文章目录0. 原文学习1. jieba分词工具的安装2. 使用jieba分词工具实现分词3. 获取
微博 文本txt版本4. Python正则表达式
清洗 微博 文本特殊符号(网址, @, 表情符等)5. 再次进行分词,使用前向最大匹配
算法0. 原文学习
原文1学习:
文本处理流程——分词
原文2学习:
数据与步骤
原文3学习:Python正则表达式
清洗 微博 文本特殊符号(网址, @, 表情符等)
1. jieba分词工具的安装
Microsoft Windows [版本 10.0.19042.1466]
(c) Mic
到此这篇lda主题模型分析微博数据(lda主题模型文本分类)的文章就 介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关 推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!版权声明:
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