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文本中提取词汇.rar

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简介：
本资源为一个RAR压缩文件，内含通过特定软件或编程技术从大量文本数据中提取出的关键词汇列表及相关文档，适用于自然语言处理和信息检索等领域研究使用。 自制小软件可以从英语文本中提取单词并生成单词本，方便导入Anki进行学习。该软件具备以下功能：单词提取、词频统计、查询释义、音频下载以及例句提取。

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  • 文本中提取词汇.rar
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    本资源为一个RAR压缩文件，内含通过特定软件或编程技术从大量文本数据中提取出的关键词汇列表及相关文档，适用于自然语言处理和信息检索等领域研究使用。 自制小软件可以从英语文本中提取单词并生成单词本，方便导入Anki进行学习。该软件具备以下功能：单词提取、词频统计、查询释义、音频下载以及例句提取。
     
  • 提取文本中的关键词
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    您提供的信息中似乎缺少了具体的标题内容。如果您能提供一个具体的文章或书籍等的标题，我很乐意帮您撰写一段50字左右的简介，并从中提取关键的词汇。请分享一下详细的标题或其他必要的细节吧！ 提取文本关键字，并附带关键字评分，可以控制提取个数。例如：我今天很开心，一口气买了好多东西！；提取结果：[开心/1.1111375260524337, 今天/2.37971480120688, 一口气/4.471413137990432] 重写后的文本：今天我非常开心，一口气购买了许多物品。
     
  • Python文本中单词提取及词频统计示例
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    本示例介绍如何使用Python编程语言从文本中提取单词并进行词频统计，适用于自然语言处理和数据挖掘的基础学习。 这些对文本的操作经常用到，我就总结一下，并会陆续补充。操作包括：strip_html(cls, text) 去除html标签；separate_words(cls, text, min_length=3) 提取文本；get_words_frequency(cls, words_list) 获取词频。 源码如下： ```python class DocProcess(object): @classmethod def strip_html(cls, text): 删除text中的HTML标签。 参数： text：字符串类型 返回值： new_text: 去除html标签后的文本，为字符串类型 new_text = ``` 注意这里已经移除了原文中可能存在的联系方式和网址。
     
  • Python 中文本单词提取及词频统计示例
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    本示例介绍如何使用Python进行文本中单词的抽取与词频统计，适用于自然语言处理和数据挖掘的基础应用。 Python 是一种广泛用于文本处理的编程语言，在自然语言处理（NLP）和数据挖掘领域尤其流行。本段落将探讨如何使用 Python 进行文本中的单词提取及词频统计，这两个任务是许多文本分析的基础，例如情感分析、关键词提取以及主题建模。 以下是每个方法的功能详解： 1. **strip_html()**： 这个函数用于去除文本中的 HTML 标签，在处理网络爬虫抓取的数据或从网页中提取的文本时非常有用。它会遍历输入字符串，并在遇到 `<` 和 `>` 时标记开始和结束标签，忽略其中的内容，最终返回一个不含HTML标签的新字符串。 2. **separate_words()**： 这个函数将文本分割成单词列表，使用正则表达式 `W+` 来匹配非单词字符（如空格、标点符号等），并将它们作为分隔符。同时会忽略长度小于默认值 3 的词以减少停用词的影响，并转换为小写便于后续的大小写不敏感比较。 3. **get_words_frequency()**： 此函数用于计算给定单词列表中的每个单词出现次数，通过创建一个字典来存储每个单词及其对应的计数。对于每遇到的一个新单词，如果它不在字典中，则添加并初始化为1；否则累加计数。最终返回的词频统计可以提供关于文本内容的重要信息。 结合这三个方法，你可以执行以下步骤： - 使用 `strip_html()` 清理文本以去除HTML标签。 - 使用 `separate_words()` 将清理后的文本分割成单词列表。 - 使用 `get_words_frequency()` 计算每个单词的出现次数并生成词频统计结果。 在实际应用中，你可能还需要进行额外预处理步骤如删除数字、特殊字符，并使用停用词表过滤常见无意义词汇。此外，可以利用诸如 `nltk` 或者 `spaCy` 等库执行更复杂的文本处理任务，例如词性标注、命名实体识别和依存关系解析。 词频统计在很多场景下都很有用： - 分析文档的主题或热点； - 检测文本中的关键词或短语； - 监控社交媒体的情绪趋势； - 推荐系统中用于相似度计算等用途。 通过 Python，你可以利用强大的工具来处理和分析大量文本数据。上述示例展示了如何使用简单的函数完成基本的文本预处理任务。随着深入学习与实践，你将能够掌握更复杂的文本分析技术，并为各种业务需求提供解决方案。
     
  • Python：从Excel中提取高频词汇生成词云
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    本教程教你利用Python从Excel数据中提取高频词汇，并生成美观的词云图，轻松实现数据可视化。适合初学者入门。 当然可以。请提供您想要我重写的段落或文章内容文本吧。 如果需要对特定的博客进行处理，请复制粘贴原文的具体文字到对话中来，这样我可以更准确地为您服务。
     
  • 360万词汇中文词库词性词频.rar
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    本资源包含超过360万个中文词汇，详细标注了每个词条的词性和出现频率，适用于自然语言处理、语料库建设及语言学研究。 此词典是将多本词典的内容整合而成的一个大型词典，包含3669216个词汇。该词典的结构为：词语\t词性\t词频。
     
  • 中文情感词汇库.rar
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    《中文情感词汇库》是一个全面收集和分类了大量具有正面、负面及中性情感色彩的中文词汇资源包，适用于自然语言处理与情感分析研究。 中文情感词典包含了正负情感的关键词等信息，可用于识别模型中的词性。
     
  • 中文分词与自动提取关键词
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    本项目聚焦于中文自然语言处理技术中的核心问题——分词及关键词提取，旨在研发高效准确的技术方案。 该系统具有每秒处理60万字的高速能力。
     
  • 中文情感词汇合集.rar
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    《中文情感词汇合集》是一份精心整理的情感词汇资源库，包含描述各种情绪和情感状态的词语，适用于文学创作、心理学研究及自然语言处理等领域。 褒贬词及其近义词、汉语情感词极值表、清华大学李军中文褒贬义词典、台湾大学NTUSD简体中文情感词典、情感词典及其分类、情感词汇本体以及知网Hownet情感词典。