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。 ...
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2017-09-29 19:48:58
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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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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。 解读：从上图可以看出《孔乙己》短篇小说的主人公叫孔乙己与酒店的掌柜，文章有侧重于外貌描写，如长衫，样子等词 ...
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2017-09-29 16:50:27
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import jiebafo=open('text.txt','r',encoding='utf-8')t=fo.read()fo.close() words=jieba.cut(t)dic={}for w in words: if len(w)==1: continue else: dic[w]= ...
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2017-09-29 16:44:11
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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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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 通过词频分析，《阿Q正传》是以辛亥革命前后的中国农村为背景，描写未庄流浪雇农阿Q，虽然干起活来“真能做”，但却 ...
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2017-09-29 16:33:54
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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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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 ...
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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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