Python对爬取微博的评论进行jieba分词和词频统计

字词频统计和切分词工具(词性标注工具，用于分词管理)，两个工具，支持单文件和目录处理。

利用500万条微博语料对微博评论进行情感分析-附件资源

Python爬虫豆瓣电影TOP150的信息并对爬取评论数第一的电影并将评论进行词云展示,信息包含电影详情链接,图片链接,影片中文名,影片外国名,评分,评价数,概况,导演,主演,年份,地区,类别等内容,

结巴分词包

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.net分词实例支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析; 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义; 搜索引擎模式,在精确模式的基础上

支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提

jieba(结巴)是一个强大的分词库,完美支持中文分词,本文对其基本用法做一个简要总结。 特点 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析; 全模式,把句子中所有的可以成词的词

Python中jieba分词工具是一款非常重要的工具，可用于中文文本的分词处理。通过使用jieba，我们可以方便地将中文文本分成词语，为后续的自然语言处理提供基础。本文主要介绍了jieba的用法，包括

亚马逊评论详情页是动态加载的，不过多折腾，直接用selenium进行爬取；用pandas写入csv文件，解决乱码、无序问题；