对每条评论, 先进行分词(逆向或正向或混合匹配法)

2024-11-05

中文分词--最大正向与逆向匹配算法python实现

最大匹配法:最大匹配是指以词典为依据,取词典中最长单词为第一个次取字数量的扫描串,在词典中进行扫描(为提升扫描效率,还可以跟据字数多少设计多个字典,然后根据字数分别从不同字典中进行扫描).例如:词典中最长词为“中华人民共和国”共7个汉字,则最大匹配起始字数为7个汉字.然后逐字递减,在对应的词典中进行查找. 下面以“我们在野生动物园玩”为例详细说明一下正向与逆向最大匹配方法: 1.正向最大匹配法: 正向即从前往后取词,从7->1,每次减一个字,直到词典命中或剩下1个单字. 第1次:“我们在野生动物

使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析

<一出好戏>讲述人性,使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析,一起揭秘“这出好戏”到底如何? 黄渤首次导演的电影<一出好戏>自8月10日在全国上映,至今已有10天,其主演阵容强大,相信许多观众也都是冲着明星们去的.目前<一出好戏>在猫眼上已经获得近60万个评价,评分为8.2分,票房已破10亿. 我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据,并对获取到的数据进行分析,看看观众对这部电影的评价究竟如何? 整个数据分析的过程分为四步: 获取数据处理数据存储数据

Python爬取猫眼电影《飞驰人生》47858万条评论并对其进行数据分析

前言文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: Yura不说数据说 ,PYuraL PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 数据爬取其实我一开始是想用豆瓣网的评论的,但是我翻了翻吧,发现“最热评论”只能看到500条,“最新评论”只能显示100条,

Python 网络爬虫实战：爬取 B站《全职高手》20万条评论数据

本周我们的目标是:B站(哔哩哔哩弹幕网 https://www.bilibili.com )视频评论数据. 我们都知道,B站有很多号称“镇站之宝”的视频,拥有着数量极其恐怖的评论和弹幕.所以这次我们的目标就是,爬取B站视频的评论数据,分析其为何会深受大家喜爱. 首先去调研一下,B站评论数量最多的视频是哪一个...好在已经有大佬已经统计过了,我们来看一哈! [B站大数据可视化]B站评论数最多的视频究竟是?来自 <https://www.bilibili.com/video/av34900167/

python爬虫——京东评论、jieba分词、wordcloud词云统计

接上一章,动态页面抓取——抓取京东评论区内容. url=‘https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv399&productId=4560435&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1’ 重点是productId——产品id.page——页码.pag

有没有安全的工作？（99条评论）——结论是没有一劳永逸的工作，要终身学习，IT业刚出道和老手还是有区别的（同样对于新技术，薪资可能是个问题）

作者: 阮一峰日期: 2015年12月15日如果你经常使用互联网,可能知道有一种东西叫做Flash. 它是一种软件,用来制作网页游戏.动画,以及视频播放器.只要观看网络视频,基本都会用到它. 七八年前,它是最热门的互联网技术之一.如果不安装Flash,很多网站根本打不开.那时还流行用它制作动画,随便一个作品,就有几十万.上百万的浏览量.电视台甚至开辟栏目,播放网上流行的Flash动画.各大互联网公司都有专门的Flash工程师,还是属于那种比较抢手.收入较高的工程师.我记得那个时候,社会上也有

【搜索引擎】 PostgreSQL 10 实时全文检索和分词、相似搜索、模糊匹配实现类似Google搜索自动提示

需求分析要通过PostgreSQL实现类似Google搜索自动提示的功能,例如要实现一个查询海量数据中的商品名字,每次输入就提示用户各种相关搜索选项,例如淘宝.京东等电商查询思路这个功能可以用 PostgreSQL的实时全文检索和分词.相似搜索.前模糊匹配等特性实现.具体策略是,定义一个搜索提示的最大数量.首先通过前模糊匹配查询获取数据,如果未满最大数量,则进行全文检索分词查询补偿,如果全文检索补偿查询的数据未满最大提示数量,最后就加入相识查询的结果.当然这里是一个简单的思路,复杂的还得根

user表中存在多条相同user不同host用户信息时MySQL该匹配哪条记录登录？

问题: 当用户名相同,但主机名不同的多条记录.用户由不同主机登录时,选择使用那条记录来验证,数据库版本为:5.6.25 如:IP为192.168.141.241 hostname为vhost02主机上的MySQL上有下面几个用户: test01@localhost.test01@127.0.0.1.test01@192.168.196.128.test01@192.168.196.%.test01@vhost02 .test01@vhost03 如果要用root用户登录数据,数据库会选择哪个用

Python之手把手教你用JS逆向爬取网易云40万+评论并用stylecloud炫酷词云进行情感分析

本文借鉴了@平胸小仙女的知乎回复 https://www.zhihu.com/question/36081767 写在前面: 文章有点长,操作有点复杂,需要代码的直接去文末即可.想要学习的需要有点耐心.当我理清所有逻辑后,我抑郁的(震惊的)发现,只需要改下歌曲ID就可以爬取其他任意歌曲的评论了!生成的TXT文件在程序同一目录. 有基础的可能觉得我比较啰嗦,因为我写博客一是为了记录下知识点,在遗忘的时候可以查看回顾下.二是因为我学编程的时候,搜到的很多帖子都是半残的,有些人是为了引流到自己的公众号

22.VUE学习之-replice删除当前评论条数

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【2022知乎爬虫】我用Python爬虫爬了2300多条知乎评论！

您好,我是 @马哥python说,一枚10年程序猿. 一.爬取目标前些天我分享过一篇微博的爬虫: https://www.cnblogs.com/mashukui/p/16414027.html 但是知乎平台和微博平台的不同之处在于,微博平台的数据用于分析社会舆论热点事件是极好的,毕竟是个偏娱乐化的社交平台.但知乎平台的评论更加客观.讨论内容更加有深度,更加有专业性,基于此想法,我开发出了这个知乎评论的爬虫. 二.展示爬取结果我在知乎上搜索了5个关于"考研"的知乎回答,爬取了回答下

C#汉字转拼音，可识别多音字，带声调，提供正向、逆向、双向分词算法的小程序

用C#写了个汉字转拼音的小工具,和网上大部分工具不同,这个通过分词算法,解决了多音字的问题,并且提供声调,可开可关. 如题,用"银行行不行行家说了算"举例,如果转拼音却不能识别多音字,就惨了. 而这个小工具的效果如图: 实现了3种分词算法:* 正向最大匹配* 反向最大匹配* 双向最大匹配(这个双向匹配的歧义处理办法,还是本人创新...) 软件下载: http://pan.baidu.com/s/1mTg3T -----------------分割线-----------------

python制作爬虫爬取京东商品评论教程

作者:蓝鲸类型:转载本文是继前2篇Python爬虫系列文章的后续篇,给大家介绍的是如何使用Python爬取京东商品评论信息的方法,并根据数据绘制成各种统计图表,非常的细致,有需要的小伙伴可以参考下本篇文章是python爬虫系列的第三篇,介绍如何抓取京东商城商品评论信息,并对这些评论信息进行分析和可视化.下面是要抓取的商品信息,一款女士文胸.这个商品共有红色,黑色和肤色三种颜色, 70B到90D共18个尺寸,以及超过700条的购买评论. 京东商品评论信息是由JS动态加载的,所以直接抓取商

NLP论文泛读之《教材在线评论的情感倾向性分析》

NLP论文泛读之<教材在线评论的情感倾向性分析> 本文借助细粒度情感分类技术, 对从网络上抓取大量计算机专业本科教材的评价文本进行情感极性分析, 从而辅助商家和出版社改进教材的质量.制定合理的销售策略, 并为潜在消费者的购买决策供参考依据. 主要解决了什么问题? 分析.提取对计算机类教材有效的.可靠的评价(当当.京东平台) 1.部分评论有省略号 2.有些评论很简略,没有出现'书'这个主体对象主要用到什么方法或技术流程: Sep1.去噪 1.1 同一用户针对同一产品发表的多条相同评论

[超详细] Python3爬取豆瓣影评、去停用词、词云图、评论关键词绘图处理

爬取豆瓣电影<大侦探皮卡丘>的影评,并做词云图和关键词绘图第一步:找到评论的网页url.https://movie.douban.com/subject/26835471/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P第二步:鼠标放在评论上右键检查,分析源代码,确定抓取的内容. <span class="short">萌就行了!这个世界观感觉梦想成真了!</span>1如上,

使用LSTM做电影评论负面检测——使用朴素贝叶斯才51%，但是使用LSTM可以达到99%准确度

基本思路: 每个评论取前200个单词.然后生成词汇表,利用词汇index标注评论(对每条评论的前200个单词编号而已),然后使用LSTM做正负评论检测. 代码解读见[[[评论]]]!embedding层本质上是word2vec!!!在进行数据降维,但是不是所有的LSTM都需要这个,比如在图像检测mnist时候,就没有这层! import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python import learn from sklearn

python爬虫及结巴分词《攀登者》影评分析

<攀登者>影评爬取及分析 0.项目结构其中simkai.ttf为字体文件,Windows查看系统自带的字体 C:\Windows\Fonts 一.爬取豆瓣影评数据 # -*- coding: utf-8 -*- """爬取豆瓣影评""" import requests from lxml import etree import time url = "https://movie.douban.com/subject/304

11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比，当前几个主要的Lucene中文分词器的比较

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 /** * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分

HanLP《自然语言处理入门》笔记--2.词典分词

2. 词典分词中文分词:指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程,这些单词顺序拼接后等于原文本. 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派. 2.1 什么是词在基于词典的中文分词中,词的定义要现实得多:词典中的字符串就是词. 词的性质--齐夫定律:一个单词的词频与它的词频排名成反比. 2.2 词典互联网词库(SogouW, 15万个词条).清华大学开放中文词库(THUOCL).HanLP词库(千万级词条) 这里以HanLP附带的迷你核心词典为例(本项目路径):data/dict

一步步搭建自己的博客 .NET版（2、评论功能）

前言这次开发的博客主要功能或特点: 第一:可以兼容各终端,特别是手机端. 第二:到时会用到大量html5,炫啊. 第三:导入博客园的精华文章,并做分类.(不要封我) 第四:做个插件,任何网站上的技术文章都可以转发收藏到本博客. 所以打算写个系类:<一步步搭建自己的博客> 一步步开发自己的博客 .NET版(1.页面布局.blog迁移.数据加载) 一步步开发自己的博客 .NET版(2.评论功能) 一步步开发自己的博客 .NET版(3.注册登录功能) 一步步开发自己

MYSQL性能优化的最佳20+条经验

MYSQL性能优化的最佳20+条经验 2009年11月27日陈皓评论 148 条评论 131,702 人阅读今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情.当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技巧对你有用.

对每条评论, 先进行分词(逆向或正向或混合匹配法)

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