为什么去除停用词准确率反而变得更低了呢？（停用词表是在网上找的）
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- 2021-08-21 12:14回答 1 已采纳 那就说明压根不是停用词
- 2022-02-18 14:27回答 2 已采纳 可以用for循环写成嵌套列表进行处理，示例如下，获取按行去除停用词的分词结果，并可以直接写入csv或者excel中： from nltk.corpus import stopwords from nl
- 2023-01-05 18:49回答 2 已采纳 给你写了一个参考示例代码，希望对你有帮助，望采纳 # 导入必要的库 import jieba.posseg as pseg # 加载停用词 stopwords = set() with open("
- 2022-06-29 16:09玉面小飞龙s的博客 extraction.text.CountVectorizer(stop_words=[]) stop_words=[] 停用词假如stop_words=[“is”] 那么is就不会统计 统计每个样本特征词出现的次数 CountVectorizer.fit_transform(X) X:文本或者包含文本字符串的可...
- 2022-05-02 19:23回答 1 已采纳 这你高低不得看看源码..程序输出的部分的代码肯定输出了俩不一样的变量
- 2022-08-01 15:33回答 4 已采纳 turtle是包名，不是类名，它下面没有circle方法你应该写成turtle.turtle.circle或者下面的代码不改，上面改成from turtle import turtle-=-=-=-=
- 2022-05-31 19:46回答 1 已采纳 害，第一个问题，你这个data3赋值的时候就有错了，应该把data改成data1不是吗，明明是两个不同的数据；第二个问题也是最关键的问题，你的预测的data1类型是int64，和你的credibili
- 2024-01-16 16:29阡之尘埃的博客 , encoding='utf-8') #Jieba分词函数 def txt_cut(juzi): lis=[w for w in jieba.lcut(juzi) if w not in stop_list.values] return " ".join(lis) 读取本文，分词和标签，注意这里分词和去除停用词都是一起完成的。...
- 2021-04-19 15:54回答 7 已采纳 python不要加标点符号 import pandas as pd id_value = 0 l=[] for i in range(8): if i < 3: id
- 2021-11-16 14:26回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/PFzcnds8310__/article/details/88737593 这篇文章可解决你的问题，下面评论还有一种方法，看你自己适用于哪种方法。
- 2020-08-08 18:39回答 1 已采纳 ``` import os from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from time import perf_counter
- 2022-05-29 17:10biyezuopinvip的博客 在实验三中，我利用gensim第三方库完成语料的训练，将训练了300维的vector，并基于pytorchpytorchpytorch框架构建逻辑回归模型，针对酒店评价数据集进行训练，最终在测试集上达到了**91.2%**的正确率，均高于实验一...
- 2021-08-24 11:45回答 2 已采纳 首先，如楼上所说，需要先确保你的文件路径是绝对目录，不过，既然能生成图片文件，你的文件路径应该没有问题。你上述的情况出现，我分析：你的excel文件是默认背景，这个背景颜色并不是白色，而是透明色，所以
- 2023-11-09 15:11键盘国治理专家的博客 （今天想吃什么菜，挑菜选菜）(2) 清洗数据，数据预处理。（洗菜，切菜）(3) 选择建模方法，进行建模。（蒸炸煎煮焖溜熬炖炒，下锅）(4) 调参。（油盐酱醋放多少）(5) 分析建模效果。（今天味道怎么样，吃的好不好，...
- 2022-04-20 13:47biyezuopinvip的博客 在实验一中，我利用基于规则的方法，完成了对酒店评价语料的情感分析，最终的正确率为68.7%。在实验二中，我构建了朴素贝叶斯分类器，并引入CHI特征、TF-IDF特征、Top-k、对数计算、平滑处理等tricks，最终达到了**...
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9月21日
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9月13日-
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8月21日
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