jieba

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> elasticsearch7. 5 .1集群安装elasticsearch-jieba-plugin 7.4 . 2 和analysis- kuromoji 日语分词器 安装插件需要在集群的其中一个节点安装后重启es程序，没有问题后拷贝到其他节点重启后生效 1 .elasticsearch- jieba需要使用gradle进行编译 # 安装gradle 下载gradle的二进制文件 wget https: // services.gradle.org/distributions/gradle-6.3-bin.zip cd /usr/local/ elk # 修改环境变量将gradle加入环境变量中 # vim /etc/ profile export GRADLE_HOME =/usr/local/elk/gradle- 6.3 / export PATH =$GRADLE_HOME/ bin:$PATH screen - S gradle # 编译生成jieba分词插件 [elasticsearch@sz_ms_influenex_es_dev01_17_19 elasticsearch -jieba-plugin- 7.4 . 2 ]$ gradle pz Welcome to Gradle 6.3 ! Here are the

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 　　这这一篇博客中，将系统介绍中文文本分类的流程和相关算法。先从文本挖掘的大背景开始，以文本分类算法为中心，介绍中文文本分类项目的流程以及相关知识，知识点涉及中文分词，向量空间模型，TF-IDF方法，几个典型的文本分类算法和评价指标等。 　　本篇主要有： 　　朴素的贝叶斯算法 　　KNN最近邻算法。 2.1 文本挖掘与文本分类的概念 　　简单来说，文本挖掘就是从已知的大量文本数据中提取一些未知的最终可能用过的知识的过程，也就是从非结构化的文本中寻找知识的过程。文本挖掘主要领域有： 搜索和信息检索：存储和文本文档的检索，包括搜索引擎和关键字搜索。 文本聚类：使用聚类方法，对词汇，片段，段落或者文件进行分组和归类。 文本分类：对片段，段落或文件进行分组和归类，在使用数据挖掘分类方法的基础上，经过训练地标记示例模型。 Web挖掘：在互联网上进行数据和文本的挖掘，并特别关注网络的规模和相互联系。 信息抽取：从非结构化文本中识别与提取有关的事实和关系；从非结构化或半结构化文本中抽取出结构化数据的过程。 自然语言处理：将言语作为一种有意义，有规则的系统符号，在底层解析和理解语言的任务。 概念提取：把单词和短语按语义分成意义相似的组。 　　在分析机器学习的数据源中最常见的知识发现主题是把数据对象或者是事件转换为预定的类别，再根据类别进行专门的处理

一、安装第三方库 jieba库和wordcloud库是优秀的第三方库，需要我们手动安装这两个库。 打开cmd，分别输入以下指令，即可安装jieba库和wordcloud库 pip install jieba pip install wordcloud 二、运用jieba库分析一篇文章 这里我选取的是作家朱光潜的文章《朝抵抗力最大的路径走》，来统计其中词语出现的频率 代码如下： import jieba txt = open("C:\\text.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(15): word, count = items[i] print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count)) 　输出如下： 可见在这篇文章中，词频前15的词语如上图所示 三、运用wordcloud库

使用jieba库分析《永州八记》和《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》 import jieba txt = open("yongzhoubaji.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(15): word, count = items[i] print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count)) 词云 import jieba import wordcloud f = open("乡村振兴.txt","r",encoding="utf-8") t = f.read() f.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) w = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc") w.generate(txt) w

Python jieba 库的使用说明 1、jieba库基本介绍 (1)、 jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 - 中文文本需要通过分词获得单个的词语 - jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数 (2)、jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库 - 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率 - 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果 - 除了分词，用户还可以添加自定义的词组 2、jieba库使用说明 (1)、 jieba分词的三种模式 精确模式、全模式、搜索引擎模式 - 精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词 - 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余 - 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分 (2)、jieba库常用函数 3、jieba应用实例 4、利用jieba库统计三国演义中任务的出场次数 import jieba txt = open("D:\\三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) # 使用精确模式对文本进行分词 counts = {} # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数 for word in words: if len(word) == 1: #

作者：梅昊铭 1. 导读 在大数据时代，我们经常在媒体或者网站上看到各种各样的信息图。词云是文本大数据可视化的重要方式，可以将大段文本中的关键语句和词汇高亮展示。对于中文文本的可视化，我们需要先将中文文本进行分词；然后再将文本中的关键词做词云展示。本文将教大家如何使用Python来做中文分词并制作词云，欢迎大家跟着教程一步步实现。 项目地址： https://momodel.cn/workspace/5e77afb7a8a7dc6753f582b9?type=app 2. 中文分词 2.1 分词入门 所谓分词即是将文本序列按完整的意思切分成一个一个的词儿，方便进行下一步的分析（词频统计，情感分析等）。而英文词与词自带空格作为分隔符，相比于中文分词要简单。这里我们以中文分词为例来介绍。Python 为我们提供了 Jieba 库进行分词，接下来如何使用 Jieba 库进行中午呢分词。 import jieba # 文本数据 text = "MomodelAI是一个支持在线数据分析和AI建模的平台。" result = jieba.cut(text) # 将切分好的文本用" "分开 print("分词结果: " + " ".join(result)) ''' 分词结果: MomodelAI 是 一个 支持 在线 数据分析 和 AI 建模 的 平台 。 ''' 2.2 特殊名词

1、jieba库基本介绍 (1)、 jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 - 中文文本需要通过分词获得单个的词语 - jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数 (2)、jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库 - 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率 - 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果 - 除了分词，用户还可以添加自定义的词组 2、jieba库使用说明 (1)、 jieba分词的三种模式 精确模式、全模式、搜索引擎模式 - 精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词 - 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余 - 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分 (2)、jieba库常用函数 3、jieba应用实例 4、利用jieba库统计三国演义中任务的出场次数 import jieba txt = open( " D:\\三国演义.txt " , " r " , encoding= ' utf-8 ' ).read() words = jieba.lcut(txt) # 使用精确模式对文本进行分词 counts = {} # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数 for word in words: if len(word) == 1: # 单个词语不计算在内

from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba # 生成词云 def create_word_cloud(filename): with open('hongloumong.txt',encoding='utf-8') as f: text = f.read() wordlist = jieba.cut(text, cut_all=True) # 结巴分词 wl = " ".join(wordlist) # 设置词云 wc = WordCloud( # 设置背景颜色 background_color="black", # 设置最大显示的词云数 max_words=2000, # 这种字体都在电脑字体中，一般路径 font_path='msyh.ttc', height=1200, width=1600, # 设置字体最大值 max_font_size=100, # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案 random_state=100, ) myword = wc.generate(wl) # 生成词云 # 展示词云图 plt.imshow(myword) plt.axis("off") plt.show() wc.to_file('img_book.png') #

作业四 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/jssf/infor_computation17-31/homework/10534 课程目标 代码规范复审和两人合作结对编程 实现目标 代码运行，寻找bug 参考文献 https://blog.csdn.net/weixin_43936464/article/details/84779924 评论 评论的博客链接 https://www.cnblogs.com/yjh1128/p/12451503.html https://www.cnblogs.com/yangqiuyan/p/12434874.html https://www.cnblogs.com/17074211zh/p/12454354.html https://www.cnblogs.com/yaj1116/p/12455606.html https://www.cnblogs.com/chengang17074213/p/12455055.html https://www.cnblogs.com/limin123/p/12455500.html https://www.cnblogs.com/xinxiyujisuan/p/12461586.html https://www.cnblogs.com/hxf98/p/12483784

问题 回答 作业要求 第四周作业 课程目标 代码复审，结对编程 在哪方面帮我实现课程目标 能够帮助我更好的规范代码风格；通过合作学习提高自己的团队意识与操作能力 参考文献 ( https://www.cnblogs.com/xinz/archive/2011/11/20/2255971.html ) ( https://www.cnblogs.com/xinz/archive/2011/10/22/2220872.html ) gitee ( https://gitee.com/yzzzw/Array ) 作业1 每个人针对之前两次作业所写的代码，针对要求，并按照代码规范（风格规范、设计规范）要求评判其他学生的程序，同时进行代码复审（按照代码复审核表） 评价内容直接放在你被评价的作业后面评论中 同时另建立一个博客，将你作的评论的截图或者链接，放在博客中，并在你的博客中谈谈自己的总体看法 作业一链接 ：( https://www.cnblogs.com/yzzzw/p/12636544.html ) 作业2 1、实现一个简单而完整的软件工具（中文文本文件人物统计程序）：针对小说《红楼梦》要求能分析得出各个人物在每一个章回中各自出现的次数，将这些统计结果能写入到一个csv格式的文件。 2、进行单元测试、回归测试、效能测试，在实现上述程序的过程中使用相关的工具。 3、进行个人软件过程