自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要领域。在对中文做自然语言处理的时候,一个很基础的操作就是分词:因为中文不像英语有现成的单词划分,需要将汉字序列切分成一个个单独的词,以便于后续的处理和分析。
今天我们的题目就是:
统计出《三国演义》书中被提及最多的角色
当然,精确统计是比较复杂的,比如同样是刘备,可以是刘备、玄德、刘豫州、刘皇叔、使君、先主、备,而同样的主公、丞相、将军这些称谓在不同语境下指的又是不同的人。这里我们就只粗略算个大概即可,统计哪些个名字出现次数最多。你可以尽量让结果更接近实际值。
这是我的结果,数值仅供参考。
为了方便大家,我已经准备好了《三国演义》的 txt 文件,UTF8 和 GBK 的版本都有,公众号里回复关键字三国
在知乎上逛一逛,你会发现现在很多人写的有关 Python 的文章都在用这个套路:
采集相关的文本
中文分词
统计词频
生成词云
所以,今天的附加题是开放式的,你可以在统计分词的基础上,发挥更多的想象力:图表可视化、生成词云、分析人物的关联性、人物出场分布等等。
详细解答和参考代码将在下次栏目中给出,也可以其他同学在留言中的代码。
期待各位同学提交解答。
codeshare.io等代码分享网站,只需将代码复制上去保存,即可获得一个分享地址,非常方便。
【解答】暴力计算圆周率
上次的题目,提示了两种方法:均匀点阵、蒙特卡洛方法。
这里有个细节要注意,如果过你用点阵的话,圆心位置的选取,会直接影响到结果的准确度。因为如果把圆心设在点上,距离 R 的范围内,直径上是有 2R + 1 个点;而设在点的间隔之间,直径则是 2R 个点。那么这时候,分母选择 R² 还是 (R+1)²,结果就不一样了。
一个简单的实现:
蒙特卡洛法 + 绘图:
上次提交答案的同学有:
hoshea、a87g5o、张钒、谢谢谢伟、Cool、王文亚、Famisi、星星
大部分同学都提供了2种不同解法,Cool和王文亚还实现了无穷级数法。
感谢各位同学的参与。
期待在下一期中看到你的代码!
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