通过判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。有监督的方法能够获取到较高的精度，但缺点是需要大批量的标注数据，人工成本过高。另外，会有大量的信息出现，一个固定的词表有时很难将信息的内容表达出来。2、而无监督的方法对数据要求低，受
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2023-07-29 20:05:15
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目录关键词提取技术介绍概述关键词提取算法TF-IDFTextRank算法LSA/LSI/LDA算法实战提取文本关键词1. 关键词提取技术概述有监督主要通过分类的方式进行，通过构建一个丰富和完善的词表，然后通过判断每个文档与词表中每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，从而达到关键词提取的效果。能够获得较高精度，但是需要大批量的标注数据，人工成本较高；无监督不需人工生成、维护的词表，也
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2023-10-09 06:23:13
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做出的词云图如下 在应用python词云前，需要一些必要的准备工作 第一，我们需要知道python词云是什么？ python词云是用字体的大小展示数据应用次数多少的工具，字体越大，代表着数据应用次数越多，反之亦然。 下面图片大家感受一下 在数据分析中，我们常用词云来分析群众对一个事物的印象 比如第一张图片中，对西安的印象第一眼最明显的就是西安和兵马俑，用词云将数据可视化能够使数据更加直观明显
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2024-01-12 13:35:59
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十年前，你说你是做数据的，大家的反应就是：用 Excel 做图表。现在，想成为一个合格的数据分析师，你说你不会 Python，大概只会被耻笑。做数据分析，就要学会用 Python 处理数据在 Excel 成为我的「初恋」十年之后，是时候找一个更好的「另一半」了，在这个技术日新月异的时代，更好更薄更轻更快处理数据的选择就在身边！我希望用 Python 取代几乎所有的 Excel 功能，无论是简单的筛
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2024-10-28 10:37:45
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Python关键词分析：如何优化您的网站以提高Google排名Python是一种流行的编程语言，用于Web开发、数据科学和机器学习等领域。但是，你知道如何使用Python关键词优化您的网站以提高Google排名吗？在本文中，我们将介绍Python的关键词分析方法，以帮助您优化您的网站并获得更好的排名.什么是Python关键词分析？Python关键词分析是指通过使用Python编程语言的工具和技术来
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2023-09-04 07:18:22
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LDA常见的应用方向： 信息提取和搜索(语义分析)；文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘；基于内容的图像聚类、目标识别(以及其他计算机视觉应用)；生物信息数据的应用;对于朴素贝叶斯模型来说，可以胜任许多文本分类问题，但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析，而非语义分析。如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。LDA模型通过增加“主题”
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2024-03-07 11:09:12
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本文以GitHub上100天python从新手到大师为素材，规划为约100天的练习，每次的学习和总结均发在这里。有错误的地方还请朋友们指正。应用场景在编程的过程中，我们常常会遇到一些需要重复的地方，例如在模拟驾驶一辆车时，你需要让车时刻保持前进，这时候就需要循环这个操作，而不是重复手写无数行前进的的代码。在Python中，使用 for - in 或 while 关键词来实现循环结构。for - i
# 使用 Python 实现中文医学主题词提取
本文将介绍如何实现一个简单的中文医学主题词提取工具，适合初学者。我们将通过一系列步骤，教会你如何使用 Python 进行这项工作。希望通过这篇文章，你可以掌握基本的知识，顺利完成项目。
## 实现步骤
下面是实现中文医学主题词提取的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------
## PaddleNLP 主题词提取实现教程
### 1. 引言
在自然语言处理中，主题词提取是一个重要的任务。它可以帮助我们从一段文本中提取出关键的主题词，从而更好地理解文本的主旨和含义。PaddleNLP 是一个强大的自然语言处理工具包，提供了丰富的功能和模型，包括主题词提取。在本教程中，我将向你介绍如何使用 PaddleNLP 实现主题词提取，并逐步指导你完成整个过程。
### 2.
原创
2023-10-02 11:02:03
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利用 Java 进行主题词提取的过程
在这篇博文中，我将向大家展示如何利用 Java 实现主题词提取的过程。这涉及到环境准备、集成步骤、配置详解等多个方面。跟着我一起深入了解吧！
## 环境准备
首先，我们需要准备一个 Java 开发环境。确保你已经安装了 Java JDK 和 Maven。下面是不同平台下的安装命令：
```bash
# Ubuntu
sudo apt update
su
因为需要对文件的主题，做聚类分析，得到本体或者文件所属类别，尝试了现有的两种非常常用的聚类手段，K-means均值聚类和LDA主题聚类模型（主题-词语，文件-主题分布） 实现效果文件总数量为26 数据格式为：data_set=[[],[],[]],类似于如下（二元列表，每个子列表存放每个文件分词后得到的列表）data_set [['载人', '航天', '工程', '专项', '标准', '载人
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2024-08-11 10:49:59
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# 实现"PaddleNLP 主题词抽取"教程
## 流程概述
为了帮助你快速掌握如何实现"PaddleNLP 主题词抽取"，我将会逐步为你介绍整个流程。首先我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
graph LR;
A(准备数据) --> B(加载预训练模型)
B --> C(文本预处理)
C --> D(主题词抽取)
```
## 详细步骤
###
原创
2024-04-09 05:28:45
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一、素材大致分为：立体素材：以TG素材为代表的那种高光立体素材平面素材：以咨询公司麦肯锡、罗兰贝格公司为代表的平面设计的素材二、使用原则：
原则一：平面左边，立体右边
这个原则告诉你几件事：
如果你在一套PPT里面使用了平面素材，那就别使用立体素材；如果你真的要混用，请一定不要在一页中既使用平面素材，又使用立体素材；如果可以的话，尽可能一套PPT里就使用一套素材库
# 主题词检索 NLP 详解
在自然语言处理（NLP）领域，主题词检索（Keyword Extraction）是一项重要的技术。它可以帮助我们从文本数据中提取出关键的主题或词汇。这对于信息检索、文本分析等应用都有很大的帮助。本文将带你了解如何实现主题词检索，并逐步引导你完成一个简单的示例项目。
## 一、主题词检索流程
首先，我们来了解一下实现主题词检索的整体流程。以下是执行主题词检索的一般
# 主题词识别 NLP 教程
主题词识别是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它可以帮助我们从文本中提取出最重要的词汇或短语。本文将会为刚入行的小白介绍如何实现主题词识别的过程，并提供代码示例和相关注释。我们将从总的流程开始，然后逐步深入每个步骤。
## 主题词识别流程
以下是实现主题词识别的基本流程：
| 步骤 | 描述
