未明学院:技能帖 | 词云图前置--jieba分词

本文详细介绍了jieba中文分词组件的三种模式:全模式、精准模式和搜索引擎模式,并提供了分词步骤,包括读取数据、分词、删除标点、统计词频和过滤日常用语,帮助读者理解和应用jieba进行文本分析。

在自然语言处理过程中,为了能更好地处理句子,往往需要把句子拆开分成一个一个的词语,以便更好地分析句子的特性,这个过程叫分词。

怎么分词?利用jieba中文分词组件。

三种jieba切词模式介绍

jieba切词有三种模式的选择,分别为全模式,精准模式,搜索引擎模式

1.全模式:

把句子中所有的可以成词的词语都扫描处理,速度非常快,但是不能解决歧义。

2.精准模式:

试图将句子最精确地切开,适合文本分析。

3.搜索引擎模式:

在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于引擎分词.

具体流程

Step01

1.首先导入jieba库。

2.添加词典。

比如我们不希望在精准模式下,中国科学院计算所不被切开,我们可以将其添加进词典。

接下来就可以运用上面知识点,对文章词语的词频进行提取(关键词)了。

Step02

1.首先读入我们的数据。

2.然后利用结巴进行切词。

3.删除标点符号

如果你看到很多的标点符号,别慌,他们是可以被删除的。

 Step03

1.删除标点符号后,就可以对词语进行词频的统计了。

2.过滤日常用语

你会发现有很多,类似于“之,与,中,有”这类高频出现,扰乱视线的日常用语,所以我们选择使用停用词将他们过滤。

这样我们就把停用词过滤了,就能提取文章中词频比较高的一些词并对其进行分析,或者绘制词云图了。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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