N-gram算法：词共现矩阵的Python实现

最新推荐文章于 2025-06-07 22:16:26 发布
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本文介绍了如何使用Python实现N-gram算法和构建词共现矩阵，这是自然语言处理中的重要技术，用于捕捉文本中词语的共现关系。通过示例代码详细解释了生成N-gram模型和词共现矩阵的过程，这些工具对于文本分析、情感分析和信息检索等任务非常有用。

在自然语言处理(NLP)领域中，N-gram是一种常用的文本分析技术，用于捕捉文本中词语的共现关系。N-gram模型通过计算相邻词语的频率来推断它们之间的关系。词共现矩阵是一种常见的N-gram模型的表示方法，它以矩阵的形式展示了文本中词语之间的共现情况。本文将介绍如何使用Python实现N-gram算法和词共现矩阵。

首先，我们需要准备一个文本语料库作为输入数据。可以是任何类型的文本数据，如新闻文章、小说或者网页文本。在这个示例中，我们将使用一个简单的文本数据集来说明。

corpus = [
    "I like to play soccer",
    "I like to play basketball",
    "I like to watch movies",
    "I like to play soccer"
]
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它可以帮助我们了解在给定的语料库中，哪些词语经常一起出现，从而揭示它们之间的相关性。通过分析共现矩阵，我们可以识别出在给定语料库中经常一起出现的词语，从而揭示它们之间的相关性。在实际应用中，你可能还需要考虑其他因素，如词语的加权、共现窗口的动态调整等。在这个例子中，我们将使用一个简单的文本文件作为我们的语料库。在这个例子中，我们使用两层循环遍历每个单词，并通过判断它们之间的距离是否在共现窗口大小内来确定它们是否共现。在这个例子中，我们设置了一个阈值，只输出出现次数大于等于阈值的共现词语对。
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在 Python 中从文本创建 N-Grams
迹忆客
09-28 698
上述错误消息和问题的原因是 NLTK 库对于某些方法需要某些数据，而我们尚未下载这些数据，特别是如果这是您首次使用的话。要安装 nltk，我们可以使用以下 pip 命令。常见的 n-gram 包括 unigram、bigram 和 trigram，它们是有效的，当 n>3 时可能会遇到数据稀疏的问题。我们可以有效地创建一个 ngrams 函数，该函数接受文本和 n 值，并返回一个包含 n-gram 的列表。它可以帮助我们使用 NLTK 推荐的单词分词器创建一个令牌化的文本副本，然后再编写更详细的代码。
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Python关键词共现矩阵【论文】 Python是一种高级、解释性、面向对象的编程语言。它具有简洁的语法和易于阅读的代码风格，使得它成为初学者和专业开发人员的首选语言之一。Python具有广泛的应用领域，包括Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、网络编程等。它拥有强大的第三方库和工具生态系统，如NumPy、Pandas、Matplotlib和TensorFlow，使得开发人员能够快速构建复杂的应用程序。Python还是一种跨平台的语言，可以在多个操作系统上运行，如Windows、Linux和MacOS。
n_gram算法词共现矩阵 python实现
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基于 2-gram 模型的智能宋词生成系统实现与原理
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转自：https://flystarhe.github.io/docs-2014/algorithm/similarity-more/readme/ def Ngram_distance(str1, str2, n=2): tmp = ' ' * (n-1) str1 = tmp + str1 + tmp#表示以首字母开头和本char结尾 str2 =...
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