精华内容
下载资源
问答
  • 算法:去除英文文本中重复单词

    千次阅读 2019-03-10 18:19:45
    1、首先我们得把这段文本中的每个单词提取出来 2、提取出每个单词后,我们只需遍历这个列表,然后再判断这个单词是否存在这个空列表(另外定义的一个空列表)中,如果不存在,我们就添加到这个列表中,反之...

    要求:

    假设有一段英文文本,其中有重复的单词,要求去除重复单词,只保留一个,例如"hello world hello python",程序输出为”hello world python“

    解题思路:

    1、首先我们得把这段文本中的每个单词提取出来

    2、提取出每个单词后,我们只需遍历这个列表,然后再判断这个单词是否存在这个空列表(另外定义的一个空列表)中,如果不存在,我们就添加到这个列表中,反之亦然。

    3、最后只需将list类型的数据转换为str类型即可。

    代码如下:

    l = []
    s = "hello world hello python"
    for i in s.split(" "):
    	if i not in l:
    		l.append(i)
    
    result = " ".join(l)
    print(result)

     

    展开全文
  • Python中文文本聚类

    2020-04-15 01:24:24
    简介 一 切词 二 去除停用词 ...查看百度搜索中文文本聚类我失望发现,网上竟然没有一个完整关於python实现中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部分是关於文本聚类...

    原文:https://blog.csdn.net/yyxyyx10/article/details/63685382

     

     

    简介

    查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现,网上竟然没有一个完整的关於python实现的中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部分是关於文本聚类的Kmeans聚类的原理Java实现R语言实现,甚至都有一个C++的实现

    正好我写的一些文章,我没能很好的分类,我想能不能通过聚类的方法將一些相似的文章进行聚类,然后我再看每个聚类大概的主题是什么,给每个聚类一个標签,这样也是完成了分类。

    中文文本聚类主要有一下几个步骤,下面將分別详细介绍:

    • 切词
    • 去除停用词
    • 构建词袋空间VSM(vector space model)
    • TF-IDF构建词权重
    • 使用K-means算法

    一、 切词

    这里中文切词使用的是结巴切词github项目主页作者微博

    github项目主页上有结巴切词的详细安装方式,以及示例说明,这里不再详述,一般情况下,可以使用如下方式安装。

    # pip install jieba

    或者

    # easy_install jieba

    还可以参考一下文章: 
    1.Python中文分词组件 jieba 
    2.python 结巴分词(jieba)学习

    二、 去除停用词

    结巴分词虽然有去除停用词的功能,但是好像只是给jieba.analyse组建使用的,並不给jieba.cut使用,所以这里我们还是要自己构建停用词文件,以及去除停用词。 
    常见的中文停用词有: 
    1. 中文停用词表(比较全面,有1208个停用词) 
    2. 最全中文停用词表整理(1893个)

    实现代码如下(代码比较水):

    def read_from_file(file_name):
        with open(file_name,"r") as fp:
            words = fp.read()
        return words
    def stop_words(stop_word_file):
        words = read_from_file(stop_word_file)
        result = jieba.cut(words)
        new_words = []
        for r in result:
            new_words.append(r)
        return set(new_words)
    def del_stop_words(words,stop_words_set):
    # words是已经切词但是没有去除停用词的文档。
    # 返回的会是去除停用词后的文档
        result = jieba.cut(words)
        new_words = []
        for r in result:
            if r not in stop_words_set:
                new_words.append(r)
        return new_words

    三、 构建词袋空间VSM(vector space model)

    接下来是构建词袋空间,我们的步骤如下 
    1. 將所有文档读入到程序中,再將每个文档切词。 
    2. 去除每个文档中的停用词。 
    3. 统计所有文档的词集合(sk-learn有相关函数,但是我知道能对中文也使用)。 
    4. 对每个文档,都將构建一个向量,向量的值是词语在本文档中出现的次数。 


    这举个例子,假设有两个文本,1.我爱上海,我爱中国2.中国伟大,上海漂亮 
    那么切词之后就有一下词语上海中国伟大漂亮,(逗號也可能被切词)。 
    再假设停用词是我 ,,那么去除停用词后,剩余的词语就是 
    上海中国伟大漂亮 
    然后我们对文档1和文档2构建向量,那么向量將如下:

    文本 上海 中国 伟大 漂亮
    文档1 2 1 1 0 0
    文档2 0 1 1 1 1

    代码如下:

    def get_all_vector(file_path,stop_words_set):
        names = [ os.path.join(file_path,f) for f in os.listdir(file_path) ]
        posts = [ open(name).read() for name in names ]
        docs = []
        word_set = set()
        for post in posts:
            doc = del_stop_words(post,stop_words_set)
            docs.append(doc)
            word_set |= set(doc)
            #print len(doc),len(word_set)
    
        word_set = list(word_set)
        docs_vsm = []
        #for word in word_set[:30]:
            #print word.encode("utf-8"),
        for doc in docs:
            temp_vector = []
            for word in word_set:
                temp_vector.append(doc.count(word) * 1.0)
            #print temp_vector[-30:-1]
            docs_vsm.append(temp_vector)
    
        docs_matrix = np.array(docs_vsm)
    1. 在python中表示可能如下[[2,1,1,0,0],[0,1,1,1,]],我们尽可能將其放入到numpy的array或者matrix中方便下面TF-IDF的计算。

    四、 將单词出现的次数转化为权值(TF-IDF)

    换句话说,我们的vsm保存的本来已经是向量的形式,我们为什么还需要TF-IDF的形式呢?我认为这就是为了將单词出现的次数转化为权值。 
    关於TF-IDF的介绍可以参考网上的文章: 
    1. 基本文本聚类方法 
    2. TF-IDF百度百科 
    3. TF-IDF维基百科英文版

    这里需要注意的是关於TF(term frequency)的计算,关於IDF(Inverse document frequency)的计算,我看公式基本上都是一样的: 
    逆向文件频率(inverse document frequency,IDF)是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF,可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目,再將得到的商取对数得到: 

    本公式用 LaTex 编辑,推荐一个令人惊嘆的网站:Detexify 
    其中 
    N :语料库中的文件总数 
    dD,td∣ :包含词语的文件数目(即的文件数目)如果该词语不在语料库中,就会导致分母为零,因此一般情况下使用作为分母。
     

    然而百度百科以及网上大部分关於TF的介绍其实是有问题的,TF-IDF百度百科中说词频(term frequency,TF)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率,那么很明显这个计算公式就为: 

    然而这种计算方式常常会导致TF过小,其实TF-IDF並不是只有一种计算方式,而是多种,这个时候就体现出维基百科的威力了,具体的关於TF-IDF的介绍还是要参照维基百科。

    如果不熟悉numpy,可以参考numpy官方文档

    column_sum = [ float(len(np.nonzero(docs_matrix[:,i])[0])) for i in range(docs_matrix.shape[1]) ]
    column_sum = np.array(column_sum)
    column_sum = docs_matrix.shape[0] / column_sum
    idf =  np.log(column_sum)
    idf =  np.diag(idf)
    # 请仔细想想,根绝IDF的定义,计算词的IDF並不依赖於某个文档,所以我们提前计算好。
    # 注意一下计算都是矩阵运算,不是单个变量的运算。
    for doc_v in docs_matrix:
        if doc_v.sum() == 0:
            doc_v = doc_v / 1
        else:
            doc_v = doc_v / (doc_v.sum())
        tfidf = np.dot(docs_matrix,idf)
        return names,tfidf

    现在我们拥有的矩阵的性质如下,

    • 列是所有文档总共的词的集合。
    • 每行代表一个文档。
    • 每行是一个向量,向量的每个值是这个词的权值。

    五、 用K-means算法进行聚类

    到这个时候,我们可以使用kmeans算法进行聚类,对kmeans算法来说,它看到已经不是文本了,只是矩阵而已,所以我们用的也是通用的kmeans算法就可以了。 
    关於kmeans的介绍可以见於如下的文章: 
    1. 基本Kmeans算法介绍及其实现 
    2. K-means百度百科 
    3. 浅谈Kmeans聚类 
    所不同的是,在大部分的文本聚类中,人们通常用余弦距离(很好的介绍文章)而不是欧氏距离进行计算,难道是因为稀疏矩阵的原因,我並不太明白。

    下面的代码来自《机器学习实战》第十章的代码:

    def gen_sim(A,B):
        num = float(np.dot(A,B.T))
        denum = np.linalg.norm(A) * np.linalg.norm(B)
        if denum == 0:
            denum = 1
        cosn = num / denum
        sim = 0.5 + 0.5 * cosn
        return sim
    def randCent(dataSet, k):
        n = shape(dataSet)[1]
        centroids = mat(zeros((k,n)))#create centroid mat
        for j in range(n):#create random cluster centers, within bounds of each dimension
            minJ = min(dataSet[:,j]) 
            rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)
            centroids[:,j] = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k,1))
        return centroids
    
    def kMeans(dataSet, k, distMeas=gen_sim, createCent=randCent):
        m = shape(dataSet)[0]
        clusterAssment = mat(zeros((m,2)))#create mat to assign data points 
                                          #to a centroid, also holds SE of each point
        centroids = createCent(dataSet, k)
        clusterChanged = True
        counter = 0
        while counter <= 50:
            counter += 1
            clusterChanged = False
            for i in range(m):#for each data point assign it to the closest centroid
                minDist = inf; 
                minIndex = -1
                for j in range(k):
                    distJI = distMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:])
                    if distJI < minDist:
                        minDist = distJI; 
                        minIndex = j
                if clusterAssment[i,0] != minIndex: 
                    clusterChanged = True
                clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
            #print centroids
            for cent in range(k):#recalculate centroids
                ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]#get all the point in this cluster
                centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0) #assign centroid to mean 
        return centroids, clusterAssment

    六、 总结

    基本上到这里为止,一个可用的中文文本聚类工具已经完成了,github项目地址。 
    其效果到底怎么样呢?

    我自己有一些未分类的文章属於人生感悟(羞羞脸)类別的共有182篇,在切词以及去除停用词之后,共得到13202个词语,我设置K=10,嗯,效果並不是太好,当然可能有一下原因:

    • 文档本身已经属於高度分类的了,基於词频的聚类並不能发现关於这些文章间的细微的区別。
    • 算法需要优化,可能有些地方可以设置修改一下。

    总之,在学习若干天机器学习后,第一次实践之旅算是结束了。

    本文转载自:http://blog.csdn.net/likeyiyy/article/details/48982909

    展开全文
  • 上一篇文章提到了,文本分类有三个步骤: 预处理(包括分词,去除停用词等) 特征提取 特征表示 机器学习模型选择 第一个函数单词的频率作为特征: class sklearn.feature_extraction.text....

    上一篇文章中提到了,文本分类中有三个步骤:

    • 预处理(包括分词,去除停用词等)
    • 特征提取
    • 特征的表示
    • 机器学习的模型选择

    第一个函数单词的频率作为特征:

    class sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(input=’content’encoding=’utf-8’decode_error=’strict’strip_accents=Nonelowercase=Truepreprocessor=Nonetokenizer=Nonestop_words=Nonetoken_pattern=’(?u)\b\w\w+\b’ngram_range=(11)analyzer=’word’max_df=1.0min_df=1max_features=Nonevocabulary=Nonebinary=Falsedtype=<class ‘numpy.int64’>)

    input参数是选择需要处理的文本或者文件;ecode_error参数可以是'ignore'表示遇到encode_error不管他,默认是strict会报encodeerror错误,lowercase代表input的内容需要是小写,请自己先把文件内容变成小写,stop_words表示停用词 ‘english’ 停用英文单词, token_pattern 分割器,用正则表达式表示,ngram_range表示ngram的先知,比如(1,2)就表示,使用1-gram和2-gram,

    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    corpus = [
        'This is the first document.',
        'This document is the second document.',
        'And this is the third one.',
        'Is this the first document?',
    ]
    vectorizer = CountVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(corpus)
    print(vectorizer.get_feature_names())
    print(X.toarray())     

    第二个函数是TF-IDF

    class sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(input=’content’encoding=’utf-8’decode_error=’strict’strip_accents=Nonelowercase=Truepreprocessor=Nonetokenizer=Noneanalyzer=’word’stop_words=Nonetoken_pattern=’(?u)\b\w\w+\b’ngram_range=(11)max_df=1.0min_df=1max_features=Nonevocabulary=Nonebinary=Falsedtype=<class ‘numpy.float64’>norm=’l2’use_idf=Truesmooth_idf=Truesublinear_tf=False)

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    corpus = [
        'This is the first document.',
        'This document is the second document.',
        'And this is the third one.',
        'Is this the first document?',
    ]
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(corpus)
    print(vectorizer.get_feature_names())
    print(X.toarray())

    fasttext 文本分类

     fastnew doc

    from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

    categories = ['talk.politics.guns','talk.politics.mideast','talk.politics.misc','talk.religion.misc']
    newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train',remove=('headers','footers','quotes'),categories=categories) 

    #train
    vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english') 
    vectors = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data)

    X=vectors.toarray()
    Y=newsgroups_train.target

    #learn
    PX=vectorizer.transform(['France, which prides itself as the global innovator of fashion, has decided its fashion industry has lost an absolute right to define physical beauty for women. Its lawmakers gave preliminary approval last week to a law that would make it a crime to employ ultra-thin models on runways.The parliament also agreed to ban websites that “incite excessive thinness” by promoting extreme dieting.Such measures have a couple of uplifting motives. They suggest beauty should not be defined by looks that end up impinging on health. That’s a start. And the ban on ultra-thin models seems to go beyond protecting models from starving themselves to death - as some have done. It tells the fashion industry that it must take responsibility for the signal it sends women, especially teenage girls, about the social tape-measure they must use to determine their individual worth.The bans, if fully enforced, would suggest to women (and many men) that they should not let others be arbiters of their beauty. And perhaps faintly, they hint that people should look to intangible qualities like character and intellect rather than dieting their way to size zero or wasp-waist physiques.The French measures, however, rely too much on severe punishment to change a culture that still regards beauty as skin-deep — and bone-showing. Under the law, using a fashion model that does not meet a government-defined index of body mass could result in a $85,000 fine and six months in prison.The fashion industry knows it has an inherent problem in focusing on material adornment and idealized body types. In Denmark, the United States, and a few other countries, it is trying to set voluntary standards for models and fashion images that rely more on peer pressure for enforcement.In contrast to France’s actions, Denmark’s fashion industry agreed last month on rules and sanctions regarding the age, health, and other characteristics of models. The newly revised Danish Fashion Ethical Charter clearly states: “We are aware of and take responsibility for the impact the fashion industry has on body ideals, especially on young people.’ The charter’s main tool of enforcement is to deny access for designers and modeling agencies to Copenhagen Fashion Week, which is run by the Danish Fashion Institute. But in general it relies on a name-and-shame method of compliance.Relying on ethical persuasion rather than law to address the misuse of body ideals may be the best step. Even better would be to help elevate notions of beauty beyond the material standards of a particular industry.']).toarray()

    gnb = GaussianNB()
    gnb.fit(X,Y)
    y_pred=gnb.predict(PX)
    print(newsgroups_train.target_names[y_pred[0]])

    展开全文
  • 如何使用TF-IDF和Python的SKLEARN从文本中提取有趣关键字 笔记本 有关如何执行文本预处理一些代码片段。 包括词干,噪声消除,词形去除和停用词消除。 笔记本 如何正确使用TFIDFTransformer和TFIDFVectorizer...
  • 由于在下学到知识不多,于是乎,只能写出下面 一 些功能,虽然不是基于爬取网页后在进行网页分析,是直接对一个事先准备好的文本进行预处理,我代码功能有去除一个文本里面所有中文文本,然后对英文单词进行分词...

                                             英文文本预处理---!

              最近正在复习正则表达式,学习文本处理,今天就来处理一下英文文本,由于在下学到的知识不多,于是乎,只能写出下面的一些功能,虽然不是基于爬取网页后在进行网页分析,是直接对一个事先准备好的文本进行预处理,我的代码的功能有去除一个文本里面的所有中文文本,然后对英文单词进行分词处理。下面就来介绍一下吧!

                                                       

    首先,是需要导入的库,这里需要说明的是,停用词库需要到命令行中进入python进行下载,这里放一个简单的教程。

    第一步:打开命令行窗口,输入python

     

    第二步:先后输出如下命令:

    >>>import nltk   

    >>>nltk.download()

    在这之后你会进入一个界面,你会找到stopwords然后在左下角有一个download按钮,点击一下就可以下载了.这里我因为下载过了,出了点问题进不去那个窗口,不过大家按照这个                                                          方法是可以进去的  

     

    安装完成之后,以下是导入的库:

    import re
    import nltk
    from enchant.checker import SpellChecker
    from nltk.corpus import stopwords

    接下来呢,我就先输入一个需要处理的文本,初始文本中我故意把"amm" " jast" "booy" "basketball"打错来测试拼写检查。然后使用正则表达式中的sub函数来进行去除中文的操作.

    ##初始文本中我故意把"amm" " jast" "booy" "basketball"打错来测试拼写检查
    text = 'I amm我是 一个普通的喜欢篮球的男生啊 jast a booy, and (( loved 我baskerball 还a lot. Just a lucky boy喜欢.'
    
    ##使用去除中文
    text = re.sub('[\u4e00-\u9fa5]','',text)
    print('去除中文后:')
    print(text)

    然后分别使用re正则表达式和nltk库的分词器对去除中文后的文本进行分词处理。事实证明两种方法得出的结果是一样的,大家可以使用别的测试文本再试一下。说不定会发生小概率事件呢,哈哈哈

    part = r"""(?x)                   
    	           (?:[A-Z]\.)+          
    	           |\d+(?:\.\d+)?%?      
    	           |\w+(?:[-']\w+)*       
    	           |\.\.\.  
    	           |\S\w* 
    	           |\w+         
    	           |(?:[.,;"'?():-_`])    
    	         """
    
    texti = nltk.regexp_tokenize(text,part)
    print('使用nltk库正则表达式对文本进行分词处理:')
    print(nltk.regexp_tokenize(text,part))##使用nltk库的正则表达式分词器
    print('使用re正则表达式对文本进行分词处理:')
    print(re.findall(part,text))##使用re正则表达式方法

    然后就是停用词处理,因为下面的拼写检查会用到原文本,所以停用词我使用了一个新的文本进行储存.

    ##停用词
    stopwordd = set(stopwords.words('english'))
    word = [i for i in texti if i not in stopwordd]
    print('去除停用词后:')
    print(word)

    最后就是拼写检查了,在原始文本中我故意写错了四个单词,看看它能不能查出来,使用一个标记变量来记录写错单词的个数,以及一个数组来存储错误的单词.

    ##停用词
    stopwordd = set(stopwords.words('english'))
    word = [i for i in texti if i not in stopwordd]
    print('去除停用词后:')
    print(word)

    完整代码:

    import re
    import nltk
    from enchant.checker import SpellChecker
    from nltk.corpus import stopwords
    
    ##初始文本中我故意把"amm" " jast" "booy" "basketball"打错来测试拼写检查
    text = 'I amm我是 一个普通的喜欢篮球的男生啊 jast a booy, and (( loved 我baskerball 还a lot. Just a lucky boy喜欢.'
    
    ##使用去除中文
    text = re.sub('[\u4e00-\u9fa5]','',text)
    print('去除中文后:')
    print(text)
    part = r"""(?x)                   
    	           (?:[A-Z]\.)+          
    	           |\d+(?:\.\d+)?%?      
    	           |\w+(?:[-']\w+)*       
    	           |\.\.\.  
    	           |\S\w* 
    	           |\w+         
    	           |(?:[.,;"'?():-_`])    
    	         """
    
    texti = nltk.regexp_tokenize(text,part)
    print('使用nltk库正则表达式对文本进行分词处理:')
    print(nltk.regexp_tokenize(text,part))##使用nltk库的正则表达式分词器
    print('使用re正则表达式对文本进行分词处理:')
    print(re.findall(part,text))##使用re正则表达式方法
    
    ##停用词
    stopwordd = set(stopwords.words('english'))
    word = [i for i in texti if i not in stopwordd]
    print('去除停用词后:')
    print(word)
    
    ##拼写查找
    spell = SpellChecker("en_US")
    spell.set_text(text)
    ##这里用标记变量t记录次数
    t = 0
    errword = []
    for j in spell:
        t = t + 1
        errword.append(j.word)
    
    print('共发现错误的词数为:'+str(t))
    print('这些拼写错误的单词依次为:')
    print(errword)
    
    
    
    
    
    
    

    如果大家有什么好的建议,或者有什么想说的,欢迎指点迷津!谢谢大家的阅读,希望我的文章能对大家学习python有所帮助.

     

    展开全文
  • 计算某一词(去除大小写)在文本中出现次数 >>>line = 'Row, row, row your boat' >>>line.count('row') 2 >>>line.lower().count('row') 3 def count_word(filename, word): try: ...
  • 简介 ...查看百度搜索中文文本聚类我失望发现,网上竟然没有一个完整关于python实现中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部分是关于文本聚类Kmeans聚类...
  • 然后统计文件中的单词数目,因为所给文件已经做好了分词处理,因此将文本读取到字符串中,用python中的split()函数将字符串转换成list,这样list的长度就是单词的数目。最后要做的是将文件转换成不同的编码,可以...
  • 本文主要介绍Python中NLTK文本分析内容,咱先来看看文本分析整个流程: 原始文本 - 分词 - 词性标注 - 词形归一化 - 去除停用词 - 去除特殊字符 - 单词大小写转换 - 文本分析 一、分词 使用DBSCAN聚类...
  • python练习 0004

    2017-10-29 15:54:53
    第 0004 题: 任一个英文的纯文本文件,统计其中的单词出现的个数。 思路: 1.打开文本文件 2.读取文本文件内容,去除换行符以及按照空格和逗号分隔将单词加入list 3.使用collectionsCounter来统计单词个数...
  • (2)分词:将原始文本拆分为有分析意义最小信息单位 注:中文由于信息效率太高,在这方面存在很大障碍 (3)去除停用词:剔除无意义单词,减少无效信息 去除空白,去除标点符号等 (4)词根识别:中文不存在时态...
  • python练习册第四题

    2018-02-04 15:12:32
    任一个英文的纯文本文件,统计其中的单词出现的个数。 解题思路 上网找了一下思路。首先要读取文本,对文本进行处理——这里的处理要包括去除空格及各个标点符号。处理好的文本就是一串单词,可以用list储存。接...
  • 1 import string #处理文本时,需要去除跟在单词标点。所以用到string模块 2 3 filename=open('sampleFile.txt') 4 5 filelines=filename.readlines() 6 filename.close() 7 8 w...
  • 一、统计txt英文单词出现次数 1 import string #处理文本时,需要去除跟在单词标点。所以用到string模块 2 3 filename=open('sampleFile.txt')
  • 中文进行k-means聚类

    2019-12-07 22:33:14
    中文文本聚类(切词以及Kmeans聚类) ...查看百度搜索中文文本聚类我失望发现,网上竟然没有一个完整关于python实现中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部...
  • 词频统计

    2019-05-06 15:08:58
    利用 Python文本文件提取出现频次前十的单词,完成函数: (1)词频提取函数: 函数原型: def word_freq(path) 参数 path:字符串,需要提取的文本文件路径。 返回值:列表,列表元素为二元组(单词,次数);...
  • 执行步骤:将文本文件导入python文本解析和转换操作(例如小写转换,去除特殊字符,收缩词,标记化等),为每个术语标记词性,将术语词干以获取其根词,停止词移动。 该项目还显示了未执行POS标记,停止单词删除...
  • 正则表达式经典实例.pdf

    热门讨论 2013-01-26 15:14:37
    4.10 限制文本中的行数 4.11 肯定响应的检查 4.12 社会安全号码的合法性验证 4.13 ISBN的合法性验证 4.14 ZIP代码的合法性验证 4.15 加拿大邮政编码的合法性验证 4.16 英国邮政编码的合法性验证 4.17 查找使用邮局...
  • 正则表达式经典实例

    2014-07-11 14:39:05
    4.10 限制文本中的行数 4.11 肯定响应的检查 4.12 社会安全号码的合法性验证 4.13 ISBN的合法性验证 4.14 ZIP代码的合法性验证 4.15 加拿大邮政编码的合法性验证 4.16 英国邮政编码的合法性验证 4.17 查找...
  • NLTK学习笔记(一)

    2020-07-26 17:28:04
    文章目录NLTK学习笔记(一)一、概述二、NLTK语料库2.1 语料库处理API三、分词和分句四、词频统计五、单词分布六、词性标注七、去除停用词八、NLTK中的wordnet九、文本预处理9.1 词干提取9.2 词形还原   NLTK,全称...
  • 、Poplar:网页版自然语言标注工具、图片文字去除,可用于漫画翻译 、186种语言数字叫法库、Amazon发布基于知识人-人开放领域对话数据集 、中文文本纠错模块代码、繁简体转换 、 Python实现多种文本可读性评价...
  • 比如你想把托福里面去除六级的词汇筛选出来(很多重合),这时 EDICT 本身的标注信息就能让你方便的完成这个工作了,你也可以把词频三万以下的单词导出来成为 Excel,进行更多处理。 最新版数据太大,我已经把数据库...
  • golangFamily 【超全golang面试题合集+...去除UTF编码中的BOM https://github.com/ssor/bom 图片缩放 https://github.com/nfnt/resize 生成 mock server https://github.com/otokaze/mock go 性能上报到influxdb ...
  • 精通正则表达式(中英)

    热门讨论 2011-09-08 13:18:58
    去除文本首尾空白字符 199 html相关范例 200 匹配html tag 200 匹配html link 201 检查http url 203 验证主机名 203 在真实世界提取url 206 扩展例子 208 保持数据协调性 209 解析csv文件 213 第6章:打造...
  • 精通正则表达式~~~

    2009-05-07 12:36:48
    去除文本首尾空白字符... 199 HTML相关范例... 200 匹配HTML Tag. 200 匹配HTML Link. 201 检查HTTP URL. 203 验证主机名... 203 在真实世界提取URL. 206 扩展例子... 208 保持数据协调性... 209 ...
  • 怎么实现在字典中的排序呢? 代码如下 `text=text.replace(',','').replace('.','').replace('--','').replace('!','').replace(&#...
  • ✅ 数字水印:肉眼不可见水印 (严格地说来是肉眼不容易分辨水印,所以比较难以识别出来并去除,减少破坏图片完整性) 2021年1月5号添加 阿树(上海) - Github ✅ 早晨计划:帮你早起一小时,规划生活,...

空空如也

空空如也

1 2
收藏数 29
精华内容 11
关键字:

python去除文本中的单词

python 订阅