NLP = NLU + NLG 分词 工具： 1、 "jieba" 2、 "SnowNLP" 3、 "LTP" 前向最大匹配（forward max matching） ...
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2020-03-27 22:02:02
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今天采用jieba分词，和kmains算法对数据库中的关键词进行了切分以及矩阵化，并且通过算法对其进行了聚类 最终聚类的结果为：（第一行代表的是关键词的行数，第二行代表所划分的类） 然后对用一个树图的形式，对数据进行了可视化展示 结果如图： ...
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2020-03-20 20:37:35
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就在前几天的任务中用到了从文本描述中提取关键字的操作，特意从网上找到了一些提取关键字的方法。 总结如下：需要引入jieba这个库文件 基于TF-IDF算法进行关键词提取 import jieba.analyse sentence = "人工智能（Artificial Intelligence），英文 ...
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2020-03-16 21:52:58
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砍柴ing 今天主要进行数据清洗及处理 # -*- coding: gbk -*- import json import pymysql import jieba.analyse ##生成三个表：用来做地图可视化 ##表province：省：项目数 ##表city：市：项目数 ##表contie：县 ...
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2020-03-15 16:25:44
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今天在昨天的基础上继续做了关键词提取的实现，将没有关键词的数据根据成果简介提取其关键词。 部分源代码： 1 import math 2 3 import jieba 4 5 import jieba.posseg as psg 6 7 from gensim import corpora, mode ...
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2020-03-14 01:14:39
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要求： 从一段“简介”中提取出“关键字”。 实现： 利用python通过jieba对“关键字”进行提取。 ...
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2020-03-14 00:46:03
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如何将统计word文档中的词频呢？先用docx模块将word文档转变成txt格式，然后使用jieba模块进行分词，并统计词频。是不是很简单～#2020年3月10日#ElizabethfromdocximportDocumentimportjieba#分词模块#自定义函数，将word文档写入txt文档defto_txt(path):document=Document(path)txt=open(‘/
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2020-03-10 23:29:42
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概述： 制作词云的步骤： 1、从文件中读取数据 2、根据数据追加在一个字符串里面，然后用jieba分词器将评论分开 3、设置WordCloud词云参数 4、保存最后的结果 数据： "使用爬取的豆瓣影评数据" 第一步：引入依赖库 第二步：读取数据 第三步：解析数据并保存 效果图： 模型： 效果： 源代 ...
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2020-02-26 21:17:28
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import matplotlib.pyplot as plt import jieba from wordcloud import wordcloud # 1.读出词语 text = open('text/test.txt', 'r', encoding='utf-8').read() print ...
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2020-02-25 19:48:29
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python中常用的分析文档、计算词语相似度的包 —— Word2Vec函数；该函数在gensim.models.Word2Vec包内。 分析文本和计算相似度有几个步骤： 导入需要用到的库： # 导入第三包 import jieba import pandas as pd import gensim ...
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2020-02-22 16:05:44
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