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搜索关键字:分词    ( 2158个结果
pynlpir + pandas 文本分析
导入包: 读入初始文本、停用词文件,创建保存初始分词数据的Dataframe 一些参数: 由于文件里文本内容比较多,直接读取、分词、过滤会比较慢,采用多线程按行读取并处理 单行处理函数: 使用多线程读取: 打印最初分词后的数据: 创建词汇-频数库: 创建词性-频数库: 统计几种重要词性的词汇分布: ...
分类:其他好文   时间:2018-04-30 15:42:14    阅读次数:697
elasticsearch学习笔记——相关插件
logstash-input-jdbc学习 ES(elasticsearch缩写)的一大优点就是开源,插件众多。所以扩展起来非常的方便,这也造成了它的生态系统越来越强大。这种开源分享的思想真是与天朝格格不入啊。国内的开源社区做了也很长时间,可是也没出现什么拿的出手的东西,可能只还有阿里比较注重分享一 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-30 13:41:00    阅读次数:177
R语言︱情感分析—词典型代码实践(最基础)(一)
R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现笔记。 可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签、词典与数据匹配等)对着看。 词典型情感分析大致有以下几个步骤: 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗(一、二、三级清洗步骤)、计算情感得分、模型评价 ———————————— ...
分类:编程语言   时间:2018-04-29 23:18:47    阅读次数:279
python爬虫(以简书为例)
1.主题: 简单爬取简书中的专题‘’@IT·互联网“中的文章,爬取信息之后通过jieba分词生成词云并且进行分析; 2.实现过程: 第一步:打开简书并进入到@IT-互联网专题 网页链接:https://www.jianshu.com/c/V2CqjW?utm_medium=index-collect ...
分类:编程语言   时间:2018-04-29 22:13:59    阅读次数:332
Lucence
1、关键字检索的第一步是对整个文档分词 英文 空格 中文 中文词库配合中文分词法 中文分词有IK和庖丁,直接配置就可以使用 2、lucence的开源项目 --lucence core:java编写的核心类库,提供了全文检索功能的底层API与SDK --Solr:基于lucence core开发的高性 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-28 19:42:03    阅读次数:235
结巴并行分词
源文件有4列 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-28 15:45:21    阅读次数:146
elasticsearch安装中文分词器插件smartcn
原文:http://blog.java1234.com/blog/articles/373.html elasticsearch安装中文分词器插件smartcn elasticsearch默认分词器比较坑,中文的话,直接分词成单个汉字。 我们这里来介绍下smartcn插件,这个是官方推荐的,中科院搞 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-28 11:41:21    阅读次数:180
solr实现动态加载分词
版本是5.3.0 在core(自己创建的模块)的schema.xml里面增加类型: ik.conf: lastupdate:表示的是版本,比如我现在添加了新的分词,则将版本号加1。files表示分词的文件,后面可以是多个文件名,用英文的逗号分隔。在同级目录下创建文件extDic.txt extDic ...
分类:其他好文   时间:2018-04-27 13:49:55    阅读次数:231
nlp词性标注
nlp词性标注 与分词函数不同,jieba库和pyltp库词性标注函数上形式相差极大。 jieba的词性标注函数与分词函数相近, 函数有两个参数,sentence是一段文本。 pyltp的词性标注函数 有一个参数,words是分词模块的返回值,或者是Python原生的list类型。 nltk中的词性 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-27 02:17:29    阅读次数:616
ElasticSearch 常用设置
分词查找 查看Mapping的方法 通过Head的复合查询设置Mapping(文本禁用分词) 找到Head的复合查询部分 在查询第一行填入地址和要创建索引的名称,例如索引的名称是jlindex 另外,查询下左边栏位置空,右边栏位因为是新增索引和设置Mapping,所以设置为POST 把要提交的Map ...
分类:其他好文   时间:2018-04-26 19:07:15    阅读次数:246
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