Python自然语言处理

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通过钻研本书，你将学到：

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我看到的最好的自然语言处理方面的资料，特意拿出来分享，已经整理好，5个积分，也不贵了

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　《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求...

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Python自然语言处理-BERT实战

给大家分享一套课程——Python自然语言处理-BERT实战，提供全部课程资料，包括PPT,数据,代码。 Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。...

python自然语言处理（NLP）入门.pdf

NLTK是Python的⾃然语⾔处理⼯具包，在NLP领域中，最常使⽤的⼀个Python库。 简单来说，⾃然语⾔处理(NLP)就是开发能够理解⼈类语⾔的应⽤程序或服务。 这⾥讨论⼀些⾃然语⾔处理(NLP)的实际应⽤例⼦，如语⾳识别、...

Python 自然语言处理笔记.md

本文首先介绍了自然语言处理的基本概念和思路,然后简述了自然语言处理的几大基本任务,如分词、语义理解等。接着给出了使用Python实现这些任务的示例代码,包括分词、情感分析、文本生成等。最后讨论了自然语言处理的...

Python自然语言处理-分析句子结构

目的是要回答下列问题：（１）如何使用形式化语法来描述无限的句子集合的...＃普遍存在的歧义重要的目的是自然语言understanding，当识别一个文本所包含的语言结构时，可以从中获得多少文本的含义？一段程序在通读了

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Python自然语言处理-从文本提取信息

回答下列问题： 　（１）如何能构建一个系统，以至从非结构化文本中提取结构化数据？ 　（２）有哪些稳健的方法识别一个文本描述的实体和关系？ 　（３）哪些语料库适合这项工作，如何使用它们来训练和评估模型？...

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

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适用于最新的谷歌浏览器版本 122.0.6261.58, 主要用于selenium自动化操作,Python调试脚本,经测试可正常使用。

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第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛-PythonB组题目

您正在寻找的是第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python B组的题目全集。蓝桥杯大赛作为国内知名的计算机程序设计竞赛，一直以来都以其高水平的题目和严格的评选标准而备受瞩目。本次大赛的Python B组题目更是涵盖了众多编程领域的知识点，无论是算法设计、数据结构还是编程技巧，都考验了参赛者的深厚实力。 这份题目全集以PDF格式呈现，清晰易读，方便您随时查阅和学习。每一道题目都经过精心设计和筛选，旨在考察参赛者的编程思维、问题解决能力以及创新能力。无论您是正在准备参赛的选手，还是对编程感兴趣的爱好者，这份题目集都将为您提供一个极好的学习和挑战的平台。 通过这份题目集，您可以深入了解蓝桥杯大赛的出题风格和难度，熟悉各种编程问题的解题思路和方法，从而提升自己的编程能力和竞技水平。此外，这些题目也是极好的练习材料，可以帮助您巩固和拓展编程知识，提高解决实际问题的能力。 适用人群： 蓝桥杯大赛参赛选手 计算机专业学生 编程爱好者 对算法和数据结构有兴趣的学习者 资源特点： 高质量的题目设计，涵盖广泛的知识点 清晰易读的PDF格式，方便查阅和学习 提供解题思路和方法，有助于提升编程能力

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1、Python环境搭建 1.1 Python简介 1.2 Python语言的发展历程 1.3 Python语言的主要特点 1.4 Python应用场景 1.5 Python环境搭建 1.6 第一个Python程序 1.7 集成开发工具 2、Python语法基础 2.1 Python中的输入输出函数 2.2 Python中的注释 2.3 Python中的变量 3、Python中的基本数据类型 3.1 整型-int 3.2 浮点型-float 3.3 布尔类型-bool 3.4 字符串类型-str 4、Python中的常见运算符 4.1 算术运算符 4.2 关系运算符 4.3 逻辑运算符 4.4 位运算符 4.5 成员运算符 4.6 身份运算符 5、Python中的分支结构 5.1 单向分支-if语句 5.2 双向分支-if 5.3 多分支-if 5.4 分支结构的嵌套 5.5 条件表达式 6、Python中的循环结构 6.1 while循环 6.2 for循环 6.3 循环结构嵌套

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计算机二级python真题题库（题目+答案）电子版笔记2

本资源包含历年来计算机二级python真题题库（题目+答案）电子版笔记1，共15套真题，80道习题及2套练习题。计算机二级python考试的大部分内容都十分基础，可以帮助初学者用来入门Python。考试有40分的单选题、60分的操作题。其中单选题是公共基础题（10分，包括计算机基础、数据结构与算法等相关知识）及Python基础相关的题目（30分，包括python基本语法规则、安装方法、第三方库等相关知识）。 最重要的其实就是操作题，操作题就是给定一定的情景环境，让考生编写相应代码。操作题一共有六大题，包括3道基本操作题（各5分）、2道简单应用题（分别10、15分）和一道综合应用题（20分）。其中基本操作提多以填空形式出现较为简单，应用题多考察一些常用函数，综合应用题难度较大，需要重点练习一下！ 如果有小伙伴刚好想要入门这门语言的话，顺带考个证书会是个不错的选择~

大麦网抢票脚本【Python脚本】

Python脚本，使用Selenium 模拟浏览器操作。 在使用 Chrome 浏览器，用户可以使用鼠标滑动、按键点击以及键盘输入，作为信号输入设备向浏览器传达指令，浏览器收到指令后执行渲染。 这里提到的 Selenium WebDriver 是对浏览器提供的原生 API 进行封装，使用这套 API 可以操控浏览器的开启、关闭，打开网页，操作界面元素，控制 Cookie。简单说就是，可以通过写代码的方式来自动实现用户鼠标和键盘信号的输入。 由此实现模拟人为操作进行登录、验证、刷新网页以及点击购票等操作。

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利用Python实现中文文本关键词抽取（三种方法）

文本关键词抽取，是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段，通过3-5个词语准确概括文本的主题，帮助读者快速理解文本信息。目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取，以及多种算法相融合的关键词抽取。笔者在使用前三种算法进行关键词抽取的学习过程中，发现采用TF-IDF和TextRank方法进行关键词抽取在网上有很多的例子，代码和步骤也比较简单，但是采用Word2Vec词聚类方法时网上的资料并未把过程和步骤表达的很清晰。因此，本文分别采用 1. TF-IDF方法 2. TextRank方 3. Word2Vec词聚类方法 实现对专利文本（同样适用于其它类型文本）的关键词抽取，通过理论与实践相结合的方式，一步步了解、学习、实现中文文本关键词抽取。