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上市公司年报_Python中jieba_数字化_关键词词频统计_程序+样例

基于jieba、gensim.word2vec、LogisticRegression的搜狐新闻文本分类-附件资源

针对jieba分词作业做一个总结，方便以后查看。 中文分词 分词，即切词，在NLP文本预处理中经常使用一些方法来对文本进行分词，从而使文本从“字序列”升级到“词序列”。 为什么要进行分词？在中文中，一个个汉字有其自身的含义，但是组成词语时，其含义可能会发生很大的变化，使得之后进行文本处理任务时不能很好的理解句子的含义。（比如“和”，“平”，“和平”，三者的含义有很大的不同。）另外，从字序列升级成词序列，可以使模型能够得到更高级的特征。 分词算法有很多，比如正向最大匹配算法，逆向最大匹配算法，双向最大匹配算法，基于统计的分词方法，隐马尔可夫模型分词法，神经网络分词法等等。 jieba分词 ji

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#Python统计西游记主要人物出场次数（使用jieba分词） 1. 建立西游记主要人物表及其别名； 2. 读入西游记原文txt文件并使用jieba分词； 3. 统计所有分词中出现各人名的次数。

Python编写的词云分析界面程序： 调用第三方库wordcloud jieba，生成介面操作的可执行文件。

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