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情感词典是什么_中文情感分析词典

【实例简介】 1.褒义词及其近义词;2.否定词典;3.情感词汇本体;4.清华大学中文褒贬词典;5.台湾大学NTUSD情感词典;6.知网情感词典;7.汉语情感极值表;8.情感词典及其分类。 【实例截图】 【核心代码】 SentimentAnalysisDic `– SentimentAnalysisDic |– 知网Hownet情感词典 | |– 主张词语(中文).txt | |– 主张词语 程度级别词语(英文).txt | |– 负面情感词语(中文).txt | |– 负面情感词语(英文).txt | |– 负面评价词语(中文).txt | `– 负面评价词语(英文).txt |– 否定词典 | `– 否定.txt |– 台湾大学NTUSD简体中文情感词典 | |– NTUSD_negative_simplified.txt | |– NTUSD_positive_simplified.txt | `– 情感词典及其分类.xls |– 汉语情感词极值表 | `– 汉语情感词极值表.txt |– 褒贬词及其近义词 | `– 褒贬词及其近义词.xls `– 清华大学李军中文褒贬义词典 |– tsinghua.negative.gb.txt

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【前端词典】继承

(如果接触过 Java 或者是 C++ 的话,我们就知道 Java(C++)的继承都是基于类的继承)。 类: 是面向对象(Object Oriented)语言实现信息封装的基础,称为类类型。

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    C# 词典数据结构设计【附demo】

    分析 要建立词典,最基本的应该有词典的描述信息、词典索引文件以及词典数据文件。 "dic.idx"; ///

    /// 数据文件 /// string dictfile = "dic.dict"; /// /// 词典信息文件 ,词典词语数量 索引文件存储的是排好顺序词语的索引,每个索引包含词语名称、存在数据文件中的偏移量、以及数据块大小,排序的目的在于查找时直接用二分查找节省查找时间。 数据块就简单了,就纯粹的数据 建立词典 建立词典比较简单,首先,定义几个变量来存储词典相关信息:         DictInfo info;         SortedList<string, 文件夹中放置了许多文本文件,内容为词语的解释 首先、建立词典: Dict dic = new Dict("病症词典"); var files = new DirectoryInfo

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    Python进阶01 词典

    我们要介绍一个新的类,词典 (dictionary)。与列表相似,词典也可以储存多个元素。这种储存多个元素的对象称为容器(container)。 基本概念 常见的创建词典的方法: >>>dic = {'tom':11, 'sam':57,'lily':100} >>>print type(dic) 词典和表类似的地方,是包含有多个元素,每个元素以逗号分隔 比如上面的例子中,‘tom’对应11,'sam对应57,'lily'对应100 与表不同的是,词典的元素没有顺序。你不能通过下标引用元素。词典是通过键来引用。 >>>print dic['tom'] >>>dic['tom'] = 30 >>>print dic 构建一个新的空的词典: >>>dic = {} >>>print dic 在词典中增添一个新元素的方法 与表类似,你可以用len()查询词典中的元素总数。 >>>print(len(dic)) 总结 词典的每个元素是键值对。元素没有顺序。

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    SenticNet情感词典介绍

    在进行情感分析时,一个好的情感词典能够让我们的工作事半功倍,较为出名的情感词典有SentiWordNet,General Inquirer等,这篇博客将介绍另外一个出色情感词典,SenticNet。 下载使用 SenticNet提供了各种类型、任务、语言的词典,都可以从该页面下载。 最新的SenticNet5包含100,000个自然语言概念,可以通过以下三种途径获取。

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    Eudic欧路词典 for Mac(英语词典翻译查询工具)

    Eudic欧路词典 mac版是一款英语词典翻译查询工具,可以通过软件进行深度的英文学习,单词模糊搜索、拼写校正、单词发音朗读、鼠标取词、划词翻译等。

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    词典中最长的单词

    leetcode题号:720 给出一个字符串数组words组成的一本英语词典。从中找出最长的一个单词,该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成。 words = ["a", "banana", "app", "appl", "ap", "apply", "apple"] 输出: "apple" 解释: "apply"和"apple"都能由词典中的单词组成

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    NLTK-003:词典资源

    词典或者词典资源的意思是一个 词或短语 以及一些相关信息的集合。例如:词性和词意定义等相关信息。词典资源附属于文本,通常在文本的帮助下创建和丰富。 fileid, name[-1]) for fileid in names.fileids() for name in names.words(fileid)) cfd.plot() 发音的词典 属于表格词典 ,NLTK中包括美国CMU发音词典,它是为语音合成器使用而设计的。 entries = nltk.corpus.cmudict.entries() for entr in entries: print(entr) 输出结果: 对任意一个词,词典资源都有语音的代码

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    python实现电子词典

    本文实例为大家分享了python实现电子词典的具体代码,供大家参考,具体内容如下 服务端 #! db) else: c.close() def do_child(c, db): # 循环接收请求 while True: data = c.recv(128).decode() print("Request :", data) if (not data) or data[0] == 'E': c.close() sys.exit(0) elif data[0] == 'R': do_register(c, db, data) elif data[0] == "L": do_login(c, db, data) elif data[0] == 'Q': do_query(c, db, data) elif data[0] == 'H': do_history(c, db, data) def do_register(c, db, data): l = data.split(' ') name = l[1]

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    爬一爬有道词典~

    研究有道词典的反爬虫机制 1、打开有道词典 http://fanyi.youdao.com/,按下F12,输入要翻译的内容进行翻译,观察network。 ? 同上 action:FY_BY_REALTIME #提交表单的方式,回车键或者鼠标点击 salt:1520518078468 # 凭经验猜测是时间戳,不过还需要验证 sign:fe73ba86c1258e49a39974a28550739f # 通过13位的时间戳加上一个随机的个位数13 # python 中的时间戳是 10位加小数点,可以乘以 1000 取整14 f = str(int(time.time()*1000))15 16 c = "rY0D^0'nM0}g5Mm1z%1G4"17 g = hashlib.md5()18 g.update((u + d + f + c).encode('utf-8'))19 # 组装head20

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    软件推荐(Glodendict) -- 本地词典

    阅读完本篇,我期望你能够在没有网络的情况下,又想在电脑上查看单词啥意思的时候,可以看看阿涛啦同学写的这篇文章 今天是软件专场的倒数第86场,跟大家分享的是电脑离线词典工具软件--Glodendict。 安装完以后打开你会看到如下界面,其中1是你电脑上已经导入的词典的离线字典文件,可以看到有牛津词典、维基百科,其他的我记不住,你们后期自己感受吧。 2就是最开始的介绍,3是如果你查的单词在词典中命中,那么会显示在这里供你选择,其他的你应该看的懂的。 ? 我们尝试下输入“SuerStar",可以看到它能够查出这个单词的,中文意思并给你例子介绍,然后能够查近义词反义词等等,还有它还可以发音,功能还有很大,其他的同学们自己去体会吧,词典的选择也多的。 至此,关于本地词典的介绍就到这里了,这个也有手机版本,如有需要可访问楼下链接。 官网地址: http://goldendict.org/

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    python爬取有道词典

    一、网页分析 打开Google浏览器,找的有道词典的翻译网页(http://fanyi.youdao.com/) 打开后摁F12打开开发者模式,找Network选项卡,点击Network选项卡,然后刷新一下网页

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    JS解密之有道词典

    642873656.3243192; OUTFOX_SEARCH_USER_ID="-1816126791@10.108.160.19"; _ga=GA1.2.434622419.1578909502; _ntes_nnid=f4c96d313794593a0bb9a311af471452,1583376095745

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    词典对象 NSDictionary与NSMutableDictionary

    做过Java语言或者 C语言开发的朋友应该很清楚关键字map 吧,它可以将数据以键值对儿的形式储存起来,取值的时候通过KEY就可以直接拿到对应的值,非常方便,是一种非常常用的数据结构。 在Objective-C语言中,当然也有这方面的支持,词典对象就是做这个事情的,不过在同一个词典对象中可以保存多个不同类型的数据,不像Java与C只能保存声明的相同类型的数据,这一点还是可以解决不少问题的 词典的关键字为NSDictionary与NSMutableDictionary。对OC稍有认识的朋友应该从关键字的结构就可以看出这两个的区别。很明显前者为不可变词典,后者为可变词典。 :使用键值对儿初始化词典对象,结尾必需使用nil标志结束。 [dictionary count]: 得到词典的长度单位。 :删除掉词典中指定KEY的数据。

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    oauth 流程_简明同义词典

    进入(C) (C) 的过程,Authorization Server传回Client数据:Grant Code。 如果(B)不授权,(c)Client收到错误的信息。

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    BosonNLP情感词典 评论情感分析

    collections import defaultdict import os import re import jieba import codecs ''' #读取评论内容的.txt文件 txt = open('C: 将结果数据框存为.xlsx表格,查看结果及分布 table = pd.DataFrame(comments, comments_score) print(table) table.to_excel('C: #基于波森情感词典计算情感值 def getscore(text): df = pd.read_table(r"BosonNLP_sentiment_score\BosonNLP_sentiment_score.txt with open(filename,'a',encoding='utf-8')as f: f.write(data) if __name__=='__main__': text = read_txt('C: text = read_txt('C:/Users/24224/Desktop/1.txt') lists = text.split('\n') i = 0 for l in lists:

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    基于词典规则的中文分词

    本文主要介绍基于词典规则的中文分词。 基于词典规则的中文分词简单来说就是将中文文本按照顺序切分成连续词序,然后根据规则以及连续词序是否在给定的词典中来决定连续词序是否为最终的分词结果。 a 加载HanLP词典 为了方便使用HanLP附带的迷你核心词典。 最长匹配算法是基于词典进行匹配,首先选取词典中最长单词的汉字个数作为最长匹配的起始长度。 比如现在词典中的最长单词中包含5个汉字,那么最长匹配的起始汉字个数就为5,如果与词典匹配不成功就减少一个汉字继续与词典进行匹配,循环往复,直至与词典匹配且满足规则或者剩下一个汉字。 ? c 逆向最长匹配 逆向最长匹配顾名思义就是从后往前进行扫描,保留最长单词,逆向最长匹配与正向最长匹配唯一的区别就在于扫描的方向。

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    2018-09-22 在线词典,词源

    Urban Dictionary https://www.urbandictionary.com/

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    952.验证外星语词典

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