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利用中文分词和去停用词技术，可用于科研项目，并采用Python代码实现。

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简介：
请将包含需要进行分词处理和停用词去除的文件至allData文件夹内的originalData文件夹中，随后按照顺序执行1.cutWord.py和2.removeStopWord.py这两个Python脚本。执行完毕后，allData文件夹下会生成一个名为afterRemoveStopWordData的文件夹，其中存放的就是经过分词处理并已去除停用词的文件。

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  • 适用于科研的中文分词和去停用词Python代码
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    本项目提供一套高效的中文分词及去除停用词的Python工具包，专为科研人员设计，助力自然语言处理与文本挖掘研究。 将需要分词并去除停用词的文件放入allData文件夹下的originalData子文件夹内，依次运行1.cutWord.py和2.removeStopWord.py脚本后，最终处理过的文件（完成分词及去停用词操作）会出现在allData文件夹下的afterRemoveStopWordData子文件夹中。
     
  • Python文本分词及去除停用词，附带基础停用词词典
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    本资源提供Python环境下进行中文文本分词处理的基础教程，并包含如何有效移除影响分析准确性的常用词汇（即停用词），并附有实用的中文停用词列表。适合自然语言处理初学者参考使用。 用于中文文本分词，并去除停用词。该工具包含一个基本的停用词词典，可以根据需要进行扩充。
     
  • Python利用jieba进行中文分词及去除停用词的实例演示
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    本实例展示如何使用Python编程语言结合Jieba库来执行高效的中文文本分词，并介绍如何剔除无实际意义的停用词，提升文本分析效率。 jieba分词是一个完全开源的工具，并且有一个易于使用的Python库。本段落主要介绍了如何使用jieba在Python中进行中文分词并去除停用词的方法，通过示例代码详细解释了这一过程。有兴趣的朋友可以参考这篇文章来学习和实践相关技术。
     
  • 综合常用中文停用词表（四份停用词表合并去重）
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    本资源汇集并整合了四份常用的中文停用词列表，经过仔细比对和去重处理，提供了一个更加精简、全面的中文停用词参考表，适用于自然语言处理和文本挖掘等领域。 我们对中文停用词表、哈工大停用词表、百度停用词表以及四川大学机器智能实验室的停用词库进行了合并去重。
     
  • 中文分词：利用Python实现中文词汇分割
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    本项目旨在使用Python编程语言开发一套高效准确的中文分词系统，以满足自然语言处理中对文本分析的需求。通过该工具，用户能够轻松地将连续的中文文本分解为有意义的词语单位，便于进一步的语言学研究和信息检索应用。 中文分词可以通过Python实现基于最大匹配（MM）和反向最大匹配（RMM）的处理方法。以下是项目的五个步骤： 1. 第一步：将搜狗单元格词库及现代汉语词典中的单词数据导入数据库“wordsDB”的表“chinese_word_table”。这部分工作由名为`class_import_words_2_db.py`的类完成。 2. 第二步：更新或增加数据库中某些字段的信息，例如拼音、含义等。这一步骤通过名为`class_update_in_db.py`的类来实现。 3. 第三步：使用MM和RMM方法进行中文分词处理。这部分工作由名为`class_bidirectional_matching_algorithm.py`的类完成。 4. 第四步：分析中文分词步骤的结果，如统计词语频率、结果可视化等操作。这一步骤通过名为`class_segmentation_result_analyser.py`的类来实现。
     
  • 利用Python实现的词典与统计分词技术.zip
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    本资料包提供了一个使用Python编写的词典和统计结合的中文分词系统，包括词典构建、切分算法及优化策略等内容。 资源包含文件：设计报告word文档+源码及数据+项目截图 实验内容： 1. 实现基于词典的分词方法和统计分词方法； 2. 在两类方法中各实现一种即可； 3. 对分词结果进行词性标注，也可以在分词的同时进行词性标注； 4. 对分词及词性标注结果进行评价，包括正确率、召回率、F1值和效率。 实验环境： - MacBook Air M1 - 全部使用Python进行实验 基于词典的分词方法中，我们采用了四种不同的切分方式：完全切分式、正向最长匹配、逆向最长匹配以及双向最长匹配。
     
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    《中文分词全面停用词表》是一份详尽的语言处理资源，旨在提升文本分析与信息检索效率，通过剔除常见无意义词汇优化自然语言处理过程。 中文最全停用词表提供了广泛的词汇资源。
     
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    本资源包含多种中文分词工具常用的停用词列表，旨在帮助自然语言处理任务中提高效率和准确性，适用于文本分析、信息检索等领域。 这段文字描述了包含中文停用词表、百度停用词表、哈工大停用词表以及四川大学机器智能实验室的停用词库，并且提到了这四个词库整合去重后的汇总停用词库。
     
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    本工具集成了分词、词干提取和去除停用词等功能，用于计算文本中词汇频率，支持中文文本分类，具备用户友好型界面。 主要功能是读取文本后进行分词、词干提取、去除停用词以及计算词频，并且有一个实用的界面。