用docx4j,jar出去word书签，在word书签中插入文本 源码可以通过以下链接查看： https://github.com/xulp-mzl/xlp-core https://github.com/xulp-mzl/xlp-third https://download.csdn.net/download/x15179220203xlp/9920651 实例： public static void main(String[] args) throws Docx4JException { DocxBookmarkTemplate docxBookmarkTemplate = new DocxBookmarkTemplate("f:/12.docx"); docxBookmarkTemplate.beforeInsertText("title", "收拾2hj").afterInsertText("space", "哈哈2") .replaceText("id", "yee ").replaceText("textBox", "哈哈").replaceText("content1", "ss是"); docxBookmarkTemplate.save(new File("f:/13.docx")); docxBookmarkTemplate.close(); }

对下载的IMDB数据集中的test和train分别进行预处理从而方便后续模型训练，代码为PreProcess.py。预处理主要包括：大小写转化、特殊字符处理、stopwords过滤、分词，最后将处理后的数据存储为CSV格式，以方便后续调试。借用了nltk的 stopwords 集，用来将像 i, you, is 之类的对分类效果基本没影响但出现频率比较高的词，从训练集中清除。

EAST（Efficient and Accuracy Scene Text） 在使用 GPU 在实时视频流中实现文本检测之前，首先对在 CPU 上运行 EAST 检测模型与 GPU 运行多少加速进行基准测试。 在没有 GPU 的情况下测量 EAST 文本检测 FPS 吞吐率（即在 CPU 上运行）： # python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb # GPU 下测量 EAST 文本检测 FPS 吞吐率（即在 GPU 上运行）: # python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb --use-gpu 1

txt删除文本中的空白行，将txt文件直接拖到bat文件上

文本挖掘是数据挖掘的重要内容之一,对于信息的获取和知识的发现具有十分重要的意义,同时也是维护互联网信息内容安全的重要手段。对文本挖掘技术和信息内容安全的基本概念和理论进行系统地归纳并对相关前景进行了展望。研究分析了文本挖掘和信息内容安全的定义及文本挖掘与现有的数据挖掘和自然语言处理进行了对比;深入总结分析了文本挖掘的数据预处理、挖掘分析以及可视化过程中涉及到的关键技术和文本挖掘在信息内容安全领域的相关应用;研究新的文本特征表示模型、发展全新的非结构化的文本挖掘算法和构建融合大数据处理、自然语言处理、数据挖掘、图像处理、模式识别相集成的文本挖掘综合系统是提升文本挖掘性能的重要方向。

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在Microsoft Office（Word，Excel，Power Point），LibreOffice（书写器，Calc，Impress），Visio和文本/ ASCII文件（RTF / TXT / CSV / MD / HTML等）中进行搜索。 对于所有其他文件，它将使用模糊逻辑来检查文件是文本文件还是二进制文件。 如果是文本，它将在文件内容中搜索匹配项。 在Windows 7或更高版本上运行。 需要.NET Framework 4.7或更高版本。 在VB.NET 2019中开发的开源软件。

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文本信息隐藏是保护文本内容安全性与完整性的重要技术。综述了中文文本信息隐藏的研究进展，根据中文文本信息隐藏的线索，将已有的算法分为3类：基于文本图像的算法、基于文本格式的算法和基于文本内容的算法，分别阐述了每类算法的实现过程，分析其优势与不足，并且对比分析了它们的原理、嵌入容量和抵抗攻击能力等。此外，总结了中文文本信息隐藏技术存在的问题，并且对其研究趋势进行展望，期望为该领域的研究提供参考。

认为因短文本具有特征稀疏性和高度冗余性,微博短文本的预处理及学习方法研究已经成为微博信息挖掘及应用的关键,并在许多方面有着非常重要和广泛的应用。重点分析微博短文本的特性,并对微博短文本的预处理和学习方法及其应用现状进行归纳和总结,包括短文本特征表示、短文本特征拓展与选择、短文本分类与聚类学习、热点事件发现及自动文摘等。最后指出相关研究的局限性,并对未来的发展方向进行展望。