fenci_mins, fenci_secs=fenci_pos_time(start_time, end_time)print(f'Fenci Time: {fenci_mins}m {fenci_secs}s')print("hotelreviews_fenci_pos.csv文件分词与词性标注已完成") 2.词频统计 #词频统计函数defwordfreqcount(review_split_txt_path): wordfreq= {}#词频字典f = open(review_split_...
TF-IDF是两个统计量的乘积,即词频(Term Frequency, TF)和逆向文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)。它们各自有不同的计算方法。 TF是一个文档(去除停用词之后)中某个词出现的次数。它用来度量词对文档的重要程度,TF越大,该词在文档中就越重要。IDF逆向文档频率,是指文档集合中的总文档数除以含有该词的...
tlist=text vectorizer=CountVectorizer()#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵,矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频transformer=TfidfTransformer(smooth_idf=False)#该类会统计每个词语的tf-idf权值tfidf=transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(tlist))#第一个fit_transform是计算tf-idf,第二...
# 创建一个TfidfVectorizer对象vectorizer=TfidfVectorizer()# 使用fit_transform方法计算TF-IDF词频tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(documents)# 将结果转换为数组tfidf_array=tfidf_matrix.toarray()# 打印每个词的TF-IDF权重feature_names=vectorizer.get_feature_names()fori,featureinenumerate(feature_names)...
我们先理解一下这行代码,首先我们创建MsgLoad("./wechat.csv")实例对象,读取出wechat.csv的内容,然后,我们使用MsgLoad类的words_column_values方法读取wechat.csv中“content”字段的值,并生成Words类的实例,最后我们使用Words类的to_excel方法自动生成excel表完成词频统计。
tfidf = [] inputs = open('C:\\Users\\NAU\\Desktop\\top.txt', 'r', encoding='utf8') #分词数据 outputs = open('C:\\Users\\NAU\\Desktop\\top_feature.txt', 'w', encoding='utf8') #输出文本 nagetive_top_words = inputs.read() #读取数据 inputs.close() #关闭输入文本 tags...
实现中文文本分类,支持文件、文本分类,基于多项式分布的朴素贝叶斯分类器。由于工作实际应用是二分类,加之考虑到每个分类属性都建立map存储词语向量可能引起的内存问题,所以目前只支持二分类。当然,直接复用这个结构扩展到多分类也是很容易。之所以自己写,主要原因是没有仔细研读mahout、weka等代码,不能灵活地进行中文分词、...
一、用字典统计英文词频,所用文本《THE CATCHER IN THE RYE 》(麦田里的守望者) 链接:link提取码:jz7p 涉及的第三方库及其在程序中的用途如下: import string #去除英文标点符号 from nltk.corpus import stopwords #去掉一些停用词 1. 2. 这里说下停用词,所谓停用词,多是一些出现频繁但实际意义不大或是对文...