Advertisement

使用jieba进行分词后生成中文词云

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用jieba进行分词后生成中文词云
    优质
    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。
     
  • 对《红楼梦》进行分词处理（使用jieba）并统计词频，去除停词后生成前20词的词云图
    优质
    本项目利用jieba对经典文学作品《红楼梦》进行中文分词，并计算词频，在移除无意义的停用词之后，选取出现频率最高的前20个词汇，最终以直观形式制作成词云图展示。 1. 程序源码 2. 字体文件 3. 中文停词表 4. 《红楼梦》节选片段 5. 根据《红楼梦》生成的词云图
     
  • 使用Python Jieba进行中文分词的功能实现
    优质
    本简介介绍如何利用Python的Jieba库进行高效的中文文本分词处理，并展示了其实现方法和应用场景。 Python Jieba中文分词工具可以实现分词功能。Python Jieba中文分词工具能够完成分词任务。
     
  • 使用Python进行中文分词及词云图制作
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python实现高效的中文文本处理，涵盖使用Jieba库进行精确、全面的中文分词，并结合WordCloud库制作美观实用的词云图。适合数据可视化和自然语言处理爱好者学习实践。 通过窗体选择文本段落件并绘制词云图文件，可以自行设定词云的词汇数量及字体大小。
     
  • Java中文分词词云生成GUI
    优质
    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。
     
  • 使用Python的jieba库进行文章词频分析
    优质
    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。
     
  • 利用Java进行jieba分词及词频统计
    优质
    本项目使用Java实现对中文文本的分词处理，并采用jieba分词库完成高效、精准的词汇分割与词频统计分析。 需要使用数据库可视工具(SQLyog)下载并安装，然后将text文件复制粘贴到数据库中，并将压缩文件导入eclipse。
     
  • 利用Python、jieba和wordcloud生成词云效果
    优质
    本项目运用Python编程语言结合jieba分词库与wordcloud插件，实现高效精准的文字处理及美观的词云图像生成，提供数据可视化的新视角。 前言：突然想做一个漏洞词云，以了解哪些类型的漏洞出现频率较高，并且如果某些厂商有公开的漏洞（比如某公司），也可以有针对性地进行挖掘研究。于是选择了x云作为数据来源。通过使用jieba和wordcloud这两个强大的第三方库，可以轻松制作出基于x云的数据集的漏洞词云图。 代码实现部分直接展示如下： ```python #coding:utf-8 #作者：LSA #描述：为wooyun生成词云 #日期： ``` 注意这里仅展示了爬取标题的部分功能和开始编码，后续还有更多内容如数据处理及可视化等步骤。
     
  • 使用Python对微博评论进行jieba分词及词频分析
    优质
    本项目运用Python语言结合jieba库，实现对微博评论数据进行高效分词处理，并通过统计方法分析词汇频率，揭示文本背后的流行趋势和用户偏好。 使用Python对微博评论进行爬取，并利用jieba分词工具进行分词处理，统计词频。只需根据需要调整路径设置即可。