jieba 关键词后缀解读_jieba+关键词后缀有哪些(2024年12月精选)
西湖评论分析,Python来助力! 本项目旨在通过Python对杭州西湖景点的用户评论进行情感分析和主题建模,数据集包含8800条用户评论。 砦𐦍析流程: 文本预处理:将评论转换为适合分析的格式。 分词:使用jieba库进行分词。 词频统计:统计每个词的频率。 可视化:绘制词云图,直观展示关键词。 情感分析:判断评论的情感倾向。 主题建模:通过主题模型分析评论的主题。 🐨ጧ異:Jupyter Notebook 项目报告:包含数据集、分析代码、停用词列表和词云图背景图。 代码示例: 分词与词频统计 ```python import jieba from collections import Counter def load_stopwords(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = set([line.strip() for line in f]) return stopwords stopwords_file_path = "停用词列表.txt" stopwords = load_stopwords(stopwords_file_path) def tokenize_and_remove_stopwords(text): words = jieba.lcut(text) words = [word for word in words if word not in stopwords] return ' '.join(words) ``` 情感分析与主题建模代码将在后续章节中详细展示。
免费开源的本地文本搜索神器 嘿,大家好!今天我要给大家介绍一款超级实用的开源软件——本地文本搜索定位器(简称文本搜索定位器)。这款软件可以在你的电脑上搜索本地磁盘(包括NAS映射磁盘)中的文件,甚至还能搜索文档内容哦! 其实,我之前也找了很多类似的软件,但总觉得不太符合我的需求。于是,我就自己动手实现了一个,命名为“卖萌小老头”哈哈。这个软件基于WPF框架,使用Lucene.Net来创建索引,Jieba.NET来进行分词,NPOI、Spire和Microsoft Office来读取文档内容。 使用步骤 首先,双击文件夹:选择你想要搜索的文件夹。 点击“重建”按钮:创建文档索引。如果你想更新索引,点击“优化”按钮。 输入关键词搜索:在搜索框中输入关键词,按回车键或点击搜索按钮。搜索结果会显示在列表中。 预览文档内容:点击文档,右侧预览框会显示文档内容。你可以直接复制内容,或者在预览区上方打开文档所在文件夹或直接打开文件。 使用细节说明 自动分词:数据库表结构->数据库表结构,数据,库表,结构(勾选匹配全词后不分词) 手动分词:数据库表结构->数据库,表,结构(空格作为分隔符) 仅文件名:关键词不匹配内容和路径,只匹配文件名 文件类型:筛选不同类型的文件 排序规则:默认、时间正|倒序、文件大小正|倒序 列表分页:默认只有一页时不显示分页,多页时显示分页 这款软件是完全开源的,你可以根据自己的需求进行定制。如果你觉得匹配文档内容不安全,还可以查看源代码。 希望这款软件能帮到你们,如果有任何问题或建议,欢迎在评论区留言哦!
如何用Python生成简单词云 最近很多同学都在忙着毕业论文,真是让人头疼啊!不过,我有个小妙招,可以给论文加点料——生成一个词云!这样不仅能让你的论文看起来更酷炫,还能直观地展示关键词。下面我就分享一下用Python生成词云的小代码,绝对简单易懂,赶紧拿走不谢! 准备工作 首先,你需要准备好一段文本。比如,你可以从论文的某个部分提取关键词,或者干脆写一段总结性的文字。然后,把这个文本保存到一个txt文件中。 代码实现 𛊦夸来,我们来看看具体的代码吧: 导入需要的库 首先,你需要导入几个库:jieba(用于分词)、Wordcloud(用于生成词云)和matplotlib(用于显示词云)。 读取文本 打开你刚才保存的txt文件,读取里面的内容。这里我们用open函数,指定路径和编码方式。 分词 用jieba库对文本进行分词,然后把分词结果用空格连接起来。这样我们就能得到一个没有空格的文本串。 设置停用词 停用词就是那些对我们分析没有帮助的词,比如“的”、“在”之类的。你可以从网上找一个停用词列表,或者自己定义一些。把这些停用词保存到一个txt文件中,然后读取这个文件。 生成词云 最后一步就是生成词云啦!用Wordcloud库创建一个Wordcloud对象,设置一些基本参数,比如字体、最大词汇量、宽度和高度等。然后调用generate方法生成词云。 显示和保存 用matplotlib库显示生成的词云,并保存为一个图片文件。这里我们指定保存路径和分辨率(dpi),这样生成的图片会更清晰。 小结 就这么简单!几步操作就能生成一个酷炫的词云,是不是很方便?赶紧试试吧,让你的毕业论文在众多论文中脱颖而出! 希望这个小技巧能帮到你们,祝大家毕业顺利!如果需要更多帮助,欢迎留言哦!
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