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利用Python进行自动写诗（词频分析及TensorFlow应用）【100011909】

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简介：
本项目运用Python编程语言结合词频分析与TensorFlow框架，探索自然语言处理技术在创作古诗词中的创新应用。通过深入挖掘文学数据集，实现自动写诗功能，为诗歌创作提供全新视角和可能。 本段落探讨了利用词频分析和基于TensorFlow的深度学习两种方法来实现程序自动创作诗歌，并通过比较这两种方法所生成的诗作，深入剖析它们的工作原理及其各自的优缺点。

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  • 利用Python进行自动写诗（词频分析及TensorFlow应用）【100011909】
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    本项目运用Python编程语言结合词频分析与TensorFlow框架，探索自然语言处理技术在创作古诗词中的创新应用。通过深入挖掘文学数据集，实现自动写诗功能，为诗歌创作提供全新视角和可能。 本段落探讨了利用词频分析和基于TensorFlow的深度学习两种方法来实现程序自动创作诗歌，并通过比较这两种方法所生成的诗作，深入剖析它们的工作原理及其各自的优缺点。
     
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  • 利用Java进行jieba分词及词频统计
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    本项目探讨了编译原理在实际编程中的应用，重点介绍并实践了使用LEX工具自动完成词法分析的过程，以简化复杂语言处理任务。 词法分析程序的自动生成器LEX相关知识介绍。
     
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    本项目运用Python结合TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）技术实现对手写数字图像的有效识别。通过深度学习算法优化模型参数，达到高精度分类效果。 本段落详细介绍了如何使用Python的TensorFlow库基于卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别功能，具有一定的参考价值。感兴趣的读者可以查阅相关资料进行学习和实践。
     
  • 使用Python的jieba库进行文章词频分析
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    本段落介绍如何利用Python编程语言中的jieba库对文本数据执行分词处理，并统计各词汇出现频率，帮助用户理解文章核心内容和结构。 对《水浒传》中的常用词语进行统计，并剔除高频但无实际意义的无效词汇（如停用词）。同时，在处理不同称谓的同一对象时，需要确保这些称谓能够统一化。