原文:NLP(二):jieba高频词提取

高频词提取 TF,Term Frequency ,高频词指在文档中出现频率较高并且有用的词。 所以我们要做的工作有:加载数据,去除停用词,用字典统计高频词,输出top 的高频词。 运行结果如下: 这个代码需注意的地方有:将新闻复制粘贴到txt文件中注意需用utf 编码,然后在代码中体现为open函数中需要加 encoding utf 输出的结果是一个列表,列表中有许多元组,由词和词频构成。 在默认 ...

2020-03-10 20:29 0 1017 推荐指数:

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seo与python大数据结合给文本分词并提取高频词

最近研究seo和python如何结合,参考网上的一些资料,写的这个程序。 目的:分析某个行业(例如:圆柱模板)用户最关心的一些,根据需求去自动调整TDK,以及栏目,内容页的规划 使用方法: 1、下载安装cygwin:http://www.cygwin.com ...

Mon Jul 23 04:56:00 CST 2018 0 1130
如何从大量数据中找出高频词

题目描述   有一个 1GB 大小的文件,文件里每一行是一个,每个的大小不超过 16B,内存大小限制是 1MB,要求返回频数最高的 100 个(Top 100)。 解答思路   由于内存限制,我们依然无法直接将大文件的所有一次读到内存中。因此,同样可以采用分治策略,把一个大文件分解成 ...

Wed Mar 25 04:22:00 CST 2020 1 887
如何从大量数据中找出高频词

题目描述: 有一个 1GB 大小的文件,文件里面每一行是一个,每个的大小不超过 16B,内存大小限制是 1MB,要求返回频数最高的 100 个。 分析与解答: 由于文件大小为 1GB,而内存大小只有 1MB,因此不可能一次把所有的读入到内存中处理,需要采用分治的方法,把一个大的文件 ...

Wed Jun 10 17:56:00 CST 2020 0 1116
基于统计的无词典的高频词抽取(三)——子串归并

由于最近换了工作,需要熟悉新的工作环境,工作内容也比较多,所以一直没有更新文章,趁着今晚有空,就继续写写这系列的文章。 前面两篇,我们已经实现了后缀数组的排序,高频字串的抽取,也初有成效,如下图: 接下来,我们就继续对结果进行进一步的精确化,使用子串归并来实现: 首先,我先举一个 ...

Tue Jul 09 07:54:00 CST 2013 5 1660
使用Jieba提取文章的关键

import jieba.analyse as analyse import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud data = open('data.txt', 'rt', encoding='utf-8 ...

Fri Nov 01 03:16:00 CST 2019 1 267
 
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