# 文字特征提取 词库模型(bag of words) 2016年2月26,星期五 # 1.词库表示法 In [9]: # sklearn 的 CountVectorizer类能够把文档词块化(tokenize),代码如下 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus=['UNC played Duke in basketball','Duke lost the basketball game','I ate

这些网址是我在学习python中文文本挖掘时觉得比较好的网站,记录一下,后期也会不定期添加:   1.http://www.52nlp.cn/python-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%88%AC%E8%99%AB-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%A4%84%E7%90%86-%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C

python实现文章或博客的自动摘要(附java版开源项目) 写博客的时候,都习惯给文章加入一个简介.现在可以自动完成了!TF-IDF与余弦相似性的应用(三):自动摘要 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html idf.txt来自 https://github.com/jannson/yaha/blob/master/yaha/analyse/idf.txtpython分词库中:ht

Python中文字符的理解:str().repr().print 字数1384 阅读4 评论0 喜欢0 都说Python人不把文字编码这块从头到尾.从古至今全研究通透的话是完全玩不转的.我终于深刻的理解到了.通宵了好几夜,各种试验,print.print再print,中文还是既得不到也输不出.看了网上几乎所有主要的相关文章,还是没搞定.沉静下来开始反思:是他们写的不好,还是我理解的不好?所以我决定,再加深程度,一步一个脚印地研究这个问题,不忽略任何一个小细节的理解.先从字符串在Python中最基

手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中结巴分词使用手记 语料预处理封装类: #coding=utf-8 import os import jieba import sys import re import time import jieba.posseg as pseg sys.path.append("../") jieba

来自: 戴铭 2010-08-31 17:52:31 newthreading - safer concurrency for Python 安全并发(1回应) http://www.starming.com/index.php?action=plugin&v=wave&tpl=union&ac=viewgrouppost&gid=73&tid=7607 几个 Google App Engine 开源的Blog程序 http://www.starming.com/i

件过滤: 排序: 收录时间 | 浏览数 Python 中文分词库 Yaha "哑哈"中文分词,更快或更准确,由你来定义.通过简单定制,让分词模块更适用于你的需求. "Yaha" You can custom your Chinese Word Segmentation efficiently by using Yaha 基本功能: 精确模式,将句子切成最合理的词. 全模式,所有的可能词都被切成词... 更多Yaha信息 Python中文分词组件 jieba jieb

  http://againinput4.blog.163.com/blog/static/1727994912011111011432810/ [已解决]python中文字符乱码(GB2312,GBK,GB18030相关的问题) [背景] 在玩wordpress的一个博客搬家工具BlogMover,其包含几个python脚本,其中有个是163博客搬家用的163-blog-mover.py,实现抓取网易博客的日志,然后导出xml. 但是其工具现在(2011-12-10)已经失效了.经过自己一点修

1. jieba的江湖地位 NLP(自然语言)领域现在可谓是群雄纷争,各种开源组件层出不穷,其中一支不可忽视的力量便是jieba分词,号称要做最好的 Python 中文分词组件. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771 “最好的”这三个字可不是空穴来风,

1.基本需求 1.Eclipse 集成开发环境下载 http://115.com/file/c2vz7io5    JDK6下载 http://115.com/file/c2vz7idq     2.Pydev插件下载 http://115.com/file/anbj68do     3.Python解析器下载 http://115.com/file/c2vz7eyw     4.解压pydev,将features和plugins两个文件夹拷贝到Eclipse 对应文件夹上 2.安装pydev插

用python定时文章发布wordpress: 流程: 采集 - 筛选文章 - wordpress文章发布. wordpress文章发布代码:python利用模块xmlrpclib发布文章非常便捷,省去自己抓包等步骤 #coding:utf-8 import xmlrpclib def send_data_to_wp(title,description,categories,tags): ''' 参数说明: title:字符串,文章标题 description:字符串,文章内容 categori

python中文处理相信迷惑过不少同学.下面说说python2/3的encode和decode函数. python2中,使用decode()和encode()来进行解码和编码,以unicode类型作为中间类型.即  decode           encodestr ---------> unicode --------->str 示例(注意encode和decode的编码必须保持一致): u = u'中文'   #unicode对象ugb2312_str = u.encode('gb231

今天开始接触python,中文报错,你懂的,不细说. 网上很多类似的解决方案,有不是很明确,例如:http://blog.csdn.net/chen861201/article/details/7706535 方法有二,1.在代码开头加#coding=utf-8(注意要加#) 2.还是在代码开头加#-*- coding: utf-8 -*-(亲,还是要注意要加#) #-*- coding: utf-8 -*- #coding=utf-8 #hello world print 'hello wor

Openccpy ___ _____ __ ___ ___ ___ _____ __ __ / __`\/\ '__`\ /'__`\/' _ `\ /'___\ /'___\/\ '__`\/\ \/\ \ /\ \L\ \ \ \L\ \/\ __//\ \/\ \/\ \__//\ \__/\ \ \L\ \ \ \_\ \ \ \____/\ \ ,__/\ \____\ \_\ \_\ \____\ \____\\ \ ,__/\/`____ \ \/___/ \ \ \/ \/___

如果你经常用国外好看的网页模版时候,会遇到不显示中文文章标题的情况,显示英文标题却正常.遇到这个情况很多人认为应该修改CSS的font-family的字体,其实这是错误的,与CSS无关. 出现这种情况的真正的原因是因为国外主题开发者喜欢使用Cufon字体,所谓Cufon字体是JS的一种特效,它的作用是将文字以图片的形式显现出来.这是为了解决主题设计者想展示的字体,而浏览器却不支持这种字体的矛盾.比如主题设计者想使用Trebuchet MS这种字体,使模板看起来好看又另类,可是浏览器不支持这种字体

找了几乎两个小时…… 后来发现… WinEdt 是可以用来写中文文章的…而并非只能英文文章或演示文稿… \documentclass{article} \usepackage{CJK} \begin{document} \begin{CJK*}{GBK}{song} 这里输入中文 \end{CJK*} \end{document} 例子: \documentclass[UTF8]{article} \usepackage{CJK} \usepackage{geometry} \geometry{

本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇,主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量. In [1]: # 带TF-IDF权重的扩展词库 # 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现.然而与单词的顺序.频率无关.然后词的频率对文档更有意义.因此本文将词频加入特征向量 In [2]: # 1.计算单词在文档中的频率 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer In [5]: docume

jieba "结巴"中文分词:做最好的Python中文分词组件 "Jieba" Feature 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 在线演示 http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by App

老猿Python系列文章最开始在新浪发布,后逐渐开通了CSDN.博客园和简书三个网址,但老猿一来工作忙,二来Python需要学习的内容太多,因此实在没时间同时维护这么多博客,事实上除了CSDN其他网站已经停更几个月了.故在此告知如下:本博暂时停止更新,暂未考虑什么时候恢复,对老猿Python感兴趣的朋友请前往CSDN阅读,老猿将在学习Python期间持续维持CSDN博客的更新.具体地址信息如下: 博客地址:https://blog.csdn.net/LaoYuanPython 老猿Python博

在Visual Studio Code 中配置Python 中文乱码问题 方法一:直接代码修改字符集 添加前四行代码 import io import sys #改变标准输出的默认编码 sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8') # 创建混合列表 mix_list = [1,"hello",3.14,[4,"python","你好"]] for i in mix_l

绪论 最近做课题,需要分析短文本的标签,在短时间内学习了自然语言处理,社会标签推荐等非常时髦的技术.我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词(融合社会标签和时间属性)进行用户画像.这一切的基础就是特征词提取技术了,本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍(英文). 不同版本python混用(官方用法) Python2 和python3 是一个神一般的存在,如何让他们共存呢,直到我用了pycharm我才知道为啥这么多人选择它,如下图所示配置两个目录直接可以混用了,叼炸天. 插播一个广告,想修改p