恢复上升 简历解析器和摘要器工具可对简历进行分类，并根据用户要求对简历进行排名。 数据集 包含1000个以csv格式标记的简历（根据特定简历所属的主要类别/类别进行标记）。 我们将使用此csv格式的简历数据集来训练我们的模型以进行分类。 然后，我们的模型应该能够处理任何看不见的简历。 参考文件： Utils / Analysis.ipynb ：数据清理+预处理+可视化+见解 Utils / Summarize.ipynb ：恢复汇总算法 Utils / pdftotext.ipynb ：使用pdfminer将odf转换为文本 Utils / Modelling.ipynb ：主文件+代表性更改+培训+模型比较+测试 Utils / naive_bayes.ipynb ：多项朴素贝叶斯实现 Utils / svm.ipynb ：svm实现 Utils / clean_data1.csv ：

NLTK-停用词文件（各国语言）

1.用于解决 nltk.stem.WordNetLemmatizer()时报错BadZipFile(“File is not a zip file“)的解决方法； 2.需要将文件解压为omw-1.4；

汇总整理一套Python网页爬虫，文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘的兵器谱。 1. Python网页爬虫工具集 一个真实的项目，一定是从获取数据开始的。无论文本处理，机器学习和数据挖掘，都需要数据，除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外，常常需要大家自己动手爬数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了，幸好，Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架，既能爬取数据，也能获取和清洗数据，也就从这里开始了： 1.1 Scrapy 鼎鼎大名的Scrapy，相信不少同学都有耳闻，课程图谱中的很多课程都是依靠Scrapy抓去的，这方面的介绍文章有很多，推荐大牛pluskid早年的一篇文章：《Scr

第一种方法（线上安装） （该方法时间长，建议使用第二种方法） ①安装NLTK库 打开anaconda prompt，在命令行里面输入 pip install nltk 当界面显示 successfully built nltk ,说明NLTK库已经安装成功了 ②下载NLTK的book数据包 成功安装NLTK库后，在anaconda prompt界面输入python进入交互模式（或者打开python编辑器spyder，新建一个新文件） 运行以下代码 import nltk nltk.download() 等待，将会出现如下的界面 选中需要下载的book包和下载路径，点击download（该过程

采用Python编程和nltk库 统计中英文文本文件中词汇出现的频率并进行统计分析

summary.py 简单的基于多语言Python和NLTK的文本摘要实现。 安装 $ pip install pysummarize 设置 使用之前，请确保已下载stopwords和punkt NLTK软件包： import nltk nltk . download ([ 'stopwords' , 'punkt' ]) 快速开始 from summarize import summarize summarize ( "Alice and Bob are friends. Alice is fun and cuddly." " Bob is cute and quirky. Together they go on wonderful" " adventures in the land of tomorrow. Alice's cuddline

summarize.py, 使用nltk总结文章的python 脚本 summarize.py使用nltk总结文章的python 脚本。需要：python2.7/python 3nltk ( 如果使用 python 3，请参见下面nltk stopwords 语料库( python -c 'im

http://www.nltk.org/nltk_data/ 上下载的stopwords.zip，解决nltk.download("stopwords")无法成功的问题

由于'omw-1.4'需要到外网下载，在这里上传一个供不能用外网的下载使用