我想把公众文章内容就行去除特殊符号，分词，导入停用词表，并去停用词，结果也是以这样表的形式
是在juypter上的操作
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CSDN专家-黄老师 2022-04-13 09:19关注你的是简单清洗处理，如果要分词，用jieba模块可以满足你需求
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- 2022-04-13 06:36回答 3 已采纳 你的是简单清洗处理，如果要分词，用jieba模块可以满足你需求
- 2022-02-28 18:58回答 1 已采纳 根据需求或者根据已有数据，来确定每项数据的类型，长度，取值范围即出现异常值之后的缺省值。这样就可以用正则来进行数据检查， 发现异常值就改为缺省值， 或者提示出错。 就像这样的规则：某项实时采集的检测数
- 2022-04-26 15:14回答 1 已采纳 一般要保障采样的周期性，即保障信号段采样时间内轴承转过了一周或以上，再结合采样频率计算出每段信号的长度。截图没有说的太明白，估计随便取的吧！
- 2020-12-18 12:48weixin_39847556的博客 文本分类一、建立语料库文本数据的获取方法一般有两种：使用别人做好的语料库爬虫去获取自己的预料数据二、文本预处理1、除去数据中非文本部分一般可以使用正则表达式去进行删除2、处理中文编码问题由于python2不...
- 2022-03-12 11:26回答 5 已采纳 使用pandas读取成数据框用replace方法来做，参考代码如下： import pandas as pd df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'v':[332,'1d
- 2022-02-24 11:25回答 3 已采纳 可以用啊，判断GPU是否可用 ，否则使用cpu device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
- 2021-02-19 11:53回答 5 已采纳 代码编辑完成，基本实现三个需求。 # coding='utf-8' import os import datetime import shutil import openpyxl from op
- 2020-12-17 02:50weixin_39943442的博客 一. 文本预处理文本处理的核心任务是要把...建立分类文本语料库2.1训练集语料(已经分好类的文本资源)目前较好的中文分词语料库有复旦大学谭松波中文分词语料库和搜狗新闻分类语料库。复旦大学的语料库小一些，但是质...
- 2022-04-17 08:58回答 3 已采纳 读取文档为字符串，使用re.sub剔除不需要的特殊符号，然后再剔除停用词，参考例子： import re import jieba data = 'Are these datasets? yes, t
- 2023-04-19 19:59回答 2 已采纳 使用Python中的os和glob库来实现对文件夹下的多个文本进行去停用词和分词。
- 2021-11-08 14:45回答 1 已采纳 类似于这样操作改变数组维度： m = [x for x in df['data']] m=np.array(m).reshape(12,2,2,3) l=np.array(df['label']).r
- 2020-11-24 04:20weixin_39768388的博客 原标题：用python做NLP：中文文本预处理数据挖掘入门与实战 公众号： datadw一 得到原始文本内容defFileRead(self,filePath):f = open(filePath)raw=f.read()returnraw 二 中文分词defNlpirTokener(self,raw):result...
- 2023-03-29 19:09回答 3 已采纳 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 读取CSV文件
- 2020-04-07 00:36Seepen_L的博客 中文文本分类之数据预处理0 前期准备语料库停用词其他1 正则匹配* 针对搜狗语料的xml正则匹配出内容和类别2 分训练集和测试集3 合并训练集4 jieba分词收尾 0 前期准备 语料库 我做的是中文新闻分类，新闻分类现有的...
- 2022-07-15 12:09文本数据预处理，包括分词，去停词，读取文件等操作
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