import jieba fp1=r'D:/python/a.txt' outph=r'D:/python/out.txt' f=open(fp1,'r',encoding='utf-8') txt=f.read().strip() f.close() words=jieba.lcut(txt) f=open(outph,'w',encoding='utf-8') for word in words: f.write(word) f.write('\n') f.close() #第二题去标点,统

Python 文本挖掘:解决Python中文编码问题 转于:http://rzcoding.blog.163.com/blog/static/2222810172013101785738166/   据说Python 最恶心的地方是中文编码问题,这也让很多人放弃使用Python.此刻我只想说..放弃得好!.. 因为这确实是Python 最恶心的问题,暂时木有之一. 在经过多次挫败,多次google,多次stackoverflow 无果之后,只有硬着头皮上..因为只会用Python 了摔! 终于我

督促读书,总结精华,提炼笔记,抛砖引玉,有不合适的地方,欢迎留言指正. 问题1:养成一个好习惯,在头文件中只定义确实需要的东西 using namespace std; //建议需要什么再using声明什么,最好不使用这个偷懒的写法 问题2:C++定义了一个内容丰富的抽象数据类型的标准库,最重要的两个标准库类型是string和vector 因为他们是c++基本内置类型基础上改进而来,故重要!前者支持变长字符串,后者可以保存一组指定类型的对象. 问题3:什么时候会调用默认的构造函数? 默认构造函数

读取用户指定的任意文本文件,然后允许用户从该文件查找单词,查询的结果是该单词出现的次数,并列出每次出现所在的行,如果某单词在同一行中多次出现,程序将只显示改行的一次.行号按升序显示(int main()&&int main(int argc,char**argv)的区别算是了解了,但是跟int mian(int argc,char**argv){}中的文件操作还不熟悉,所以文件读取出现异常还不知道从哪里处理)[原来是中文字符不可以] code: //使用以vector容器存储行号的text

wiki上关于KShingling Algorithm(w-shingling)的说明: http://en.wikipedia.org/wiki/W-shingling 摘要: In natural language processing a w-shingling is a set of unique "shingles"—contiguous subsequences of tokens in a document—that can be used to gauge the si

这个比较文本用到的主要是余弦定理比较文本相似度,具体原理右转某度,主要适用场景是在考试系统中的简答题概述,可根据权重自动打分,感觉实用性蛮广的. 先说下思路: 文本分词,中文于英文不同,规范的英文每个都有空格自动分词,中文则是连成长串,我们只有一一比对每个词出现的频率做简单的比较,在这里使用到了SCWS的一个分词api接口http://www.ftphp.com/scws/api.php(仅支持POST,因为要模拟Http请求,所以请求时间也是根据具体环境而定,所以可以自己手写一些字典,本地分词

TF-IDF介绍   TF-IDF是NLP中一种常用的统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度,通常用于提取文本的特征,即关键词.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.   在NLP中,TF-IDF的计算公式如下: \[tfidf = tf*idf.\] 其中,tf是词频(Term Frequency),idf为逆向文件频率(Inverse Document Frequency).   tf为词频,即一

问题描述:现在有n个文本文件,使用MapReduce的方法实现词频统计. 附上统计词频的关键代码,首先是一个通用的MapReduce模块: class MapReduce: __doc__ = '''提供map_reduce功能''' @staticmethod def map_reduce(i, mapper, reducer): """ map_reduce方法 :param i: 需要MapReduce的集合 :param mapper: 自定义mapper方法 :pa

把给定字符串翻译成目标字符串需要满足的条件是: 1.开头不能有空格 2.末尾不能有空格 3.给定标点前不能有空格 4.不能有A.E.I.O.U 5.空格不能和空格相邻 6.相同的字母只能出现1次 给出一组测试数据('_'表示空格): input _I_AM_M._ output M. 这道题是水题,但是我忽视了一点导致错误. 形如"_I_AM_M._"这个输入. 我开始的方法是从头扫空格,遇到字母就停下,这样I前的空格很容易就去掉了,但是像此种情况,I和A都是要去掉的字母,而I和A之间

对于这个測试建议大家先理解原理,这里我画了例如以下的示意图 接下来就依照例如以下的细节来输入指令測试: 首先前提是Hadoop安装并启动,mahout已经安装了. <strong><span style="font-size:18px;">第一.下载数据集20news-bydate.tar.gz.在/usr/hadoop/mahout/下建立data目录 (mkdir /usr/hadoop/mahout/data/) 将下载的数据集解压tar 20news-b

SYNOPSIS (总览) man mdoc.samples DESCRIPTION (描述) 这个 示范教程 用于 编写 BSD 手册页 (manual page), 它 使用了 -mdoc 宏定义包, 这是个 基于内容 和 基于宏域 (domain -base) 的 格式化包, 交由 troff(1) 处理. 它的 前身 -man7 包, 定义了 页面布局 (page layout), 但是 把 诸如 字体控制 和 其他 排版 细节 留给了 每一个 作者. 在 -mdoc 包里, 页面布局宏

题目: 给定一个字符串,验证它是否是回文串,只考虑字母和数字字符,可以忽略字母的大小写. 说明:本题中,我们将空字符串定义为有效的回文串. 示例 1: 输入: "A man, a plan, a canal: Panama" 输出: true 示例 2: 输入: "race a car" 输出: false 解答: 思路:字符串去掉标点和空格后反转,反转前与反转后相同. 方法一: class Solution: def isPalindrome(self, s):

一.什么是全文检索?            就是在检索数据,数据的分类:                在计算机当中,比如说存在磁盘的文本文档,HTML页面,Word文档等等......            1.结构化数据                格式固定,长度固定,数据类型固定等等,我们称之为结构化数据,比如说数据库中的数据 2.非结构化数据                word文档,HTML文件,pdf文档,文本文档等等,格式不固定,长度不固定,数据类型不固定,成为非结构化数据  

1. 要求: 给定一篇纯英文的文本,统计其中回文单词的比列,并输出其中的回文单词,文本数据如下: This is Everyday Grammar. I am Madam Lucija And I am Kaveh. Why the title, Lucija? Well, it is a special word. Madam? Yeah, maybe I should spell it for you forward or backward? I am lost. The word Mada

一.介绍 在开发中,有时我们需要对一串字符串做特殊的处理后再使用,例如判断是不是特殊字符.去掉所有的特殊字符等.做处理的方法有很多,最简单的就是for循环遍历一个个的比较处理,最好用的应该是使用正则表达式. 二.正则 三.API NSRegularExpression匹配: /* 遍历的模式,正则表达式匹配在指定options和range模式下匹配指定string,传入block中可以获取结果信息 */ - (void)enumerateMatchesInString:(NSString *)s

public class Test { public static void main(String[] args) { String str = "!!!??!!!!%*)%￥!KTV去符号标号!!当然,,.!!..**半角"; System.out.println(str); String str1 = str.replaceAll("[\\pP\\p{Punct}]", ""); System.out.println("str1:

关于Solr搜索标点与符号的中文分词你必须知道的(mmseg源码改造) 摘要:在中文搜索中的标点.符号往往也是有语义的,比如我们要搜索“C++”或是“C#”,我们不希望搜索出来的全是“C”吧?那样对程序员来说是个噩梦.然而在中文分词工具mmseg中,它的中文分词是将标点与符号均去除的,它认为对于中文来讲标点符号无意义,这明显不能满足我们的需求.那么怎样改造它让它符合我们的要求呢?本文就是针对这一问题的详细解决办法,我们改mmseg的源代码. 关键字:Solr, mmseg, 中文, 分词, 标点

一,文本挖掘 1.1,什么是文本挖掘 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的,可理解的,最终可用的知识的过程,同时运用这些知识更好的组织信息以便将来参考 1.2,文本挖掘基本流程 收集数据 数据集.如果是已经被人做成数据集了,这就省去了很多麻烦事 抓取.这个是 Python 做得最好的事情,优秀的包有很多,比如 scrapy,beautifulsoup等等. 预处理(对这里的高质量讨论结果的修改,下面的顺序仅限英文) 去掉抓来的数据中不需要的部分,比如 HTML TAG,只保留文本.结合 b

分词是自然语言处理中最基本的一个任务,这篇小文章不介绍相关的理论,而是介绍一个电子病历分词的小实践. 开源的分词工具中,我用过的有jieba.hnlp和stanfordnlp,感觉jieba无论安装和使用都比较便捷,拓展性也比较好.是不是直接调用开源的分词工具,就可以得到比较好的分词效果呢?答案当然是否定的.尤其是在专业性较强的领域,比如医疗行业,往往需要通过加载相关领域的字典.自定义字典和正则表达式匹配等方式,才能得到较好的分词效果. 这次我就通过一个电子病历分词的小实践,分析在具体的分词任务

1.词频统计 (1)词频分析是对文章中重要词汇出现的次数进行统计与分析,是文本 挖掘的重要手段.它是文献计量学中传统的和具有代表性的一种内容分析方法,基本原理是通过词出现频次多少的变化,来确定热点及其变化趋势. (2)安装jieba库 安装说明代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba