毕设做的是文本纠错方面,然后今天进组见研究生导师 .老师对我做的东西蛮感兴趣.然后介绍自己现在做的一些项目,其中有个模块需要有用到文本纠错功能. 要求1:有多人同时在线编辑文档,然后文档功能有类似Word中的在疑似错误下标浪线,或者标记高亮,并且要推荐修改选项 要求2:语料数据的获取.处理以及完善 要求3:文章写完后要有生成keyword 根据老师所讲要查阅文献,以及已有项目来分析可行性,首先想到之前曾有同学调用百度API来进行文档的纠错,然后在这里试了一下. API描述 识别输入文本中有错误的

文本的操作 函数的排序操作: def func(i): return i[2] list=[('曹操',101,'c'),('吕布',100,'d'),('刘备',200,'l'),('大乔',50,'x')] list.sort(key=func) #如果自己写个排序算法,无法如何都要把里面的值取出来一次的 print(list) 文本的读写操作: ##往文件内写入数据,覆盖写入 f=open(r"E:\实习\编程\01\day06\1.txt",'w') data=f.write(

一.任务描述 最近尝试自行构建skip-gram模型训练word2vec词向量表.其中有一步需要统计各词汇的出现频率,截取出现频率最高的10000个词汇进行保留,形成常用词词典.对于这个问题,我建立了两个list,词汇list 和 词汇数量list,分别记录新出现的词汇和该词汇出现的次数.遍历整个语料文件,收集各个词汇并计算其出现次数.最后,对词汇数量list进行降序排序,留下出现频率最高的10000个词汇.流程大致如下图: 二.问题描述 在程序实际运行的过程中,发现程序运行的速度实在是太慢.对

初学python,看来零零碎碎的格式化文本的方法,总结一下python中格式化文本的方法.使用不当的地欢迎指出谢谢. 1.首先看使用%格式化文本 常见的占位符: 常见的占位符有: %d 整数 %f 浮点数 %s 字符串 %x 十六进制整数 使用方法: >>> 'Hello, %s' % 'world' 'Hello, world' >>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000) 'Hi, Michael, you h

python如何进行文本操作 1.能调用方法的一定是对象,比如数值.字符串.列表.元组.字典,甚至文件也是对象,Python中一切皆为对象. str1 = 'hello' str2 = 'world' str3 = ' '.join([str1,str2]) print(str3) 2.三种基本的文件操作模式:r(only-read).w(only-write).a(append) 对文件进行操作的流程: 第一,建立文件对象. 第二,调用文件方法进行操作. 第三,不要忘了关闭文件.(文件不关闭的

.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(s

本文主要记录和总结本人在阅读<Python标准库>一书,文本这一章节的学习和理解. 事实上在Python中,使用文本这种一些方法是特别经常使用的一件事.在一般的情况下,都会使用String这种一个类,应该算是Python中最基础的一个标准类了. 1.1 函数 string类中的capwords()和maketrans(). capwords()的作用是将一个字符串中的全部单词的首字母大写. maketrans()函数将创建转换表,能够translate()方法将一组字符改动成还有一组字符.这样

概述 了解如何在Python中删除停用词与文本标准化,这些是自然语言处理的基本技术 探索不同的方法来删除停用词,以及讨论文本标准化技术,如词干化(stemming)和词形还原(lemmatization) 在Python中使用NLTK,spaCy和Gensim库进行去除停用词和文本标准化 介绍 多样化的自然语言处理(NLP)是真的很棒,我们以前从未想象过的事情现在只是几行代码就可做到.这真的令人开心. 但使用文本数据会带来一系列挑战.机器在处理原始文本方面有着较大的困难.在使用NLP技术处理文本

标准库模块 python中通过re模块使用正则表达式 import re 常用方法 生成正则表达式对象 compile(pattern[,flags]) pattern:正则表达式字符串 flags:re.I 匹配不区分大小写 re.S .为包括换行在内的所有字符(原本.不包括换行) 匹配字符串 match(pattern,string,[flags]) 在起始位置匹配,若起始位置不匹配,返回None,反之返回Match对象 search(pattern,string,[flags]) 搜索字符

windows中的路径是反斜杠\,然而反斜杠\在python中有着转义字符的意义,所以在py文件中写windows文件路径的时候,要特别注意反斜杠\的使用. 下面有三种解决方式: 方式一:转义的方式 'c:\\users\xxx\desktop\a.txt' 方式二:显式声明字符串不用转义 r'c:\users\xxx\desktop\a.txt' 方式三:使用linux的路径 'c:/users/xxx/desktop/a.txt' 以上三种方式都是正确的,可以解决当下的这个错误. 然而第三种

问题: 在python中需要经常有需要提前生成复杂的计算结果变量的需求减少程序计算运行时间的需求,因此这里把变量存在txt文本文件中. 解决方法: 使用两个函数解决问题,一个函数把变量保存到文本文件中,另一个变量把文本文件从文本文件中读出生成变量. 以列表变量为例: 1.保存入txt文件 输入:content(列表变量),filename(文件名,如'1.txt'),mode(读写方式,默认mode = 'a'). 输出:在当前目录下创建一个名为filename文件,并且将列表的每个元素逐一写入

Python中splitlines([keepends])方法用于返回由原字符串中各行组成的列表,在行边界的位置拆分. 如果keepends=True,结果列表中包含行边界,否则不包含 行边界的字符. 除了"\n"."\r"之外,Python判断换行符的还包括如下字符: 表示符 描述 1) \n 换行 2) \r 回车 3) \r\n 回车 + 换行 4) \v 或 \x0b 行制表符 5) \f 或 \x0c 换表单 6) \x1c 文件分隔符 7) \x1d 组

用 ElementTree 在 Python 中解析 XML 原文: http://eli.thegreenplace.net/2012/03/15/processing-xml-in-python-with-elementtree/ 译者: TheLover_Z 当你需要解析和处理 XML 的时候,Python 表现出了它 "batteries included" 的一面. 标准库 中大量可用的模块和工具足以应对 Python 或者是 XML 的新手. 几个月前在 Python 核心

使用小括号的时候,还有很多特定用途的语法.下面列出了最常用的一些: 表4.常用分组语法 分类 代码/语法 说明 捕获 (exp) 匹配exp,并捕获文本到自动命名的组里 (?<name>exp) { python:  (?P<name>exp) } 匹配exp,并捕获文本到名称为name的组里,也可以写成(?'name'exp) (?:exp) 匹配exp,不捕获匹配的文本,也不给此分组分配组号 零宽断言 (?=exp) 匹配exp前面的位置 (?<=exp) 匹配exp后面

原文地址这篇文章讨论Python中下划线_的使用.跟Python中很多用法类似,下划线_的不同用法绝大部分(不全是)都是一种惯例约定. 单个下划线(_) 主要有三种情况: 1. 解释器中 _符号是指交互解释器中最后一次执行语句的返回结果.这种用法最初出现在CPython解释器中,其他解释器后来也都跟进了. >>> _ Traceback (most recent call last): File "", line 1, in NameError: name '_' i

前言 这篇文章,并不是对正则表达式的介绍,而是对Python中如何结合re模块使用正则表达式的介绍.文章的侧重点是如何使用re模块在Python语言中使用正则表达式,对于Python表达式的语法和详细的介绍,可以参考别的文章,这篇文章只是给出一些常用的正则表达式语法,以方便对re模块的使用进行讲解. 对正则表达式的介绍,可以参看这两篇文章: 正则表达式30分钟入门教程 正则表达式之道 注意:实验环境为 Python 3.4.3 正则表达式简介 正则表达式,又称正规表示式.正规表示法.正规表达式.

大体上把Python中的数据类型分为如下几类:   Number(数字) 包括int,long,float,complex String(字符串) 例如:hello,"hello",hello List(列表) 例如:[1,2,3],[1,2,3,[1,2,3],4] Dictionary(字典) 例如:{1:"nihao",2:"hello"} Tuple(元组) 例如:(1,2,3,abc) Bool(布尔) 包括True.False 由于P

通过例子来看问题是比较容易懂的. 首先来看,下面这个是我新建的一个txt文件,名字叫做ivan_utf8.txt,然后里面随便编辑了一些东西. 然后来用控制台打开这个文件,同样也是截图: 这里就是简单的打开文本,读取文本内容,打印出来看,我们看到print出来的是和我写进去的是一样的东西.然后呢,我在对这个内容使用decode(‘gbk’),就是解编码,使用gbk方式进行解码,什么意思呢?就是说,我假设这个a是gbk方式的编码,结果是什么呢?大家都看到了,报错了哈!!!!说明这个不是gbk编码,

http://python.jobbole.com/86887/ 最近修改了项目里的logging相关功能,用到了python标准库里的logging模块,在此做一些记录.主要是从官方文档和stackoverflow上查询到的一些内容. 官方文档 技术博客 基本用法 下面的代码展示了logging最基本的用法.     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

目录: 一.正则表达式的特殊符号 二.几种重要的正则表达式 三.python的re模块应用 四.参考文献 一.正则表达式的特殊符号 特殊符号可以说是正则表达式的关键,掌握并且可以灵活运用重要的python符号,基本就搞定了正则表达式,不过我不敢说自己已经到了炉火纯青的地步. .(点号),该符号可以匹配任何的字符,当然要换行符除外.在python中,如果存在re.DOTALL,那么即使是换行符,也同样可以匹配,这个DOTALL就是一个标记flag. eg:re.compile(r'\b\w.’,r