中文分词 1.下载一中文长篇小说，并转换成UTF-8编码。 2.使用jieba库，进行中文词频统计，输出TOP20的词及出现次数。 3.排除一些无意义词、合并同一词。 4.对词频统计结果做简单的解读。 截图： 分析：在大数据时代，人们利用机器人去分析，计算，规划，决策，可想而知大大提高社会生产效率， ...
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2017-09-29 17:45:36
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中文分词 足以看出红楼梦中的主角以宝玉、贾母、凤姐、王夫人、老太太和黛玉为主，并有多次众人相聚聊天。 ...
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2017-09-29 16:40:39
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中文分词 下载一中文长篇小说，并转换成UTF-8编码。 b=open('book.txt','r',encoding='utf-8') book=b.read() b.close() 使用jieba库，进行中文词频统计，输出TOP20的词及出现次数。 import jieba b=open('boo ...
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2017-09-29 14:59:06
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中文分词 下载一中文长篇小说，并转换成UTF-8编码。 使用jieba库，进行中文词频统计，输出TOP20的词及出现次数。 排除一些无意义词、合并同一词。 对词频统计结果做简单的解读。 import jieba news=open('jane.txt','r',encoding='utf-8').r ...
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2017-09-29 14:00:34
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中文分词 下载一中文长篇小说，并转换成UTF-8编码。 使用jieba库，进行中文词频统计，输出TOP20的词及出现次数。 排除一些无意义词、合并同一词。 对词频统计结果做简单的解读。 import jieba a=open('呼啸山庄.txt','r',encoding='utf-8').read ...
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2017-09-29 13:59:51
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.中文分词 下载一中文长篇小说，并转换成UTF-8编码。 使用jieba库，进行中文词频统计，输出TOP20的词及出现次数。 排除一些无意义词、合并同一词。 对词频统计结果做简单的解读。 .中文分词 ...
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2017-09-29 13:24:33
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中文分词 从词频统计结果出来可以看出此小说是西游记，主要人物有唐僧，八戒等，讲述他们取西经的过程。 ...
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