该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本的情感分析
2023/12/20 17:36:38
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美国当代英语语料库COCA词频20000高频2W（完整）格式：pdf,word文档,txt,excel文档
2023/11/29 1:47:13
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美国当代英语语料库（CorpusofContemporaryAmericanEnglish，简称COCA），用计算机统计英语单词词频并排序，已包含5.6亿字的文本，是目前最大的免费英语语料库。
1990年至2017年，COCA以每年2000万字的速度更新扩充，以保证语料库内容的时效性。
其语料均衡分布在口语、小说、杂志、报纸以及学术文章五类文体中，被认为是用来观察美国英语当前发展变化的最合适的英语语料库，也是广大英语爱好者的学习宝库。
1990年至2017年，COCA以每年2000万字的速度更新扩充，以保证语料库内容的时效性。
其语料均衡分布在口语、小说、杂志、报纸以及学术文章五类文体中，被认为是用来观察美国英语当前发展变化的最合适的英语语料库，也是广大英语爱好者的学习宝库。
2023/8/11 6:18:12
1.48MB
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问题发现：本次案例为工作中遇到的实际问题，在语音识别中的语料准备部分，需要从网络中爬取相当数量的相关文本，其中发现爬取到了一些不相关的内容，如何把这些不相关的内容剔除掉成为笔者需要思考的问题。
初步思考：遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化，使用聚类看一下分布情况，然而发现在不同训练集中，训练样本变化时，向量随之变化，在测试集中表现一般，在实测中几乎无用。
于是想到向量化的方法问题，使用sklearnCountVectorizer方法进行向量化，仅仅是将所有词频无序的向量化，看到另外博文时，发现应该先将目标主题的文本进行词频统计，将统计结果当做向量化模板，实测发现效果不错，现将此方法分享给大家
初步思考：遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化，使用聚类看一下分布情况，然而发现在不同训练集中，训练样本变化时，向量随之变化，在测试集中表现一般，在实测中几乎无用。
于是想到向量化的方法问题，使用sklearnCountVectorizer方法进行向量化，仅仅是将所有词频无序的向量化，看到另外博文时，发现应该先将目标主题的文本进行词频统计，将统计结果当做向量化模板，实测发现效果不错，现将此方法分享给大家
2023/7/17 6:40:05
2.71MB
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近期因为工作需要，想利用python实现中分词频统计，然后生成图云的小程序。
此前完全没有接触过这一块，各种百度后实现最初的需求，这里上传源码，希望能给其他小伙伴一点参考。
此前完全没有接触过这一块，各种百度后实现最初的需求，这里上传源码，希望能给其他小伙伴一点参考。
2023/6/13 2:34:55
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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
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