Aspose.Words 最新破解版 去除了“Evaluation Only. Created with Aspose.Words. Copyright 2003-2011 Aspose Pty Ltd.”水印

本压缩包中是官方的源码示例，是.NET 平台C#语言的示例，所有示例都做过测试，本人去掉了影响编译的版本控制文件，数据目录中包括测试过程中生成的word 文档，可对比原模板来学习代码的影响。

在C#环境下，使用Aspose.Words实现Word图片封面操作，

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使用词图方法与词袋方法进行文本分类 介绍 该项目的目标是使用向量空间模型对一定数量的文本进行分类，向量空间模型是文档的空间表示形式。 每个文档都可以描述为具有一定数量特征的矢量，每个特征对应于训练词汇集中的特定单词。 所使用的数据集是经过预处理的路透数据集，其中包含5,495个培训文档和2,189个测试文档，并带有8个不同的标签。 预处理已用于将标记化，停用词删除和词干应用于初始文本。 笔记本中描述的方法背后的想法是构造“智能”文档术语矩阵，即大小为n×m的矩阵，其中n是文档数，m是要素数，选择“正确的”权重进行填充在这些矩阵中。 “好”的权重可以区分不同的文本标签，并且对于将要使用的任何学习算法都将有很大的帮助。 词袋与词图 在通常的单词表示法包中，不考虑文本中不同单词之间的顺序； 它是使用TfidfVectorizer在此处构建的。 与单词袋表示法不同，单词图表示法根据单词在文本中的位

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敏感词过滤 python3 测试过滤效果 python -m speachless.test 输出json文件 至 dist python -m speachless.sensitive_tree 简介 speachless/lib 敏感词库, 三个种类，涉政, 色情, 自定义. speachless/sensitive_tree.SensitiveTree 根据词库中的敏感词构造检测tree speachless/sensitive_filter.SensitiveFilter 检测输入内容是否与敏感词匹配 使用 git archive master | tar -x -C /project/xxx/speachless ** 应该将以下对象 作为全局变量避免每次重新初始化 tree 造成额外开销 ** ** 当导入外部词库时， 应避免词库中存在特殊字符** sensit

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