中文分句，乍一看是一个挺简单的工作，一般我们只要找到一个【。！？】这类的典型断句符断开就可以了吗。 对于简单的文本这个做法是已经可行了（比如我看到这篇文章里有个简洁的实现方法
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyPdf/generic.py
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
文本情感分析系统，使用Python作为开发语言，基于文本数据集，使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
最新打包的中文文档下载地址是：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 。
作者：伏草惟存 来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(senti
Goose 是一个 文章内容提取器 ，可以从任意资讯文章类的网页中提取 文章主体 ，并提取 标题、标签、摘要、图片、视频 等信息，且 支持中文 网页。它最初是由 http://Gravity.com 用 Java 编写的。python-goose 是用 Python 重写的版本。
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
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。
Python版本： Python3.x 作者：崔家华 运行平台： Windows 编辑：黄俊嘉 IDE： Sublime text3 一、前言 上篇文章Python3《机器学习实战》学习笔记（四）：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展，你将看到以下内容： 1.拉普拉斯平滑 2.垃圾邮件过滤(Python3) 3.新浪新闻分类(sklearn) 二、朴素贝叶斯改进之拉普拉斯平滑 上篇文章提到过，
打算绘制中文词云图？那你得先学会如何做中文文本分词。跟着我们的教程，一步步用Python来动手实践吧。
Elasticsearch是一个流行的全文搜索引擎，能够高效地处理大量的复杂查询。在处理中文文本数据时，需要将文本进行分词处理，并对分词结果进行索引和搜索。ES提供了多种中文分词器，能够适应不同场景和需求。本文将详细介绍ES中的中文分词技术。
情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。 原理 比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。 里面就有“好”，“流畅”两个积极情感词，“烂”一个消极情感词。那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显这个分
操作系统位于计算机硬件与应用软件之间是一个协调、管理、控制计算机硬件资源与软件资源的控制程序。操作系统的功能为：控制硬件、把对硬件复杂的操作封装成优美简单的接口（文件），给用户或者应用程序去使用。我们以后开发的都是应用程序，应用程序无法直接操作硬件，但凡要操作硬件，都是调用操作系统的接口。
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。
前言 自然语言处理(4)之中文文本挖掘流程详解（小白入门必读） 干货 | 自然语言处理(3)之词频-逆文本词频（TF-IDF）详解 干货 | 自然语言处理(2)之浅谈向量化与Hash-Trick 干货 | 自然语言处理(1)之聊一聊分词原理 干货 | 自然语言处理入门资料推荐 原文链接：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6756534.html 在中文文本挖掘预处理流程总结中，我们总结了中文文本挖掘的预处理流程，这里我们再对英文文本挖掘（English text mi
在中文文本挖掘预处理流程总结中，我们总结了中文文本挖掘的预处理流程，这里我们再对英文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
中文分句，乍一看是一个挺简单的工作，一般我们只要找到一个【。！？】这类的典型断句符断开就可以了吗。 对于简单的文本这个做法是已经可行了，然而当我处理小说文本时，发现了这种思路的漏洞：
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。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
用VOSviewer尝试CNKI中文文献关键词共现（keyword co-occurence）分析时，你可能会踩到一个大坑。本文帮助你绕开这个坑，或是从坑里爬出来。
人生是由无数个选择组成，每个选择都有不同的限定条件。现在来说人生有点早是吧:)不过事实的确是这样的。
CSDN:白马负金羁 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言工具箱（NLTK，Natural Language Toolkit）是一个基于Python （http://lib.csdn.net/base/11）语言的类库，它也是当前最为流行的自然语言编程与开发工具。在进行自然语言处理研究和应用时，恰当利用NLTK中提供的函数可以大幅度地提高效率。本文就将通过一些实例来向读者介绍NLTK的使用。 开发环境：我所使用的Python版本是最新的3.5.1，NLTK版本是3.2。P
本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结，简要的介绍一下自然语言处理(nlp)一些相关技术以及相关任务，nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空继续分专题完善这一个系列。限于作者水平有限，其中难免有错漏之处，欢迎读者斧正。
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。
作者： jclian，本人从事Python已一年多，是Python爱好者，喜欢算法，热爱分享，希望能结交更多志同道合的朋友，一起在学习Python的道路上走得更远！
来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html
该项目实现的诗歌接龙，规则为下一句的首字与上一句的尾字的拼音（包括声调）一致。下面将分步讲述该项目的实现过程。
毫无疑问编程是可以自学的，而且任何知识的学习，自主学习都是非常重要的途径，编程也不例外。但是就像我们进行九年义务教育一样，学习的过程一定要有“老师”能够帮助你解答问题。当然“老师”可以是你身边的朋友，面对面帮你解惑，也可以是各大编程语言学习QQ群或者一些编程论坛里的“网友”。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在对文本做数据分析时，一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。 中文文本挖掘预处理特点 首先看中文文本挖掘预处理与英文文本挖掘预处理的不同点。 首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。所以一般需要用分词算法来完成分词，在（干货 | 自然语言
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2、python解释器将test.txt文件的内容当成文本内容读入内存（此时 python解释器就像是一个文本编辑器）
python作为一种编程语言，通过编写程序的方式来解决问题 python编写的程序，是文本文件，后缀名称为[.py]
encode,decode在python2中使用的一些迷糊,python3中更容易理解 要理解encode和decode,首先我们要明白编码,字符和二进制的相关概念,简单来说,计算机的产生和设计只能进行二进制的运算,聪明的先辈们发明了ASCii编码用不同的二进制来表示不同英文字符实现.后来由于各国计算机的普及和推广,由于语言的原因产生了:Unicode,GB2312,UTF-8等不同的字符编码集. 在python3中对字符数据是使用的str类型,二进制数据使用的是bytes.而我们要让计算机能够处理字符
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：抓取，分析，存储 当我们在浏览器中输入一个url后回车，后台会发生什么？ 简单来说这段过程发生了以下四个步骤： 查找域名对应的IP地址。 向IP对应的服务器发送请求。 服务器响应请求，发回网页内容。 浏览器解析网页内容。 那么学习爬虫需要掌握哪些库呢？ 通用： urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。
一、异常基础 1、基础 try/except/else：【else是可选的】捕捉由代码中的异常并恢复，匹配except里面的错误，并执行except中定义的代码，后继续执行程序（发生异常后，由except捕捉到异常后，不会中断程序，继续执行try语句后面的程序） try首行底下的代码块代表此语句的主要动作：试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器，而else分句（如果有）则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为 （发生异常时程序会中断程序，只不过会执行finally后的代码） raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 assert几乎都是用来收集用户定义的约束条件 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例，而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 扩展 try/except/finally 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行，无论是否有异常引发，而且不也不管异常是否被except分句捕捉到。finally有没有异常都执行 try/except/else： except捕捉到对应的异常才执行。else 没有异常才执行、 也就是说except分句会捕捉try代码块执行时所有发生的任何异常，而else分句只在try代码执行没有发生异常时才执行，finally分句无法释放发生异常都执行。 2、try语句分句形式 分句形式 说明 except: 捕捉所有（其他）异常类型 except name: 只捕捉特定的异常 except name,value: 捕捉所有的异常和其额外的数据（或实例） except (name1,name2) 捕捉任何列出的异常 except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常，并取得其额外数据 else: 如果没有引发异常，就运行 finally: 总是会运行此代码块，无论是否发生异常 空的except分句会捕捉任何程序执行时所引发的而未被捕捉到的异常。要取得发生的实际异常，可以从内置的 sys模块取出sys.exc_info函数的调用结果。这会返回一个元组，而元组之前两个元素会自动包含当前异常的名称， 以及相关的额外数据（如果有）。就基于类的异常而言，这两个元素分别对应的是异常的类以及引发类的实例。 sys.exc_info结果是获得最近引发的异常更好的方式。如果没有处理器正在处理，就返回包含了三个None值的元组。 否则，将会返回（type,value和traceback) *type是正在处理的异常的异常类型（一个基于类的异常的类对象） *value是异常参数（它的关联值或raise的第二个参数，如果异常类型为类对象，就一定是类实例） *traceback是一个traceback对象，代表异常最初发生时所调用的堆栈。 3、try/else分句 不要将else中的代码放入try:中。保证except处理器只会因为包装在try中代码真正的失败而执行，而不是为else中的情况行为失败而执行。 else分句，让逻辑封明确 4、try/finally分句 python先运行try: 下的代码块： 如果try代码块运行时没有异常发生，Python会跳至finally代码块。然后整个try语句后继续执行下去。 如果try代码块运行时有发生异常，Python依然会回来运行finally代码块，但是接着会把异常向上传递到较高的try语句或顶层的默认处理器。程序不会在try语句继续执行。 try: Uppercase(open('/etc/rc.conf'),output).process() finally: open('/etc/rc.conf').close 5、统一try/except/finally分句 2.5版本后可统一（包括2.5版本） try: main-action: except Exception1: hander1 except Exception2: hander2 ... else: else-block finally: finally-block 这语句中main-action代码会先执行。如果该程序代码（m
这是爬虫在电商领域的一个小应用，除此之外你还能使用爬虫进行：商品抓取、价格监控、评论抓取、竞品分析、动态定价等等。
本文一步步为你演示，如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”，不妨尝试一下。 📷 需求 好友最近对自然语言处理感兴趣，因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词，来确定主题。 他向我询问方法，我推荐他阅读我的那篇《如何用Python从海量文本提取主题？》。 看过之后，他表示很有收获，但是应用场景和他自己的需求有些区别。 《如何用Python从海量文本提取主题？》一文面对的是大量的文档，利用主题发现功能对文章聚类。而他不需要处理很多的文档，也没有聚类的需求，但是需要处理的每篇文
【导语】此文是作者基于 Python 构建知识图谱的系列实践教程，具有一定创新性和实用性。文章前半部分内容先介绍哈工大 pytltp 工具，包括安装过程、中文分词、词性标注和实体识别的一些基本用法；后半部分内容讲解词性标注、实体识别、依存句法分析和语义角色标注及代码实现。
Jieba库分词原理是利用一个中文词库，将待分词内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词，jieba库还提供增加自定义中文单词的功能。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
本篇主要介绍文件和数据格式化，以自动轨迹绘制为例，介绍自动化的程序设计方法。以政府工作报告词云为例，介绍wordcloud库的使用。
pyltp 是 LTP 的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。
【其它】自选某一主题查阅文献(必须有英文文献),撰写关于特殊儿童动作发展或康复训练相关的 文献综述 。 主题围绕关键词: 特殊儿童( Special Children )、自闭症( Autism 、 autistic disorder 、 ASD )、多动症( attention deficit hyperactivity disorder 、 ADHD )、脑瘫 (cerebral palsy) 、 Learning disorder 等各类特殊儿童; 或运动康复( Exercise Rehabilitation ),作业治疗( occupational therapy ),物理治疗( Physical Therapy )等; 或粗大动作( Gross motor ),精细动作( Fine motor 、 fine movement ),平衡能力( Balance ability )、步态训练( gait training )、关节活动( joint motion ),针对各种特殊儿童的核心症状或问题行为等等; 或动作发展( motor development 、 movement 、 motion )、动作心理等。
计算机由美国人发明，最早的字符编码为ASCII，只规定了英文字母数字和一些特殊字符与数字的对应关系。最多只能用 8 位来表示（一个字节），即：2**8 = 256，所以，ASCII码最多只能表示 256 个符号
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