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文本分析 | 词频与余弦相似度

这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货，包括分词、词频、词频向量、文本匹配等等。...回顾点击这里：文本分析 | 余弦相似度思想 本文会具体介绍如何计算文本的夹角余弦相似度，包括两部分： 向量的夹角余弦如何计算 如何构造文本向量：词频与词频向量 1. 向量的夹角余弦如何计算 ?...词频与词频向量 文本是由词组成的，我们一般通过计算词频来构造文本向量——词频向量。 比如有一句话： 我是数说君，我爱你们，你们爱我吗？...这段文本是由几个词组成的： 我/ 是/ 数说君 我/ 爱/ 你们 你们/ 爱/ 我/ 吗 其中“我”出现了3次，“是”出现一次......依次计算，我们就可以构造如下词频向量： 我3, 是1, 数说君...这里有2个问题值得提一下： （1）当两个词频向量进行比较的时候，维度会扩大。 比如刚刚例子中，彼此没有出现的“吗”、“吧”两个维度会加进来，保证比较的两段文本维度统一。

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Rust专项——实战案例：文本分析与词频统计系统

本项目综合运用第八章所学知识，构建一个功能完整的文本分析与词频统计系统。该系统将展示 Vec、HashMap、BTreeMap、HashSet、迭代器链式调用、并行处理等技术的综合应用。 1....项目概述 功能需求 文本预处理：读取文件、清理标点、转换为小写 词频统计：统计每个单词的出现次数 Top K 查询：找出出现频率最高的 K 个词 统计分析：总词数、不同单词数、平均频率 关键词搜索...：按词频范围查询 ⚡ 并行处理：使用 rayon 加速大规模文本处理 技术亮点 多种集合类型的组合使用 迭代器链式编程风格 并行迭代器优化 错误处理与用户体验 2....("║ 文本分析与词频统计系统 ║"); println!...、数据分析的基础框架 此项目可作为更多复杂应用的基础，如：搜索引擎、日志分析、数据挖掘等。

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    文本挖掘| 某作者文章的词频统计排序

    R语言之文本挖掘 其实，现在的互联网数据大多数是非结构化的，比如谷歌，雅虎，搜狐等网站的文本数据已经泛滥成灾。...文本挖掘有很多的用处，比如了解患者对罕见癌症的关注度，统计政府演讲报告词频高低，情感分析，作家常用词等等，接下来了解一下喜欢的作者列夫·托尔斯泰的代表作品中的常用词有哪些？...《The Awakening》复活 《Best Russian Short Stories》俄国短篇小说 进入官网http://www.gutenberg.org查找相应书籍的ebooks的编号。...Stories》俄国短篇小说中出现频率最高的是prince，其次是time.....此外，利用文本挖掘工具，我们还可以了解历年英语考研真题/专业考研题目中出现频率最高的有哪些？...为考研顺利上岸设计有针对性的复习重点。

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    使用python进行词频分析

    ^_^ 使用python进行中文词频分析 首先什么是“词频分析”？ 词频分析，就是对某一或某些给定的词语在某文件中出现的次数进行统计分析。 我们需要使用python的jieba库。...可以对文档进行三种模式的分词： 1、精确模式：试图将句子最精确地切开,适合文本分析; 2、全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义; 3、搜索引擎模式：在精确模式的基础上..." jieba库的简单使用：点击这里 分析刘慈欣小说《三体》（一二三部合集）出现次数最多的词语。...这个案例中分析出了使用数量前三十的词语 如果直接分析的话，会存在非常多的垃圾数据。因为把文档中的标点、空格、没有意义的字、词语全部进行了统计。这并不是我们想要的数据。...英文单词词频统计比较简单，就是根据空格来对文本进行切割，然后统计其单词出现的数量。

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    干货 | 自然语言处理(3)之词频-逆文本词频（TF-IDF）详解

    但是实际上”to“是一个非常普遍的词，几乎所有的文本都会用到，因此虽然它的词频为2，但是重要性却比词频为1的"China"和“Travel”要低的多。...TF就是前面说到的词频，之前做的向量化也就是做了文本中各个词的出现频率统计。关键是后面的这个IDF，即“逆文本频率”如何理解。...上面谈到几乎所有文本都会出现的"to"其词频虽然高，但是重要性却应该比词频低的"China"和“Travel”要低。IDF就是来反映这个词的重要性的，进而修正仅仅用词频表示的词特征值。...比如一些专业的名词如“Machine Learning”。极端情况是一个词在所有的文本中都出现，那么它的IDF值应该为0。 上面是从定性上说明的IDF的作用，那么如何对一个词的IDF进行定量分析呢？...使用IF-IDF并标准化后，就可以使用各个文本的词特征向量作为文本的特征，进行分类或者聚类分析。 当然TF-IDF不只用于文本挖掘，在信息检索等很多领域都有使用，因此值得好好的理解这个方法的思想。

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    数据分析|R-缺失值处理

    本版块打算分享一些数据分析过程中用到的数据清洗，统计分析，建立简单模型等。 拿到数据后，在清楚了分析需求后，别急着各种统计、模型一块上，先给数据做个“清洁”再说。...数据中往往会有各种缺失值，异常值，错误值等，今天先介绍一下如何处理缺失值，才能更好的数据分析，更准确高效的建模。...最后一行返回的就是每一个变量（列）对应的缺失数目，38为一共有多少缺失值。下图同样的意思。 ?...三 处理缺失值 当充分了解了缺失值的情况后，可以根据数据量的大小，以及某一列是否为重要的预测作用变量，对数据集中的NA行和某些NA列进行处理。...cor(actuals, predicteds) # 相关系数 当然根据数据和目的的不同，采用的缺失值处理方式肯定不一样，需要我们对数据和需求有足够的认识，做出比较好的判断和处理

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    看婚前婚后，短信词频分析

    看看人家的创意！...Alice Zhao小姐是美国西北大学出身的数据科学家，她丈夫的职业虽然不明，但据她自豪地形容，至少也是一位nerd，因为当年他送给她的恋爱一周年礼物实在太棒了——一个包含这一年里他们所有短信内容的word...于是，为了纪念他们恋爱六周年，Zhao小姐决定把新婚后这一年里的短信拿出来和2008年的进行数据对比，看看婚前婚后的短信有什么不同。...经过词频分析，最明显的就是Zhao先生无论婚前婚后都特别喜欢说“家”这个词，而Zhao小姐当初总是以Hey开场的习惯消失了，代之以越来越多的OK。 ?...她接着对比了短信中一些常用词的出现频率，这也反映了他们之间亲密程度的变化，比如对话从最初生疏的“Hey，过得怎么样？”到后来更随意的“OK，听起来不错。”

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    数据分析|R-描述性统计

    前文介绍了脏数据中缺失值数据分析|R-缺失值处理和异常值数据分析|R-异常值处理的常规处理方法，之后就可以对数据进行简单的描述性统计，方便我们对数据有一个整体的认识。...常见描述性统计可以通过最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值，均值、众数、标准差、极差等查看数据的分布和离散程度；通过偏度（数据分布形态呈现左偏或右偏）和峰度（分布形态呈现尖瘦或矮胖）等查看数据的正态与否...下面简单的介绍如何使用R实现数值型变量的上述统计量。 1 基础包中summary()函数 可得到数值型变量的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。...#使用自带的mtcars数据集，选择mpg,disp和hp三个数值型变量进行分析。...R包的结果一致，而且可以根据自己的需求选择返回值。

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    手把手教你对抓取的文本进行分词、词频统计、词云可视化和情感分析

    前言 前几天星耀群有个叫【小明】的粉丝在问了一道关于Python处理文本可视化+语义分析的问题，如下图所示。...一、思路 内容稍微有点多，大体思路如下，先将csv中的文本取出，之后使用停用词做分词处理，再做词云图，之后做情感分析。...，得到使用停用词获取最后的文本内容，生成文件《职位表述文本分词后_outputs.txt》 3、运行代码《指定txt词云图.py》，可以得到词云图； 4、运行代码《jieba分词并统计词频后输出结果到Excel...和excel文件如下所示： 5.情感分析的统计值 运行代码《情感分析.py》，得到情感分析的统计值，取平均值可以大致确认情感是正还是负，代码如下： #!...本文基于粉丝提问，针对一次文本处理，手把手教你对抓取的文本进行分词、词频统计、词云可视化和情感分析，算是完成了一个小项目了。

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    数据挖掘|R-相关性分析及检验

    相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。结果的正负号分别表明正相关或负相关，数值的大小则表示相关关系的强弱程度。...一 相关性分析 1.1 Pearson相关系数 度量两个连续变量之间的线性相关程度，需要两个变量的标准差都不为零。...变量是成对的等级评定，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料。...可用于计算实验数据分析中的不同组学数据之间的相关性。 1.3 Kendall秩相关系数 也是一种非参数的等级相关度量，类似Spearman相关系数。对象是分类变量。...OK， 注意要根据变量的实际情况选择合适的相关系数以及显著性检验的计算方式。 之前介绍了绘图系列|R-corrplot相关图进行相关系数的可视化，后面也会再介绍一些其他的相关系数可视化的函数。

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    婚前婚后大不同，短信词频分析

    Alice Zhao小姐是美国西北大学出身的数据科学家，她丈夫的职业虽然不明，但据她自豪地形容，至少也是一位nerd，因为当年他送给她的恋爱一周年礼物实在太棒了——一个包含这一年里他们所有短信内容的word...于是，为了纪念他们恋爱六周年，Zhao小姐决定把新婚后这一年里的短信拿出来和2008年的进行数据对比，看看婚前婚后的短信有什么不同。...经过词频分析，最明显的就是Zhao先生无论婚前婚后都特别喜欢说“家”这个词，而Zhao小姐当初总是以Hey开场的习惯消失了，代之以越来越多的OK。 ?...她接着对比了短信中一些常用词的出现频率，这也反映了他们之间亲密程度的变化，比如对话从最初生疏的“Hey，过得怎么样？”到后来更随意的“OK，听起来不错。” ?...最后，Zhao小姐总结道，刚开始我们总是想方设法确保自己发的内容好玩有趣，随着关系的进展，短信内容变得越来越可预测，但这是因为不可预测的内容都当面说了。

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    R语言《红楼梦》文本挖掘：词频统计、词云可视化及前后对比分析

    p=34319 作为中国古典文学的瑰宝，《红楼梦》具有极高的文学价值和丰富的主题内涵。 近年来，随着大数据和文本挖掘技术的发展，对《红楼梦》等古典文学作品的深度分析成为可能。...本研究采用R语言作为分析工具，对《红楼梦》全文进行文本挖掘，通过词频统计、词云可视化以及前后对比分析，以期深入探索这部经典小说的主题演变和人物塑造。...读入数据 将需要分析的文本放入记事本中，保存到相应路径，并在R中打开。这儿我导入的是《红楼梦》的文本。...table统计数据的频数 降序排序 v=rev(sort(v)) 过滤掉1个字的结果和词频小于100的结果 d1=subset(d, nchar(as.chad$词汇))>1 & d$词频.Freq...>=100) 画出标签云 wordcloud(d1$词 性格分析：宝玉 xinggefenxi("宝玉") 从关键词“丫头”“出去”“姐姐”这些来看，贾宝玉是一个又奇又俗的人物。

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    R语言《红楼梦》文本挖掘：词频统计、词云可视化及前后对比分析

    相关视频 近年来，随着大数据和文本挖掘技术的发展，对《红楼梦》等古典文学作品的深度分析成为可能。...本研究采用R语言作为分析工具，对《红楼梦》全文进行文本挖掘，通过词频统计、词云可视化以及前后对比分析，以期深入探索这部经典小说的主题演变和人物塑造。...读入数据 将需要分析的文本放入记事本中，保存到相应路径，并在R中打开。这儿我导入的是《红楼梦》的文本。...先导入rJava和Rwordseg两个包 library(rJava) library(Rwordseg) 分词+统计词频 words=unlist(lapply(X=lecre, FUN=seentCN...table统计数据的频数 降序排序 v=rev(sort(v)) 过滤掉1个字的结果和词频小于100的结果 d1=subset(d, nchar(as.chad$词汇))>1 & d$词频.Freq

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    Python生成词云图，TIIDF方法文本挖掘: 词频统计，词云图

    relative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性 color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数，如果为空...，则使用 self.color_func regexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本 collocations : bool, default...fit_words(frequencies) //根据词频生成词云 generate(text) //根据文本生成词云 generate_from_frequencies(frequencies[,...//根据词频生成词云 generate_from_text(text) //根据文本生成词云 process_text(text) //将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现...scipy.misc import imread import jieba import jieba.analyse content = open("test.txt","rb").read() #测试文本为网上中国有嘻哈的某篇博客文章

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    Python生成词云图，TIIDF方法文本挖掘: 词频统计，词云图

    relative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性 color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数，如果为空...，则使用 self.color_func regexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本 collocations : bool, default...fit_words(frequencies) //根据词频生成词云 generate(text) //根据文本生成词云 generate_from_frequencies(frequencies[,...//根据词频生成词云 generate_from_text(text) //根据文本生成词云 process_text(text) //将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现...scipy.misc import imread import jieba import jieba.analyse content = open("test.txt","rb").read() #测试文本为网上中国有嘻哈的某篇博客文章

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    关于TF(词频) 和TF-IDF(词频-逆向文件频率 )的理解

    TF（词频）:  假定存在一份有N个词的文件A，其中‘明星‘这个词出现的次数为T。那么 TF = T/N; 所以表示为： 某一个词在某一个文件中出现的频率....TF-IDF(词频-逆向文件频率)：  表示的词频和逆向文件频率的乘积. 比如：  假定存在一份有N个词的文件A，其中‘明星‘这个词出现的次数为T。...log(X/W) ; 而： TF-IDF =  TF *  IDF = T/N * log(X/W);   我们发现，‘明星’，这个出现在W份文件，W越小 TF-IDF越大，也就是这个词越有可能是该文档的关键字...，而不是习惯词（类似于：‘的’，‘是’，‘不是’这些词）， 而TF越大，说明这个词在文档中的信息量越大.

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    Spark Streaming的实时词频

    （注：运行环境是Ubuntu16， pycharm） 1、 按时段统计：获取scoket端口传输的数据（英文数据即可，方便分词），统计各个时间段内每个单词出现的次数（每个时间段都分别统计，需要使用的关键的...运行结果： 打开terminal ，输入 ：nc -lp 9999   回车   （9999是端口号，可以是随意的数字，但是要与第5行代码设置的端口号一致） ? 控制台输出的结果： ?...2、 累加统计：获取scoket端口传输的数据（英文数据即可，方便分词），统计历史时间段内每个单词累计出现的次数（所有时间段都共一个统计数，需要使用的关键的DStream成员函数：flatMap, map...（导入的包、实例化、设置端口与上一步一致，且要设置检查点，设置命令看上一步第6行代码） ? 运行结果： ? ?

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