Advertisement

文本预处理方法详解，涵盖精准断句等内容

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

简介：
本文章详细介绍了各种文本预处理的方法，并着重讲解了如何进行精准断句等关键技术。适合对自然语言处理感兴趣的技术人员阅读。 1. 移除文件中的中文及英文空格。 2. 根据句末标点符号（如：句号、感叹号、问号、省略号或分号）将文本分割成句子，同时确保引号内的内容完整匹配。 3. 按照每个句子的长度从长到短排列，并分行显示。 4. 在每行前添加序数词以便于识别和阅读。 5. 统计文件内不同长度句型的数量分布情况并按出现频率高低排序展示。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 文本预处理方法详解，涵盖精准断句等内容
    优质
    本文章详细介绍了各种文本预处理的方法，并着重讲解了如何进行精准断句等关键技术。适合对自然语言处理感兴趣的技术人员阅读。 1. 移除文件中的中文及英文空格。 2. 根据句末标点符号（如：句号、感叹号、问号、省略号或分号）将文本分割成句子，同时确保引号内的内容完整匹配。 3. 按照每个句子的长度从长到短排列，并分行显示。 4. 在每行前添加序数词以便于识别和阅读。 5. 统计文件内不同长度句型的数量分布情况并按出现频率高低排序展示。
     
  • Python Gensim文本分析详解——涵盖文本预处理及TF-IDF、LDA模型构建
    优质
    本课程深入讲解使用Python Gensim库进行文本数据分析的方法，包括全面的文本预处理技巧和如何应用TF-IDF、LDA等算法来构建主题模型。 基于Gensim的Python文本分析方法：TF-IDF与LDA 1. 简介 随着互联网技术的发展，对文本数据进行深入挖掘变得越来越重要。据数据分析专家Seth Grimes的研究表明，商业信息中有80%来源于非结构化数据。本段落以中文文本为研究对象，在考虑其独特性的基础上实施预处理，并运用Gensim工具包来进行TF-IDF和LDA模型的构建，以便从大规模文档集合中提取有意义的主题特征。 2. 中文文本预处理 在开始深入分析之前，我们需要对原始中文评论进行适当的清理。例如，对于以下用户在网络上的留言：“”，由于原文没有提供具体联系信息或URL地址的具体例子，在此无需特别说明去除这些内容的操作步骤和结果；因此直接引用原句即可作为示例。 接下来的章节将详细介绍如何使用Gensim库执行TF-IDF分析以及LDA主题建模，以帮助理解文本数据并为后续如相似度计算、个性化推荐等应用提供支持。
     
  • 精选前端面试题，涵盖八股文内容
    优质
    本资料汇集了前端开发热门面试问题，全面覆盖技术框架、设计模式及常用算法等核心知识点，助您提升技术水平，顺利通过面试。 前端面试八股文已经完成，并精选了一些面试题。
     
  • VB数据库编程详解：涵盖各个方面的内容
    优质
    《VB数据库编程详解》是一本全面介绍Visual Basic环境下数据库操作技术的书籍，涵盖了从基础到高级的各种知识点和实用技巧。 详细介绍了VB数据库编程的各个方面。
     
  • MathNet.Numerics API详解：涵盖最小二乘法等数学方法
    优质
    本教程深入解析MathNet.Numerics库API，详述其核心功能如最小二乘法及其他重要数学算法，适用于数值计算与数据分析领域。 开源数学库提供了面向对象数字计算的基础类，在.NET平台上使用。与NMath类似（但后者是收费的），该库包含了多种功能： - Combinatorics：处理排列组合相关问题。 - ComplexExtensions：扩展了System.Numerics类中的复数操作。 - Constants：提供了一些常用的数学常量。 - ContourIntegrate：用于配置库的相关参数。 - Differentiate：支持对函数求一阶导数和二阶导数等的微分运算。 - Distance：实现各种距离计算方法。 - Euclid：包含整数理论相关的功能，如最大公约数、最小公倍数等算法。 - Evaluate：提供多项式评估的功能，类似于Matlab中的Polyval函数。 - ExcelFunctions：提供了Excel中常用的一些数学和统计函数的替代方案（仅作为过渡使用）。 - FindMinimum：用于寻找给定目标函数的局部极小值点的方法集合。 - FindRoots：求解方程的根或零点问题的功能模块。 - Fit：通过最小二乘法拟合数据，支持线性、多项式及指数等模型类型的数据拟合需求。 - Generate：包括生成斐波那契数列、正态分布随机数组等功能。
     
  • 深度学习详解.pptx（含36页内容，涵盖训练方法与常见模型）
    优质
    本PPT共36页，详尽解析深度学习的核心概念、训练技巧及多种经典模型，旨在帮助读者全面掌握深度学习的技术细节和应用实践。 目录：深度学习简介 深度学习的训练方法 深度学习常用的几种模型和方法 卷积神经网络（CNN）介绍 卷积神经网络在脑机接口中的应用
     
  • 关于学生化残差的解读，涵盖内学生化残差等内容
    优质
    本篇文章深入探讨了学生化残差的概念与应用，特别聚焦于内学生化残差的特性及计算方法，旨在帮助读者更好地理解和运用这一统计学工具。 在回归分析的诊断过程中，学生化残差的概念非常有用。它包括内学生化残差和外学生化残差等形式。
     
  • 汇总多篇精选的智能小车毕业论文（涵盖循迹避障等内容）.doc
    优质
    这份文档汇集了众多有关智能小车的优秀毕业论文，内容涉及循迹、避障等关键技术领域，为相关研究和设计提供了宝贵的参考。 整理了几十篇关于智能小车的毕业论文（包括循迹避障智能小车的相关内容）。文档名为《集合几十篇整理过的智能小车毕业论文.doc》。
     
  • Hadoop、HBase、Hive版本整合兼容性详解【涵盖所有版本】
    优质
    本文全面解析Hadoop、HBase和Hive不同版本间的兼容性和整合方法，适用于希望了解各版本间差异与搭配技巧的技术爱好者及开发者。 关于Hadoop, HBase, Hive版本的整合兼容性最全、最详细的说明（适用于任何版本），以避免下载后才发现不兼容的问题。
     
  • 手机音频处理详解（涵盖麦克风偏置电路及原理、MTK平台音频调校与软件音效控制等内容）
    优质
    本课程深入讲解手机音频处理技术，包括麦克风偏置电路及其工作原理，以及针对MTK平台的音频优化和软件音效调节方法。 这段文字的内容包括：1. MIC的偏置电路及其原理；2. MTK平台音频调试及MTK软件对声音控制的功能介绍；3. 对MIC与接收器电路中各元器件作用的详细讲解；4. 差分电路以及共模和差模概念的相关知识。