jieba庫
ex_1
import jieba
def cut_word(text):
text = ' '.join(list(jieba.cut(text)))
return text
def cut_chinese_demo2():
data = ["每乙個公民的合法權利都值得守護",
"每乙個維權訴求都值得珍視。",
"當且僅當舉報渠道暢通無阻、",
"解決問題馬上就辦，",
"才能少一些驚詫眼球的「誇張舉報」"]
data_new =
for sen in data:
transfer = countvectorizer()
data_final = transfer.fit_transform(data_new)
print("data_new：\n", data_final.toarray())
print("特徵名字：\n", transfer.get_feature_names())
字典特徵提取和文字特徵抽取
什麼叫字典特徵提取？字典內容轉化成計算機可以處理的數值 比如現在有個字典 data 分別是老三，老四，老五的個人基本資訊 我們想提取出來這幾個人的特徵值，也就是給我用乙個向量，表示某個獨一無二的人的特徵 我們先給出 coding utf 8 特徵提取 首先匯入轉換器類 from sklearn.fe...
文字特徵提取
注 翻譯自 scikit learn 的 user guide 中關於文字特徵提取部分。文字分析是機器學習的一大應用領域，但是長度不一的字串行是無法直接作為演算法的輸入。為了解決這個問題，scikit learn 提供了幾個常用的文字特徵提取的方法 在這個框架下，特徵和樣本定義為 如此，乙個預料庫可...
文字特徵 特徵提取（一）
本文的內容主要來自於quora上的乙個問題，這裡簡單的做一下總結，感興趣的可檢視原帖 為了使用機器學習方法處理文字資料，需要找到適合的文字表示形式，對於傳統機器學習方法而言，常用的一種表示方法是將文件轉換為文件 詞項矩陣 document term matrix 具體就是將多篇文件轉換為資料幀 da...