电商网站上热水器产品评论分析:1.某一品牌热水器的用户情感倾向2.某品牌热水器优点与不足3.各个品牌热水器卖点......带分词处理流程
2024/10/12 14:52:12 1.47MB 数据分析 京东客户评价 情感分析 分词
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主要是读取文本,然后进行分词、词干提取、去停用词、计算词频,有界面,很实用
2024/10/6 4:02:25 71KB 分词 去停用词 词频计算
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该资源主要参考我的博客:[python]Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937包括输入文档txt,共1000行数据,每行都是分词完的文本。
本文主要讲述以下几点:1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词);
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类;
3.使用PAC进行降维处理,每行文本表示成两维数据;
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源,希望对你有所帮助~ByEastmount
2024/10/5 19:41:34 247KB python 文本聚类 Kmeans 降维
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目录介绍1、Lucene介绍a)什么是luceneb)全文检索的应用场景c)全文检索定义2、Luence实现全文检索的流程(重点)3、入门程序4、Field域(重点)5、索引维护a)添加索引b)删除索引c)修改索引6、搜索(重点)a)通过Query子类创建查询对象b)通过QueryParser创建查询对象7、相关度排序8、中文分词器(重点)
2024/9/25 8:04:19 1.1MB lucene 传智播客 快速入门
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课程作业,是对中文文本的获取、删除特殊符号、删除停用词、分词、最后计算文本之间的相似度、降维、Kmeans聚类以及可是化等
2024/9/25 1:35:57 12KB 文本预处理
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中文分词词典适合最大正向匹配算法使用共计548389条词语
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(1)打开豆瓣一部电影评论区,根据html结构捕获三个信息:一,每账号的评分等级为5星、4星、3星、2星、1星;
二,每个账号的评论留言;
三,跳转到下个评论页面的http链接(2)获取所有的信息后对信息进行处理:一,计算出每个星级的总数和一共多少账户进行了评级二、将所有的评论内容放在一起,处理评论中的空格和其他不规范形式(3)用matplotlib绘制评分等级占比的饼图,用jieba进行分词处理,用wordcloud生成词云图同个修改url=https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P&percent;_type=之中“26430636”为电影的代表,将其换做其他的编号就可以读取和生成其他电影的matplotlib和wordcloud制作评分图和词云图
2024/9/3 5:47:41 14KB python爬虫
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ik分词器elasticsearch插件
2024/9/1 0:33:24 53KB elasticsearch 大数据 搜索引擎
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1:中文分词2:词频统计3:罗列出要自动提取的关键字----------------------------------------具有60万字/秒的高速处理能力。
2024/8/29 7:46:11 2.6MB 中文分词 关键字提取
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倒排索引的java实现,对于已经转化为txt的网页文档使用IK分词,然后建索引
2024/8/29 5:05:36 13KB 倒排 IK
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡