nlp_windows_exe_ui 介绍 python3.6-制作一个包含NLP基本功能系统（Windows exe）自然语言处理系统。系统功能：分词，词性标注，关键字提取，文本分类；由于要打包成exe的关系，我将原本的项目的多一个文件的集成到一个python文件（合并文件）里，只保留了使用该系统所需要的函数，方便打包，通俗地讲就是，生成生成词向量过程，装袋过程，模型训练过程的，以及一些中间步骤的程序代码，这些有些涉及很多库的，这些打包进去。但是整个项目里的东西是完整的（包括数据） 运行这个系统需要数据支持，所以请合并像我这样将所要使用的数据跟exe放在同一个文件夹下，否则运行不了。 软件架构 系统实现： 分词：使用jieba中文分词（去中断词，精确模式）； 词性标注：使用jieba库里的posseg包进行词性标注； 关键词：基于lda模型结合tfidf的最合适的前六个词； 文本分类：给

数据挖掘或机器学习，文本分类，聚类完整数据集合数据挖掘或机器学习，文本分类，聚类完整数据集合数据挖掘或机器学习，文本分类，聚类完整数据集合数据挖掘或机器学习，文本分类，聚类完整数据集合 有各种类别，适合文本分类，，

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文本分类现状和应用

利用tensorflow的中文文本分类程序，包括CNN和RNN实现，程序结构清晰，便于学习理解。

图模型在机器学习有着广泛的应用。相比图模型，Sum-Product Networks模型具有更强表达能力和更快的推理速度，所以其在对文本和图像数据建模有着广泛的应用。本文总结Sum-Product Networks这一新的深度概率模型的研究进展，先介绍了固定结构的Sum-Product Networks的参数学习方法，再介绍了根据不同的输入数据而进行的结构和参数学习方法。并且介绍了判别式和生成模型的Sum-Product Networks，最后介绍了Sum-Product Networks在文本分类上的应用。

采用XML做数据库存储样本特征库，进行样本训练，可以直接加载词典后进行分本分类。也可以清空样本库，重新选择样本库进行训练

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用于生成训练语料，供文本分类器使用。在控制台操作，简单易用