登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
python 实现中文文本词共现矩阵
【代码】中文分词器jieba结合LangChain。
《经济研究》新文章《企业数字化转型的测度难题：基于大语言模型的新方法与新发现》运用机器学习和大语言模型构造一套新的企业数字化转型指标。理论分析和数据交叉验证均表明，构建的指标相对已有方法更准确
词袋模型是一种自然语言处理中的文本表示方法，它将文本视为单词的集合，而不考虑单词的顺序或语法结构。每个文档被表示为一个特征向量，向量的每个元素对应于一个词的出现频率。这种模型简单易用，适合于分类和聚类等任务。为了简化代码，方便词频统计，我们舍弃传统的创建字典来统计词频的方法。直接学习和使用词袋模型。
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录马尔可夫模型隐马尔可夫模型1.引入库2.读入数据总结马尔可夫模型一个长度为N的序列N1，N2，N3，...NNN_{1}， N_{2}， N_{3}，...N_{N}N1，N2，N3，...NN，每个位置有k种可能的状态Sj(1<=j<=k)S_{j}(1<=j<=k)Sj(1<=j&l
使用Python将数据库中的文本生成词云图
Python做词云 手把手保姆级教程
目录一、概念二、使用1.基本2.实战-高频热词提取一、概念近年来，随着NLP技术的日益成熟，开源实现的分词工具越来越多，如Ansj、盘古分词等。本文选择的是更易上手的Jieba做简单介绍。原理：Jieba分词结合了基于规则和基于统计这两类方法。首先基于前缀词典进行词图扫描，前缀词典是指词典中的词按照前缀包含的顺序排列，例如词典中出现了“上”，之后以“上”开头的词都会出现在这一部分，例如“上海”，进
2023年《狂飙》这部热播剧引发全民追剧，不仅全员演技在线，更是符合反黑主旋律，因此创下多个收视率记录！基于此热门事件，我用python抓取了B站上千条评论，并进行可视化舆情分析。
读取三国演义全文，利用jieba库将常见人名进行去重后生成词云，并列出词频最高的10-20 个词，并利用wordcloud库形成词云（可以有不同的形状）。
中科大网上财务报销填写流程一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录
中文分词
——中文分词
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
腾讯云开发者社区
NVIDIA AI技术专区
开放原子开发者工作坊
