TextBlob是一个非常有趣且对于很多Python开发者来说可能还不那么熟悉的库。它提供了一个简单的API,用于处理文本数据,进行自然语言处理(NLP)任务,比如情感分析、词性标注、翻译等。TextBlob基于NLTK和Pattern库,结合了它们的强大功能,同时提供了更友好和更简单的接口。
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类,计算评论的信息熵(entropy)、互信息(point mutual information)和困惑值(perplexity)等(不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法)。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词,所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理(不需要用nltk 来做分词,直接用分词包就可以了。
分别是speedtest、socket、textblob、pygame、pyqrcode、pyshorteners、googletrans、pendulum、fabulous、pywebview。
本文介绍了TextBlob的使用方法,这是一个用Python编写的开源的文本处理库。它可以用来执行很多自然语言处理的任务,比如,词性标注,名词性成分提取,情感分析,文本翻译,等等。
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类,计算评论的信息熵(entropy)、互信息(point mutual information)和困惑值(perplexity)等(不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法)。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词,所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理(不需要用nltk 来做分词,直接用分词包就可以
TextBlob 是一款 Pythonic 的文本处理工具,用于处理文本数据,它提供了一个简单的 API,用于潜入常见的自然语言处理(NLP)任务,如词性标注、名词短语提取、情感分析、分类等
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果,难道你不想试试看?
自然语言是指人类相互交流的语言,而自然语言处理是将数据以可理解的形式进行预处理,使计算机能够理解的一种方法。简单地说,自然语言处理(NLP)是帮助计算机用自己的语言与人类交流的过程。
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,由大快搜索主导并完全开源,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
图片处理 pip install pillow from PIL import Image import numpy as np a = np.array(Image.open('test.jpg')) b = [255,255,255] - a im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.save('new.jpg') youtube-dl下载国外视频 pip install youtube-dl #直接安装youtube-dl pip insta
图片处理 pip install pillowfrom PIL import Imageimport numpy as np a = np.array(Image.open('test.jpg')) b = [255,255,255] - a im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.save('new.jpg') youtube-dl下载国外视频 pip install youtube-dl #直接安装youtube-dl pip install -U you
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本次算法分享,我们提供了一种可以通过Twitter(或微博)信息进行加密货币市场预测的方法。该方法利用Twitter上的数据来预测人们对加密货币市场的情绪:贪婪?恐惧还是观望?
Python 处理文本是一项非常常见的功能,本文整理了多种文本提取及NLP相关的案例,还是非常用心的
来源:苏生不惑 pip install pillow from PIL import Image import numpy as np a = np.array(Image.open('test.jpg')) b = [255,255,255] - a im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.save('new.jpg') Parse Redis dump.rdb pip install rdbtool
现在的开源中文分词工具或者模块已经很丰富了,并且很多都有一些在封闭测试集上的效果对比数据,不过这仅仅只能展现这些分词工具在这个封闭测试集上的效果,并不能全面说明问题,个人觉得,选择一个适合自己业务的分词器可能更重要,有的时候,还需要加一些私人定制的词库。
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:
这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍,同时添加一些其他的Python中文分词相关资源,甚至非Python的中文分词工具,仅供参考。
人们倾向于知道他人是如何看待他们和他们的业务的,不管是什么东西,不管是汽车,饭店等产品还是服务本身。如果你知道你的客户如何看待你,那么你可以保持或改善甚至改变你的策略,以提高客户满意度。你可以借助收集他们发送给你的电子邮件,并使用一些方法根据他们使用的文字来分类他们的意见。此外,情绪分析还有在工业上的其他研究应用。
这里记录 Python相关的值得分享的内容,每周五发布。由于微信不允许外部链接,点击阅读原文可访问文中的链接。
重复性任务总是耗时且无聊,想一想你想要一张一张地裁剪 100 张照片或 Fetch API、纠正拼写和语法等工作,所有这些任务都很耗时,为什么不自动化它们呢?在今天的文章中,我将与你分享 10 个 Python 自动化脚本。
本文简绍了SnowNLP的使用方法,这是一个处理中文文本内容的python类库,其主要功能包括分词、词性标注、情感分析、汉字转拼音、繁体转简体、关键词提取以及文本摘要等等。
在当今数字化时代,对电影的评价和反馈在很大程度上影响着人们的选择。豆瓣作为一个知名的电影评价平台,汇集了大量用户对电影的评论和评分。本文将介绍如何使用Python编写爬虫来获取豆瓣电影的影评数据,并通过情感分析对评论进行简单的情感评价。
TextBlob是一个用Python编写的开源的文本处理库。它可以用来执行很多自然语言处理的任务,比如,词性标注,名词性成分提取,情感分析,文本翻译,等等。你可以在官方文档阅读TextBlog的所有特性。
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前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法,如果需要更加深入去做数据分析,那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理(NLP)的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点,学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
在自然语言处理(NLP)和信息检索领域中,文本向量化是一个重要的任务。文本向量化可以将文本数据转换为数值向量,以便于计算机进行处理和分析。Gensim是一个强大的Python库,专门用于处理文本数据和实现文本向量化。 本篇文章将带你入门使用Gensim库,介绍如何在Python中对文本进行向量化,并用其实现一些基本的文本相关任务。
安装/卸载第三包,注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口,能避免各种莫名其妙的错误:
环境ubutun14,python版本是python3.6. 今天在安装Pip 时出现ModuleNotFoundError: No module named 'distutils.util'。 操作步骤如下:
解决的问题 在WIN10环境下,安装并正常运行Superset 建议使用Python虚拟环境,减少库依赖冲突 不需要安装VC啦! 注意 本教程安装的版本是1.5 Superset在2022年7月发布了2.0的大版本更新 如python的版本要求变为3.9+,同时增加了更多的库依赖等 以下教程未为对2.0版本进行完整更新,现阶段1.5版本的安装仍有一定的通用性,可跳跃性浏览 通常出现问题的地方在于包依赖,是安装Superset时对方的requirement没有指定依赖库版本号的坑,暂未有更好的应对策略 考虑重
简介 实现任何程度或者级别的人工智能所必需的最大突破之一就是拥有可以处理文本数据的机器。值得庆幸的是,全世界文本数据的数量在最近几年已经实现指数级增长。这也迫切需要人们从文本数据中挖掘新知识、新观点。
针对梯度提升树模型对文本特征进行特征工程,我们需要充分挖掘Label编码丢失的信息,例如上面的名字特征,内部存在非常强的规律,Mr等信息,这些信息反映了性别相关的信息,如果直接进行Label编码就会丢失此类信息,所以我们可以通过文本技巧对其进行挖掘。在本文中,我们对现在常用的文本特征进行汇总。在上篇中介绍过的此处不在赘述。
Python3.x版本导入from mpl_toolkits.basemap import Basemap包时出现问题:
自然语言处理的情感分析比较复杂,这里有两个好用的python库,针对英文的TextBlob和仿照其针对中文的SnowNLP
新建用户,切换到新用户之后pip不能用了,还原/usr/bin/pip3的设置如下
翻译自 Top 5 NLP Tools in Python for Text Analysis Applications 。
(1)相对而言,python,PyQt5安装还是比较快的。Qt这个又大又慢。Eric也是需要比较长的时间。
相信大家经常用到pip来安装第三方扩展库。但是经常出现这样的情况:明明自己已经在终端通过pip安装了第三方库,而IDE开发工具Pycharm还提示该库没有安装。本文将带领大家解决这让人抓狂的问题。
笔记本上安装了2.7和3.5两个版本的python,在使用3.5版本的pip安装keras时出现了failed to create process错误。解决方法如下: 1.由于我在环境变量中同时配置了2.7和3.5的路径,所以我可以直接在命令行下执行python3来启动3.5版本的python; 2.通过python3来启动pip,在命令行中输入python3 -m pip install keras,成功安装上keras。
python版本和tensorflow版本需要保证一定的对应关系,否则会在使用的时候出现问题,具体对应关系参见网站:
2017/10/25 ImportError: No module named ‘h5py’ h5py文件是存放两类对象的容器,数据集(dataset)和组(group) ImportError: N
1.出现问题 pip install pypiwin32 安装时候产生的错误! 📷 2.解决办法 2.1 指定安装路径 pip install --target=d:\python\lib\site-packages pypiwin32 到达此步,我的问题解决,能够直接安装成功! 2.2 加上镜像 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com --target=d:\p
欢迎来到《Python技术周刊》这是第8期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
社区的小伙伴们大家好,我是你们的新朋友牛稳稳。今天继续给大家分享我花了将近2周时间整理的Python自动化办公库。
网上有些反应安装pandas库时会出现问题,提示好像是pip的原因。 这时候大概是自己的pip版本太久啦。所以最好先在cmd更新一下pip好了。
今天新装了Ubuntu环境,需要开发Python的代码,需要装一些环境,在安装过程中pip的安装总是出现问题,尝试了很多的方法才成功,下面把我遇到的问题做一下总结: Ubuntu环境如下:
本周我们给大家整理了机器学习和竞赛相关的NLP库,方便大家进行使用,建议收藏本文。
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