百度到<金庸小说全集 14部>全(TXT)作者:金庸 下载下来,然后读取内容with open('names.txt') as f: data = [line.strip() for line in f.readlines()] novels = data[::2] names = data[1::2] novel_names = {k: v.split() for k, v in zip(novels, names)} //可以在这里打印下看是不是都读取过 //开始分词并加载 for _,
Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an
最近常听同事提及相关性分析,正巧看到这个google的开源库,并把相关操作与调试结果记录下来. 输出结果: 比较有意思的巧合是黄蓉使出打狗棒,郭靖就用了降龙十八掌,再后测试了名词的解析. 小说集可以百度<金庸小说全集 14部>全(TXT)作者:金庸 下载下来.需要整理好格式,门派和武功名称之间需要有换行符,留意删除掉最后一行的空白区域.下载完成后可以用自己习惯的工具或程序做相应调整,因语料内容太长,博客里面不允许"堆砌",所以没复制上来,有需要的可以再联系. with op
在python中,一切都是对象!对象由类创建而来,对象所拥有的功能都来自于类.在本节中,我们了解一下python基本数据类型对象具有哪些功能,我们平常是怎么使用的. 对于python,一切事物都是对象,对象基于类创建 一.整数:int 类源码分析 整数如:1,2,3... 2147483647 class int(object): """ int(x=0) -> int or long int(x, base=10) -> int or long Convert
原地址:http://www.cnblogs.com/twinsclover/archive/2012/04/26/2471704.html 序言 之前用python爬取网页的时候,一直用的是regex或者自带的库sgmllib里的SGMLParser.但是遇到复杂一点的情况时,SGMLParser往往就不那么给力了!(哈,难道说我 too native了?毕竟beautifulSoup是继承sgmlparser的么~)所以,我寻寻觅觅寻寻觅觅,发现了BeautifulSoup这么个玩意.Bea
SnowNLP是国人开发的python类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode.MIT许可下发行.其 github 主页我自己修改了上文链接中的python代码并加入些许注释,以方便你的理解: f
