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首頁免費課 Python數(shù)據(jù)預處理（二）- 清洗文本數(shù)據(jù) 問答

Python數(shù)據(jù)預處理（二）- 清洗文本數(shù)據(jù)

                
                伏草惟存
            算法工程師

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                難度中級
            
                時長 3小時48分
            
                學習人數(shù)
            
綜合評分8.43
                            12人評價
                        查看評價
                                9.5
                                內(nèi)容實用
                            
                                7.8
                                簡潔易懂
                            
                                8.0
                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

怎么沒有源代碼

講師回答 / 伏草惟存

https://github.com/bainingchao/DataProcess

1 回答 916 瀏覽 1-2 yield生成器實現(xiàn)斐波那契數(shù)列

2019-08-04

求源碼下載

講師回答 / 伏草惟存

https://github.com/bainingchao/PyDataPreprocessing

3 回答 819 瀏覽 2-6 NLTK詞頻統(tǒng)計（2）

2019-07-25

sklearn中tf-idf中結(jié)果的（0，10）的10是什么意思？

講師回答 / 伏草惟存

表示該文檔類別下某個詞的概率。其中10代表這個特征詞的所在位置的序號

1 回答 1039 瀏覽 2-9 slearn計算多分類下的TFIDF

2019-07-23

正則過濾掉特殊符號、標點、英文、數(shù)字等這段代碼可以提供一下嗎

講師回答 / 伏草惟存

# 正則對字符串清洗def textParse(str_doc):? ? # 正則過濾掉特殊符號、標點、英文、數(shù)字等。? ? r1 = '[a-zA-Z0-9’!"#$%&\'()*+,-./:：;；|<=>?@，—。?★、…【】《》？“”‘’！[\\]^_`{|}~]+'? ? # 去除空格? ? r2 = '\s+'? ? # 去除換行符? ? str_doc=re.sub(r1, ' ', str_doc)? ? # 多個空格成1個? ? str_doc=re.sub(r2, '...

1 回答 1757 瀏覽 2-4 自定義去停用詞

2019-07-22

NLP 分詞NLPTokenizer運行報錯，其他的正常

講師回答 / 伏草惟存

你可以借助jiagu或者jieba分詞，性能都差不多。

1 回答 1949 瀏覽 2-3 HanLP分詞精講

2019-07-17

源碼下載問題

講師回答 / 伏草惟存

https://github.com/bainingchao/PyDataPreprocessing

1 回答 537 瀏覽 2-5 NLTK詞頻統(tǒng)計（1）

2019-07-11

并未循環(huán)迭代生成器，計算出的執(zhí)行時間不正確

講師回答 / 伏草惟存

可以的

1 回答 925 瀏覽 1-2 yield生成器實現(xiàn)斐波那契數(shù)列

2019-07-09

請問老師，后續(xù)課程何時能上線？

講師回答 / 伏草惟存

全部視頻已經(jīng)錄制完畢，等待慕課網(wǎng)工作人員擇時推送

1 回答 722 瀏覽 2-10 實戰(zhàn)案例：30萬新聞文本特征提取

2019-07-08

開始學習

課程須知: 1、本課程面向一定編程基礎(chǔ)的計算機專業(yè)、軟件工程專業(yè)、通信專業(yè)、電子技術(shù)專業(yè)和自動化專業(yè)的學生。 2、本課程也適用于大數(shù)據(jù)從業(yè)者及人工智能相關(guān)工程人員。 3、任何有興趣的同學均適合學習。

老師告訴你能學到什么？: 1、掌握不同分詞工具與適用場景 2、掌握文本特征選擇與提取方法

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