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论文中使用的基础文本分析技术概述（涵盖分词、去停用词、Word2Vec、TF-IDF、词云生成、命名实体识别、词性标注及LDA主题模型等）

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简介：
本文综述了基础文本分析中的关键技术，包括分词、去除停用词、Word2Vec嵌入、TF-IDF加权、词云展示、命名实体和词性识别以及LDA主题建模。 在论文写作过程中会用到一些基础的文本分析技术，例如分词、去除停用词、word2vec、TF-IDF计算、生成词云图、名称提取以及进行词性标注等方法。此外还会利用LDA主题模型来进行深入研究和探讨。

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  • 论文中使用的基础文本分析技术概述（涵盖分词、去停用词、Word2Vec、TF-IDF、词云生成、命名实体识别、词性标注及LDA主题模型等）
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    本文综述了基础文本分析中的关键技术，包括分词、去除停用词、Word2Vec嵌入、TF-IDF加权、词云展示、命名实体和词性识别以及LDA主题建模。 在论文写作过程中会用到一些基础的文本分析技术，例如分词、去除停用词、word2vec、TF-IDF计算、生成词云图、名称提取以及进行词性标注等方法。此外还会利用LDA主题模型来进行深入研究和探讨。
     
  • LTP工具包涵盖分词模型、词性标注模型、命名实体识别模型及句法分析模型等组件
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    LTP（Language Technology Platform）工具包提供了一系列自然语言处理功能，包括分词、词性标注、命名实体识别和句法分析等模块。 这段文字包括LTP分词模型、POS模型、NER模型以及解析模型等内容。
     
  • 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。
     
  • PyHanLP：汉语分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析及新词发现
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    PyHanLP是一款强大的Python库，提供汉语分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析和新词发现等功能，助力自然语言处理任务。 pyhanlp是HanLP1.x的Python接口，支持自动下载和升级功能，并兼容Python 2和3版本。其内部算法经过工业界和学术界的验证，配套书籍已经出版，可供查阅。学习资料已于2020年初发布，次世代最先进的多语种自然语言处理技术与1.x版相辅相成、平行发展。 安装过程适合非IT专业人士直接操作；新手建议观看相关教程视频；工程师则需要先安装JDK，并确保操作系统和Python版本一致后，最后执行命令`conda install -c conda-forge jpype1==0.7.0 # (可选)conda安装jpype1更方便pip install pyhanlp`来完成安装。使用命令`hanlp`验证是否成功安装。 在命令行中进行中文分词时，请输入 `hanlp segment`进入交互模式，输入一个句子并回车后会显示分词结果： ``` $ hanlp segment 商品和服务 ```
     
  • 结巴分词、词性标注及停用词过滤
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    本项目旨在开发一套自然语言处理工具，涵盖中文分词、词性标注与停用词过滤功能，提升文本分析效率和准确性。 因为比赛需要用到结巴分词，所以我编写了一个关于结巴分词、词性标注以及停用词过滤的Python程序。
     
  • LAC：百度NLP工具包——分词、词性标注与命名实体识别等功能
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    LAC是百度研发的一款自然语言处理工具包，提供包括中文分词、词性标注及命名实体识别在内的多项功能，助力文本分析和理解。 LAC是百度自然语言处理团队开发的一种综合词法分析工具，它能够进行中文分词、词性标注以及专名识别等多种任务。该工具具备以下特点与优势： 1. **效果出色**：通过深度学习模型联合训练来完成包括分词、词性标注和专名识别在内的多项任务，并且单词索引的F1值超过0.91，词性标注的F1值超过0.94，专名识别的F1值则超过了0.85，在业界处于领先地位。 2. **性能卓越**：通过简化模型参数以及结合Paddle预测库进行优化后，LAC在CPU单线程环境下的处理速度达到了每秒可处理800个请求（QPS），这使得它在市场上具有显著的效率优势。 3. **高度定制化**：提供了一种简便且易于控制的操作机制，允许用户通过精确匹配个人字典的方式对模型进行调整和优化，以满足特定需求。 4. **使用便捷性**：支持一键安装流程，并为Python、Java及C++三种编程语言提供了调用接口与示例代码，便于快速集成到各类应用中。
     
  • 使用jieba进行分词后生成中文词云
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    本项目利用jieba库对文本数据进行高效精准的分词处理，并基于处理后的词汇生成美观且信息量丰富的中文词云图。 使用Python生成中文分词文件，代码位于codes文件夹内。运行run1.py脚本可以根据背景图片的颜色生成词云；而运行run2.py则可以随机生成词云颜色。
     
  • 中文分词、标注及实体识别代码
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    本项目提供一系列用于处理中文文本的工具和算法，包括但不限于分词、词性标注以及命名实体识别等功能，旨在为自然语言处理任务提供支持。 Jiagu是一款深度学习自然语言处理工具，具备中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取以及新词发现等功能，并能提供关键词提取和文本摘要服务。
     
  • Java中文分词词云生成GUI
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    本项目提供了一个基于Java开发的中文分词词云生成工具，具备用户图形界面(GUI)，能够对文本数据进行高效的中文分词处理，并直观展示为词云图。 Java中文分词处理，结合协同过滤算法进行词频分析，并设计初步的Java GUI界面。此外，生成基于数据的词汇云图。
     
  • 中英文分词、词性标注与命名实体识别在自然语言处理中的应用——包含文本和代码
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    本文探讨了中英文自然语言处理技术，包括分词、词性标注及命名实体识别的应用，并提供了相关示例文本和编程代码。 今天我们将使用Jieba、SnowNlp、nltk、thunlp、NLPIR以及Stanford这六种工具来对给定的中英文文本进行分词、词性标注与命名实体识别。