詞頻精品文章

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  自然語(yǔ)言處理——詞袋模型與向量化

  ...唯一的不同是它僅僅考慮詞是否在文本中出現(xiàn)，而不考慮詞頻。也就是一個(gè)詞在文本在文本中出現(xiàn)1次和多次特征處理是一樣的。在大多數(shù)時(shí)候，我們使用詞袋模型。 向量化 詞袋模型首先會(huì)進(jìn)行分詞，在分詞之后，通過(guò)統(tǒng)計(jì)每個(gè)...

  姘擱『 2019-06-26 18:33 評(píng)論0 收藏0
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  文本分析——分詞、統(tǒng)計(jì)詞頻、詞云

  ...test) vectorizer=CountVectorizer()#該類會(huì)將文本中的詞語(yǔ)轉(zhuǎn)換為詞頻矩陣，矩陣元素a[i][j] 表示j詞在i類文本下的詞頻 transformer = TfidfTransformer()#該類會(huì)統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語(yǔ)的tf-idf權(quán)值 tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(tlist)...

  TNFE 2019-07-30 15:34 評(píng)論0 收藏0
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  自然語(yǔ)言處理——TF-IDF

  ...袋模型與向量化這篇文章中，我們將下面4個(gè)短文本做了詞頻統(tǒng)計(jì)： corpus=[I come to China to travel, This is a car polupar in China, I love tea and Apple , The work is to write some papers in science] 不考慮停...

  zhaochunqi 2019-06-26 18:32 評(píng)論0 收藏0
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  python 讓挑選家具更方便

  ...學(xué)習(xí)：爬蟲QQ說(shuō)說(shuō)并生成詞云圖，回憶滿滿 excel表格： 詞頻統(tǒng)計(jì)： 爬蟲分析 打開官網(wǎng) http://www.likoujiaju.com/ ，可以看到分類，這里以「沙發(fā)」來(lái)舉例。 總共8頁(yè)的數(shù)據(jù)，第一頁(yè)的網(wǎng)址里 sell/list-66.html，第二頁(yè)的sell/list-66-2.htm...

  ermaoL 2019-07-30 17:04 評(píng)論0 收藏0
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  用python實(shí)現(xiàn)新詞發(fā)現(xiàn)程序——基于凝固度和自由度

  ...序?qū)ψ鯪LP（自然預(yù)言處理）來(lái)說(shuō)是非常重要的。 N-Gram加詞頻 最原始的新詞算法莫過(guò)于n-gram加詞頻了。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是，從大量語(yǔ)料中抽取連續(xù)的字的組合片段，這些字組合片段最多包含n個(gè)字，同時(shí)統(tǒng)計(jì)每個(gè)字組合的頻率，按照詞...

  worldligang 2019-07-31 10:22 評(píng)論0 收藏0
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  為了邊看美劇邊學(xué)英語(yǔ)，我寫了個(gè)字幕處理腳本

  ...這種情況，我有了個(gè)想法：將字幕中的詞匯拆分，并進(jìn)行詞頻的檢測(cè)， 如果詞頻在 4000（可以根據(jù)自己的情況進(jìn)行調(diào)整）以內(nèi)，則將單詞刪除，如果詞頻在 4000 以外，則單獨(dú)標(biāo)注出該詞的中文 ，效果如下： 這樣一來(lái)，這句話對(duì)...

  xbynet 2019-07-31 10:08 評(píng)論0 收藏0
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  python 實(shí)現(xiàn)中文分詞統(tǒng)計(jì)

  ...進(jìn)行排序。 3.1 統(tǒng)計(jì)分詞 # 詞語(yǔ)數(shù)組 wordList= [] # 用于統(tǒng)計(jì)詞頻 wordCount= {} # 從分詞后的源文件中讀取數(shù)據(jù) sourceData = readFile(sourceFile) # 利用空格分割成數(shù)組 wordList = sourceData.split( ) # 遍歷數(shù)組進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，這里使用wordCount 對(duì)象...

  Honwhy 2019-07-30 14:52 評(píng)論0 收藏0
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  python綜合程序設(shè)計(jì)——做一個(gè)可視化大屏

  ...識(shí)庫(kù)完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并做數(shù)據(jù)分析 ④ 使用jieba庫(kù)對(duì)熱搜做詞頻分析 ⑤ 使用jQuery框架和HTML、css、JavaScript和echarts完成前端頁(yè)面設(shè)計(jì) 2、最后結(jié)果輸出。要求：輸出格式要界面直觀、清晰大方、格式規(guī)范。 四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 1、...

  _Dreams 2021-11-11 16:55 評(píng)論0 收藏0
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  Python文本分析：2016年政府工作報(bào)告有哪些高頻詞？

  ...的高頻詞 下面是法制日?qǐng)?bào)公布的十大高頻詞。 高頻詞 詞頻 1978年以來(lái)政府工作報(bào)告中的提及總數(shù) 發(fā)展 151 4828 經(jīng)濟(jì) 90 4449 改革 74 2758 建設(shè) 71 3274 社會(huì) 66 3402 推進(jìn) 61 1096 創(chuàng)新 61 414 政策 52 1231 企業(yè) 48 2304 加強(qiáng) 41 223...

  CntChen 2019-07-24 18:31 評(píng)論0 收藏0
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  LSTM分類相關(guān)

  ...行業(yè)詞匯，以增加分類中的命中率。不同行業(yè)某些詞語(yǔ)的詞頻會(huì)有比較大的差別，而這些詞有可能是情感分類的關(guān)鍵詞之一。比如，薛云老師提供的評(píng)論數(shù)據(jù)是有關(guān)蒙牛牛奶的，也就是飲食行業(yè)的；而在飲食行業(yè)中，吃和...

  MartinHan 2019-07-25 11:36 評(píng)論0 收藏0