虽然是听了十几年的周杰伦,各种周氏情歌和中国风也算信手拈来,但昨天把13张专辑和十几首单曲的歌词整理成规范的txt文档也着实花了不少时间,这篇文章没做多少深度的分析,只是用杰伦的歌词基于jiebaR包做了简单的分词并用wordcloud2包做了几个词云图,在NLP和文本挖掘领域目前了解不多,但还是胡适那句话:“怕什么真理无穷尽,有一寸得一寸的欢喜!”
在信息爆炸的时代,文本数据呈现出爆炸式的增长,从新闻报道、社交媒体到学术论文,无处不在的文本信息构成了我们获取知识和理解世界的重要来源。然而,如何从海量的文本数据中提取有价值的信息,尤其是那些能够反映主题、趋势或情感倾向的短语,成为了文本挖掘领域的一个重要挑战(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
Python 与其它语言(比如Java或者C++)相比有比较大的区别,其中最大的特点就是非常简洁。如果按照其它语言的思路来写Python代码,则会使得代码繁琐复杂,并且容易出现Bug。在Python语言中,有个词很火,Pythonic。有的同学可能不明白这个词的意义,小编的理解就是用Python的写法写代码,而非是其它语言的通用的写法,写出Python的特点,写出Python的风格。
有时候,很简单的数学方法,就可以完成很复杂的任务。 这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频,就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法,但肯定是最简便易行的方法。 今天,依然继
作者 白宁超 成都信息工程大学硕士。 近期关注数据分析统计学、机器学习。 原文:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/zryy1.html 摘要:自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘,近来一直是研究的热点。很多人相想数据挖掘,或者自然语言处理,就有一种莫名的距离感。其实,走进去你会发现它的美,它在现实生活中解决难题的应用之美,跟它相结合的数学之美,还有它与统计学的自然融合。语言只是一种实现工具,真正难度的是模型的理解和对模型的构建。本文结合自然语言处理的基本方法,完成对2002-
如上三个问题都可以归结为:Elasticsearch 文档词频统计问题。该问题在检索、统计领域应用的非常多。
作者 白宁超 成都信息工程大学硕士。 近期关注数据分析统计学、机器学习。 原文:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/zryy1.html 摘要:自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘,近来一直是研究的热点。很多人相想数据挖掘,或者自然语言处理,就有一种莫名的距离感。其实,走进去你会发现它的美,它在现实生活中解决难题的应用之美,跟它相结合的数学之美,还有它与统计学的自然融合。语言只是一种实现工具,真正难度的是模型的理解和对模型的构建。本文结合自然语言处理的基本方法,完成对2002
周期性拉取增量时间段内,各词在各渠道内的索引数据,然后进行分时频次统计,复杂度:如果词库大小增长到10w,渠道数达到5000,那么就需要5亿次/轮的索引查询开销。该方案下,词频统计相关模块的数据更新时效性很低,一般在天级。
本文主要涉及的库有爬虫库requests、词频统计库collections、数据处理库numpy、结巴分词库jieba 、可视化库pyecharts等等。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一种人工智能技术,旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。文本分析是NLP的一个重要领域,它涉及到从文本数据中提取有用信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的文本分析。
词频统计就是输入一段句子或者一篇文章,然后统计句子中每个单词出现的次数。那在python中怎样怎样统计词频出现的次数呢? 之前学习过python字典的使用方法:
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。
2020 年是全面建成小康社会目标实现之年,是全面打赢脱贫攻坚战收官之年。今年的中央一号文件强调了哪些内容呢?本文使用 Python 对 2020 中央一号文件进行简单的文本分析,并绘制词云图可视化。其中,中央一号文件文本来自中国政府网[1]。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 中文分词:jieba库的使用 ---- Python 中文分词:jieba库的使用 1.jieba库的安装 2.常用函数方法 3.jieba库的应用:文本词频统计 3.1 《The Old Man And the Sea》英文词频统计 3.2 《水浒传》人物出场统计 ---- 1.jieba库的安装
本文以R语言为工具,帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取,并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计。通过词频统计和词云可视化,对口碑中的关键词进行分析,挖掘出消费者对汽车的评价和需求,为汽车制造商和销售商提供重要的市场参考。
使用分词器对文章的词频进行统计,主要目的是实现如下图所示的词云功能,可以找到文章内的重点词汇。
可以了解整个香港电影史,从早期合拍上海片,到胡金栓的武侠片,到李小龙时代,然后是成龙,接着周星驰
承接上一篇文章,在上一篇中主要对群活跃情况,和成员情况进行了分析,这一篇则主要是对聊天记录做一些浅显的文本分析。 文本挖掘是一个博大精深的领域,我们通常叫做自然语言处理NLP,它涉及到很多统计学,数学
前几天小编写了两篇利用Python采集网易云歌词和利用Python采集网易云音乐歌曲文章,相信小伙伴们经过实践之后都能够顺利的采集到自己想要听的歌曲。下面的歌词是小编采集的民谣歌词,经过统计,歌词量达到将近15万。
2019年6月份我写的 的关于python 选修课的博文 忘了发到哪个平台了,从新在 CSDN 传一下
前言 在(文本挖掘的分词原理)中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。 词袋模型首先会进行分词,在分词
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 这一系列公开课将由一线技术专家从不同技术细分领域分享AI技术与行业发展状况,
机器能跟人类交流吗?能像人类一样理解文本吗?这是大家对人工智能最初的想象。如今,NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁。环顾周围的生活,我们随时可以享受到 NLP 技术带来的便利,语音识别、机器翻译、问答系统等等。
昨天,我分享了《100毫秒过滤一百万字文本的停用词》,这次我将分享如何进行词频统计。
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demo import newspaper # 词频统计库 import collections # numpy库 import numpy as np # 结巴分词 import jieba # 词云展示库 import wordcloud # 图像处理库 from PIL import Image # 图像展示库 import matplotlib.pyplot as plt # 获取文章 article = newspaper.Article('https://news.sina.com.cn/o/
用R进行文本分析初探——以《红楼梦》为例 一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息
一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出的特征词
如今主流的编程语言,函数式编程范式或多或少都融入其中成了“标配”,或者说主流语言都在进行函数式方面的扩充,这是一个大趋势。以Java为例,随着 Lambda块 和 Stream API 等这种高阶函数的加持,Java总算是装备了函数式这一利器;博大精深的C++也在2011版的语言标准里加入了Lambda块的支持;再比如前一段时间我初步体验了的 Groovy语言,虽然其运行于JVM之上,然而其对 动态语言、函数式编程范式 以及 元编程功能 的加持所带来的表现力和简洁性可以说甩了Java几条街,可以利用Groo
运行平台: Windows Python版本: Python3.6 IDE: Sublime Text 其他工具: Chrome浏览器
很早之前就接触过python,也玩过python许多有趣的东西,比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python运行R语言脚本、简单爬虫等等,不过现在应该都快忘了。^_^
详细介绍和用法可以去github看:https://github.com/fxsjy/jieba,这里不多做介绍,只介绍本次用到的
前几天在Python最强王者交流群【修素】问了一个Python处理text文本数据的实战问题。问题如下:
在文本挖掘的分词原理中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。
本文介绍了Python中collections模块的两个方法:OrderDict和Counter,分别用于对字典的排序和词频统计。介绍了如何利用这两个方法对文本进行排序和词频统计。
当我抓取大量的岗位需求之后,进行分词汇总,查阅企业最需要的员工技能,然后神奇的事情发生了
快过年了,想起高中时每年语文老师都会朗读习近平主席的金句名言,以开阔同学们的眼界、猜测高考热点。想到这,心里感慨万千。最近也在复习爬虫的相关知识,于是爬取了三篇习大大的新年贺词,统计词频并生成词云,关注一波近年来我国的热点。
通过该实验把Python语言中基本知识和第三方库得到综合应用。完成可视化热搜榜和国内疫情新增图,提高学生的编程能力和分析问题、解决问题的能力。
因为毕业后想从事数据挖掘相关的职业,但对该行业的需求不太了解,网上资料太多查看花时间且抓不住重点,所以爬取了拉勾网上 900 多条相关的岗位共计 30 万字的职位描述的数据进行了相关的分析。分析结果主要想回答下面两个问题: 1、目前数据挖掘岗位的现状 ? 2、如果要从事数据挖掘行业,需要具备哪些技能 ? 分析时间:2017 年 2 月 工具:RStudio, Number, R (爬取和分析使用的都是 R ) 数据挖掘岗位现状 分两块描述,第一块是基本的统计数据,包括数据挖掘在那个城市需求最旺盛,对应
不管是for循环还是while循环,都是任何一门语言的基础知识,同时也是非常重要的知识。借助于循环的策略,可以将很多重复性的问题完美地解决。在Python中,大家可能对她的印象是“Python不适合使用循环,因为效率低,速度慢!”,但是本文中将重点介绍她,并跟大家分享我工作常用的几段代码示例(如果你想实操,文末有数据下载链接)。
起步 最近直播答题火热,群里也经常看到比拼微信小程序《头脑王者》。我比较笨,凭纯答题只到了黑金段位。鉴于本周刚刚点亮了收集抓包的技能,于是想试着通过这个来做一个辅助工具。 抓包 我使用的是 fiddler 抓的,网上关于抓app包的教程很多,可自行查阅,这里不赘述。根据抓包发现出题目的接口: 数据格式是一个 json 字符串,如下所示: {"data":{"quiz":"我国的根本大法指的是?","options":["刑事诉讼法","刑法","婚姻法","宪法"],"num":3,"school"
看前点个关注吧! 目录 前言 分析 具体步骤 登录 爬取与存储 可视化分析 结语 前言 暑期档电影惨淡,但随着哪吒爆红开拓了新局面。这也是国产动画的首次爆红。在哪吒刚出,笔者以为最多10亿就算不错的
collections模块是一个不用不知道,一用就上瘾的模块。因为它提供了几种非常方便的数据结构和方法,在有些情况下特别好用。今天给大家总结一下其中的OrderDict和Counter两个方法,在平时我经常用的方法,希望你也能喜欢它。然后还有比如deque,namedtuple,defaultdict等也是很有的方法,了解了以后重点是熟练的使用,灵活的应用到你的具体任务中,是需要掌握的。 1. OrderDict # Example 1 dict_1 = dict() dict_1['A'] = "I lo
在做情感分析的时候,有时候需要对文本进行分词,做词频统计。上图是某个店铺的留言数据,对于第26条,只是为了说明“东西很好,很好用!”,但是为了凑字数留言,就写成了如图所示。但是我们在进行词频统计的时候,只统计“东西很好,很好用!”一次就够了,因此,就需要用到“数据的句内去重”。
有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到?
余弦定理和找对象似乎是两件八杆子打不着的事,但是它们却有着类似于余弦定理和Google的新闻自动分类一样的紧密联系。具体来说,找对象也可以和做Google的新闻自动分类一样,找到最契合的另一半。
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