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C 语言】文件操作 ( 写文本文件 | Qt 创建 C 语言命令行项目 )

文章目录 一、创建 Qt 纯 C 语言项目 二、文件写文本操作 三、命令行输入字符串并保存 一、创建 Qt 纯 C 语言项目 ---- 打开 Qt 工具 , 选择 " 菜单栏 / 文件 / 新建文件或项目...(N)… " 选项 , 在弹出的对话框中 , 选择 " Non-Qt Project ( 非 Qt 项目 ) / Plain C Application ( 纯 C 语言项目 ) " 选项 , 然后点击..." Choose " 按钮 , 设置文件名称 , 和项目位置 , 构建系统选择 qmake 默认选项 , 默认选项即可 ; 默认选项 ; 二、文件写文本操作 ---- 文件写入文本步骤...: ① 打开文件 ; ② 向文件中写入文本数据 ; ③ 关闭文件 ; fopen 函数用于打开文件 , 函数原型如下 ; FILE *fopen(const char *filename, const...bufsiz; char *_tmpfname; }; typedef struct _iobuf FILE; #define _FILE_DEFINED 打开上述文件后 , 向文件内写入一些文本数据

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R语言文本挖掘之中文分词包——Rwordseg包(原理、功能、详解)

所以在小文本准确性上可能`Rwordseg`就会有“可以忽视”的误差,但是文本挖掘都是大规模的文本处理,由此造成的差异又能掀起多大的涟漪,与其分词后要整理去除各种符号,倒不如提前把符号去掉了,所以我们才选择了...来看一下这篇论文一些中文分词工具的性能比较《开源中文分词器的比较研究_黄翼彪,2013》 ? ? ? ?...用户自定义词典,关键字提取,自动摘要,关键字标记等功能 可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目....#导入rJava 和Rwordseg library(rJava) library(Rwordseg) #测试rJava 和Rwordseg是否安装好 teststring1 <- "我爱R语言,我爱文本挖掘.../自然语言处理及计算语言学相关术语.scel","computer",dicttype = "scel") 2、查看词典的函数 加载词典函数为installDict,下面有一些简单的介绍,其中的词类名称是自定义的

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C 语言】文件操作 ( 读文本文件 | 文本加密解密 | fgets 函数 | fputs 函数 )

文章目录 一、从文件中读取多行文本 二、文本文件加密 三、文本文件解密 一、从文件中读取多行文本 ---- 首先 , 以读的方式打开文件 ; // 打开一个文件 , 以读的方式...; int n 参数 : 读取多少数据 , 单位字节 ; FILE *stream 参数 : 读取哪个文件中的数据 ; 多行文本读取 : 通过 feop 函数判定是否读取到了文件结尾 , 如果已经读取到了文件结尾...; return 0; } 执行结果 : 二、文本文件加密 ---- 打开两个文件 , 从一个文件中读取文本 , 进行加密 , 然后再写出到另一个文件中 ; 以读的方式打开文件 : // 打开一个文件...XpsmeDTEOHjuivc 三、文本文件解密 ---- 打开两个文件 , 从一个文件中读取文本 , 进行解密 , 然后再写出到另一个文件中 ; #include void encode...打开一个文件 , 以写的方式 // w : 如果文件不存在 , 就创建文件 , 如果文件存在 , 就将该文件覆盖 , 总之写出的是一个新文件 ; FILE *p2 = fopen("D:\\c.txt

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构想:中文文本标注工具

项目地址 | https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 自然语言处理的大部分任务是监督学习问题。...能不能构建一个中文文本的标注工具,可以达到以下两个特点: 1. 标注过程背后含有智能算法,将人工重复劳动降到较低; 2. 标注界面显而易见地友好,让标注操作尽可能简便和符合直觉。 答案是可以的。...我们希望构建一个开源的中文文本标注工具,而本文很多的技术灵感正是来自 Prodigy 文档[1]。 主动学习的智能标注算法 流程: 1. 用户标一个label; 2....以上是个人觉得的一个智能中文文本标注工具的较大亮点。...我们希望专注于中文文本标注的功能。前期我们想实现三种中文 NLP 任务的标注工具:中文命名实体识别,中文关系识别,中文文本分类。

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python 中文文本分类

一,中文文本分类流程: 预处理 中文分词 结构化表示–构建词向量空间 权重策略–TF-IDF 分类器 评价 二,具体细节 1,预处理 1.1得到训练集语料库 即已经分好类的文本资料(例如:语料库里是一系列.../train_corpus/C3-Art,……,\train_corpus\C39-Sports 1.2得到测试语料库 也是已经分好类的文本资料,与1.1类型相同,只是里面的文档不同,用于检测算法的实际效果...测试预料可以从1.1中的训练预料中随机抽取,也可以下载独立的测试语料库,复旦中文文本分类语料库测试集链接:http://download.csdn.net/detail/github_36326955/...中文分词有其特有的难点(相对于英文而言),最终完全解决中文分词的算法是基于概率图模型的条件随机场(CRF)。...也许你对于什么是词向量并没有清晰的概念,这里有一篇非常棒的文章《Deep Learning in NLP (一)词向量和语言模型》,简单来讲,词向量就是词向量空间里面的一个向量。

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python实战,中文自然语言处理,应用jieba库来统计文本词频

模块介绍 安装:pip install jieba 即可 jieba库,主要用于中文文本内容的分词,它有3种分词方法: 1. 精确模式, 试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 2....还有一种呢,是用到了TF-IDF技术 TF-IDF (term frequency-inverse document frequency)是一种用于信息检索(information retrieval)与文本挖掘...这个方法又称为"词频-逆文本频率"。...文本内容有大概400多行,就折叠了,大家可以直接套用代码,自己试试。...后记 今天的分享就这些了,python的自然语言处理其实还有好多内容,比如停止词的使用,词性等等好多,大家如果有兴趣,可以来找我一起深入学习!

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中文文本纠错任务简介

任务简介 中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作,中文文本纠错,应用场景很多,诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等,例如: 写作辅助:在内容写作平台上内嵌纠错模块,可在作者写作时自动检查并提示错别字情况...主流技术 中文本纠错的 paper 很多,整体来看,可以统一在一个框架下,即三大步: 错误识别 该阶段主要目的在于,判断文本是否存在错误需要纠正,如果存在则传递到后面两层。...pycorrector https://github.com/shibing624/pycorrector 中文文本纠错工具。...,检查其中是否存在保留短语,如果不存在,那么它是拼写错误的短语 参考资料 中文纠错(Chinese Spelling Correct)最新技术方案总结 中文文本纠错算法--错别字纠正的二三事 中文文本纠错算法走到多远了...中文输入纠错任务整理 nlp 中文文本纠错_百度中文纠错技术 中文拼写检测(Chinese Spelling Checking)相关方法、评测任务、榜单 中文(语音结果)的文本纠错综述 Chinese

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自然语言处理(4)之中文文本挖掘流程详解(小白入门必读)

,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 | 自然语言处理(1)之聊一聊分词原理)已经讲到了中文的分词原理。 第二,中文的编码不是utf8,而是unicode。...上述两点构成了中文分词相比英文分词的一些不同点,后面也会重点讲述这部分的处理。了解了中文预处理的一些特点后,通过实践总结下中文文本挖掘预处理流程。 1....小结 本文对中文文本挖掘预处理的过程做了一个总结,希望可以帮助到大家。需要注意的是这个流程主要针对一些常用的文本挖掘,并使用了词袋模型,对于某一些自然语言处理的需求则流程需要修改。

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Python有趣|中文文本情感分析

前言 前文给大家说了python机器学习的路径,这光说不练假把式,这次,罗罗攀就带大家完成一个中文文本情感分析的机器学习项目,今天的流程如下: ?...中文文本情感分析属于我们的分类问题(也就是消极和积极),这里是分数,那我们设计代码,让分数小于3的为消极(0),大于3的就是积极(1)。...我们都知道,不同场景下,语言表达都是不同的,例如这个在商品评价中有用,在博客评论中可能就不适用了。 所以,我们需要针对这个场景,训练自己的模型。...中文和英文不一样,例如:i love python,就是通过空格来分词的;我们中文不一样,例如:我喜欢编程,我们要分成我/喜欢/编程(通过空格隔开),这个主要是为了后面词向量做准备。...简单的说,词向量就是我们将整个文本出现的单词一一排列,然后每行数据去映射到这些列上,出现的就是1,没出现就是0,这样,文本数据就转换成了01稀疏矩阵(这也是上文中文分词的原因,这样一个词就是一个列)。

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