作为我这样的萌新,python代码的第一步是:#coding=utf-8 环境:python3.5+jieba0.39 一.jieba包安装方法: 方法1:使用conda安装 conda install jieba(首先使用conda search jieba查看远程仓库有没有jieba资源,有的话就方法一安装,没有用方法二 ,原则是优先使用conda,其次选用pip) 方法2:使用pip安装 pip install jieba 二.jieba使用方法 实现的代码用到open()函数,以下是op

摘要:为解决中文搜索的问题,最开始使用PHP版开源的SCWS,但是处理人名和地名时,会出现截断人名地名出现错误.开始使用NLPIR分词,在分词准确性上效果要比SCWS好.本文介绍如何在windows系统下编译JAVA ,生成可以执行的jar文件. NLPIR的下载地址: http://ictclas.nlpir.org/downloads GitHub的地址: https://github.com/NLPIR-team/NLPIR 两个版本有一些不同,本文将分别讲解如何利用Eclipse建立工程

using System; using System.Drawing; using System.Windows.Forms; namespace CutLine { static class Program { [STAThread] static void Main() { Application.EnableVisualStyles(); Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false); Application.Run(new Fo

参考:http://www.jianshu.com/p/3bd06f8816d7 项目原理:   实验基于简单共现关系,编写 Python 代码从纯文本中提取出人物关系网络,并用Gephi 将生成的网络可视化.下面介绍共现网络的基本原理.(共现网络简单的英文介绍)   共现网络的基本原理:    实体间的共现是是一种基于统计信息的提取,关系密切的人物往往会在文中的多段连续出现,通过文中以出现的实体(人名),计算不同实体共同出现的比率和次数,设定一个阈值,大于该阈值认为实体间存在某种联系.   准

Python基于共现提取<釜山行>人物关系 一.课程介绍 1. 内容简介 <釜山行>是一部丧尸灾难片,其人物少.关系简单,非常适合我们学习文本处理.这个项目将介绍共现在关系中的提取,使用python编写代码实现对<釜山行>文本的人物关系提取,最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图. 2. 课程知识点 本课程项目完成过程中将学习: 共现网络的基本原理 Python代码对<釜山行>中人物关系提取的具体实现 jieba库的基本使用 Gephi软件的基

Textrank权值提取文本标签提取: 我已经爬取到了指定博主的新浪微博,然后我想从微博中提取出可以代表该博主兴趣特征的100个关键词,然后由这100个关键词提取出10个标签,代表博主的兴趣.我们此处使用基于Textrank权值的关键词提取方法. 输入:微博文本集合,如下图(每一行一条微博)  程序原理如下:(请勿抄袭和转载)      程序如下: # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'Bai Chenjia' import jieba.posseg as

author:weizhendong data:2019.12.19 func:绘制三国演义人物关系图 """ import codecs import jieba.posseg as pseg import xlwt def excel_write(names,workbook): # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('node') worksheet.write(0, 0, label='ID') workshee

python用来批量处理一些数据的第一步吧. 对于我这样的的萌新.这是第一步. #encoding=utf-8 file='test.txt' fn=open(file,"r") print fn.read() fn.close() 在控制台输出txt文档的内容,注意中文会在这里乱码.因为和脚本文件放在同一个地方,我就没写路径了. 还有一些别的操作. 这是文件open()函数的打开mode,在第二个参数中设置.特别需要注意一下.具体还有一些别的细节操作. http://www.jb51

1.知识点 """ 1)cut() a) codecs.open() 解决编码问题 b) f.readline() 读取一行,也可以使用f.readlines()读取多行 c) words =" ".join(jieba.cut(line))分词,每个词用空格分隔 2)lcut() 返回一个list列表 """ 2.标点符号处理,并分词,存储到文件中 def fenCi(): """ 标点符号处理

# -*- coding: utf-8 -*- import os, errno def fileName(path):#获取文件夹 str = '' for i in range(1,len(path.split('\\'))): str+=path.split('\\')[i]+'\\' return str def mkdir_p(path): #创建目录树 try: os.makedirs(path) except OSError as exc: # Python >2.5 (excep

# -*- coding:utf8 -*- import os import jieba.posseg as pseg # -*- coding:utf8 -*- import os  def splitSentence(inputFile,name):     fin = open(inputFile, 'r')      #以读的方式打开文件     print name     fout= open('/home/xdj/target/'+name,'w')         #以写得方式打

# -*- coding:utf8 -*- import os import jieba.posseg as pseg # -*- coding:utf8 -*- import os  def splitSentence(inputFile,name):     fin = open(inputFile, 'r')      #以读的方式打开文件     print name     fout= open('/home/xdj/target/'+name,'w')         #以写得方式打

1. 解析主函数cut Jieba分词包的主函数在jieba文件夹下的__init__.py中,在这个py文件中有个cut的函数,这个就是控制着整个jieba分词包的主函数.    cut函数的定义如下:def cut(sentence,cut_all=False,HMM=True): 其给出的官方注释为:    '''The main function that segments an entire sentence that contains     Chinese characters i

我的python环境是Anaconda3安装的,由于项目需要用到分词,使用jieba分词库,在此总结一下安装方法. 安装说明======= 代码对 Python 2/3 均兼容 * 全自动安装:`easy_install jieba` 或者 `pip install jieba` / `pip3 install jieba`* 半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 `python setup.py install`* 手动安装:将

jieba“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 github:https://github.com/fxsjy/jieba 特点支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义:搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词.支持繁体分词 支持自定义词典MIT 授权协议安装说明代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_insta

1. NLP 走近自然语言处理 概念 Natural Language Processing/Understanding,自然语言处理/理解 日常对话.办公写作.上网浏览 希望机器能像人一样去理解,以人类自然语言为载体的文本所包含的信息,并完成一些特定任务 内容中文分词.词性标注.命名实体识别.关系抽取.关键词提取.信息抽取.依存分析.词嵌入…… 应用篇章理解.文本摘要.情感分析.知识图谱.文本翻译.问答系统.聊天机器人…… 2. NLP 使用jieba分词处理文本,中文分词,关键词提取,词性标

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