内容概要：本文详细介绍了如何使用 Python 和 LangChain 快速搭建本地 AI 知识库。首先阐述了 Python 和大语言模型（LLM）结合的优势，以及 LangChain 作为桥梁连接 LLM 和外部数据的重要性。接着，通过具体步骤展示了整个搭建流程，包括环境搭建、安装 LangChain 及相关依赖、获取 API Key、数据加载、文档切片、存储到向量数据库、检索与生成等环节。最后，通过完整代码示例和实战演练，展示了如何实现智能问答功能，并提出了性能优化和功能拓展的方向，如支持多模态数据和集成其他工具等。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉 Python 和机器学习框架的研发人员，以及对构建智能知识库感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①企业内部知识管理和智能办公，如客户服务、研发支持等；②教育领域的个性化学习辅导；③医疗领域的辅助诊断和治疗方案制定；④提升知识库的响应速度和查询效率，优化用户体验。 阅读建议：本文不仅提供了详细的代码实现和操作指南，还深入探讨了性能优化和技术拓展的可能性。建议读者在学习过程中结合实际需求，逐步实践每个步骤，并根据具体的业务场景进行调整和优化。同时，关注多模态数据处理和与其他工具的集成，以充分发挥本地 AI 知识库的潜力。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/6b3e936ec683 文本情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务，旨在识别和提取文本中的主观信息，尤其是情绪色彩。在“Python机器学习——英文文本情感分析”项目中，提供了一套完整的Python代码，用于分析英文文本的情感倾向。情感分析通常分为三类：极性分析（判断文本是积极、消极还是中立）、情绪识别（如喜怒哀乐）和主题检测。该项目的重点可能是极性分析。 在Python中进行情感分析时，常用的库有NLTK、TextBlob、VADER和Spacy等。这些库提供了预处理工具、情感词典和模型，能够帮助快速实现情感分析功能。例如，TextBlob利用Pattern库的情感分析API，通过单词的极性得分来计算文本的情感极性；VADER则适合社交媒体文本分析，因为它考虑了缩写、感叹号和否定词等在情感表达中的特殊作用。 在代码实现过程中，通常包含以下步骤：首先是数据预处理，包括去除停用词（如“the”“is”等常见无意义词）、标点符号、数字，进行词干提取和词形还原，以及将文本转化为小写等。其次是特征工程，可能采用词袋模型（BoW）、TF-IDF或词嵌入（如Word2Vec、GloVe）来表示文本。接着是模型训练，可选择传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树等，或者深度学习模型，如LSTM或BERT。然后是模型评估，通过准确率、精确率、召回率、F1分数等指标来评估模型性能。最后是预测与应用，训练好的模型可用于预测新未标注文本的情感。 该项目的代码可能涵盖了以上所有步骤，通过加载数据集、预处理文本、构建特征、选择合适的机器学习模型并进行训练，最终实现对新文本的情感预测。对于初学者来说，这是一个很好的实践案例，有助于理解情感分析的工作原理和流程。需要注意的是，在实际使用中，应根据具体需求调

Python文本冒险游戏是一种基于文本的交互式游戏，它利用Python编程语言实现，通过用户输入指令来推动游戏进程。在这个特定的源码中，开发者构建了一个神秘岛屿寻宝的主题，为玩家提供了一次虚拟的冒险体验。游戏的核心在于决策树结构，玩家在游戏中的每一个选择都会影响到后续的故事发展和游戏结局。 1. **Python基础知识**：游戏源码是用Python编写的，这意味着它会涉及到Python的基本语法，如变量、条件语句（if-else）、循环（for、while）、函数定义以及字符串操作等。Python的简洁性和易读性使得这种游戏非常适合初学者学习。 2. **控制流程**：游戏中的每个选择分支都是通过条件判断来实现的，这包括if-elif-else语句的使用，根据玩家的输入来执行不同的代码块，引导游戏走向不同的剧情路径。 3. **用户输入**：Python的`input()`函数用于接收玩家的输入，玩家的选择将作为游戏逻辑的一部分，影响游戏的进程。确保正确处理用户输入是游戏功能完整的关键。 4. **数据结构**：可能使用到列表、字典等数据结构来存储游戏状态、剧情分支和可能的结果。例如，列表可以用来保存游戏历史记录，字典可以用来关联特定的场景和玩家选择。 5. **文本输出**：游戏的所有互动都通过文本形式呈现，这涉及到了字符串的格式化输出，例如使用`print()`函数来展示游戏的提示、描述和结果。 6. **游戏逻辑**：游戏的逻辑设计可能包含多个状态和事件，每个状态对应一个或多个可能的事件，事件又会触发新的状态。开发者需要设计一个逻辑清晰的框架，使得游戏流程顺畅且有趣。 7. **多结局设计**：游戏的特色在于其非线性，即根据玩家的不同选择，可能会有多种不同的结局。这需要开发者预先规划好所有可能的剧情分支，并编写相应的代码来实现。 8. **异常处理**：为了保证游戏的稳定运行，源码中可能包含了错误处理和异常捕获机制，比如处理非法输入或未预见的游戏状态。 9. **模块化编程**：为了提高代码的可读性和可维护性，开发者可能采用了模块化的设计，将游戏的不同部分（如角色、场景、事件等）封装成独立的函数或类。 10. **调试与测试**：开发过程中，对游戏的调试和测试是非常重要的环节，确保所有路径都能正常运行且逻辑无误。 在分析这个Python文本冒险游戏源码时，不仅可以学习到Python的基础编程知识，还能了解到如何通过编程实现一个互动性强、有故事性的游戏。对于想要提升Python编程技能或者对游戏开发感兴趣的初学者来说，这是一个很好的实践项目。通过阅读和理解这个源码，可以学习到如何将编程逻辑与创意相结合，构建一个完整的游戏世界。

本资源配备博客地址：https://blog.csdn.net/m0_47220500/article/details/106059669 该资源：主要解决的问题是给定一个语料库，这里语料库记录对比的问题，然后用户输入文本，计算语料库中哪一条文本与用户输入最为相似。

本文实例讲述了Python文本统计功能之西游记用字统计操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 一、数据 xyj.txt，《西游记》的文本，2.2MB 致敬吴承恩大师，4020行（段） 二、目标 统计《西游记》中： 1. 共出现了多少个不同的汉字； 2. 每个汉字出现了多少次； 3. 出现得最频繁的汉字有哪些。 三、涉及内容： 1. 读文件； 2. 字典的使用； 3. 字典的排序； 4. 写文件 四、效果 五、源代码 # coding:utf8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf8") fr = open('xyj.txt',

本项目通过textcnn卷积神经网络实现对文本情感分析识别，由python 3.6.5+Pytorch训练所得。

主要介绍了python根据文本生成词云图代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

使用Python进行文本分析-第二版 自然语言处理从业者指南 文本分析有时会由于文本数据的非结构化和嘈杂的性质以及大量可用信息而变得不堪重负，令人沮丧。 “使用Python进行文本分析”是一本书，其中包含674页有用的信息，这些信息基于技术，算法，经验以及随着时间的推移在分析文本数据时吸取的各种经验教训。 该存储库包含本书中使用的数据集和代码。 我还将不时在此处添加各种笔记本和奖励内容。 继续看这个空间！ 拿书 关于这本书 利用Python中的自然语言处理（NLP），并学习如何设置自己的健壮环境来执行文本分析。 第二版经过了重大修改，并根据NLP的最新趋势介绍了一些重大更改和新主题。 您将

基于python的文本感情分析

Python文本分析