关键词提取是自然语言研究领域的基础和关键点，在很多领域都有广泛的应用。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据，首先对数据进行数据清理，去除其中的噪声数据，然后对每篇新闻进行数据结构解析，在解析的基础上计算了词语的TFIDF权重、词位置权重、词性权重、词长权重和词跨度权重，综合考虑这些权重计算出词语的综合权重，以综合权重最大的前8个词语作为新闻的关键词。从准确度、召回率及F1值3个指标对改进算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比，发现改进算法在3个指标上均优于经典的TFIDF算法，与专家标注比较接近，值得推广应用。

以中国知网学术期刊网络出版总库中2003―2012年的水资源学科核心期刊论文为基础,采用Bibexcel统计关键词频次,采用Ucinet和Netdraw绘制共词网络,运用SPSS进行共词聚类分析与多维尺度分析,研究高频关键词之间的内在联系,评述水资源学科的研究热点与研究现状。 研究结果表明,水资源学科在研究过程中形成了水资源可持续利用、社会可持续、水资源系统和水资源管理四大类群体,并且四者之间具有较强的关联性。

ROUGE 2.0 ROUGE 2.0是用于自动汇总任务的易于使用的评估工具包。 它使用度量标准系统，该系统通过将自动生成的摘要或翻译与一组参考摘要（通常是人为生成的）进行比较来工作。 ROUGE是计算自动生成的摘要的有效性的标准方法之一。 要了解ROUGE的工作原理，请。 产品特点 最新版本的ROUGE 2.0支持以下功能： 评估ROUGE-N（字母，二元组，三元组等） 评估ROUGE-L（总水平LCS） 对ROUGE-S和ROUGE-SU的评估（带有单字的跳字和跳字） 一次性评估多个ROUGE指标 不同语言的词干 使用可自定义的停用词删除停用词 unicode文本的评估（例如波斯

《Global Positioning System_Theory and Applications》这本书相信研究过GPS的都了解吧，号称GPS中的经典，蓝宝书。 1. 英文PDF，可取词。 2. 分为上下册，第一册800来页；第二册660多页。 3. 有书签，很清晰

如下所示： #!/usr/bin/python2.6 # -*- coding: utf-8 -*- import time class Node(object): def __init__(self): self.children = None # The encode of word is UTF-8 def add_word(root,word): node = root for i in range(len(word)): if node.children == None: node.children = {} node.chil

作为爬虫小白，代码偏向简单，大佬勿喷~ 本次使用语言：Python 本次使用库：requests、wordcloud、jieba 思路 通过尝试，在网页版微博死活找不出文本url（可能是能力有限），在移动端微博找到了，所以推荐大家爬取移动端微博数据。 移动端微博网址：https://m.weibo.cn/ 1.此次爬取的是“方方”的文本，进入开发者模式，找到名为”getIndex…“的接口。可以看到Preview里有id和text。 2.进入此url，发现没有中文text，对此疑惑不解。搜索id发现有多个匹配，推断id为微博的编号。 此外，在url后加上”&page=”可以实现翻页。 3.

据说是百度屏蔽的敏感词.意思就是很有可能百度会因为这个词，而对用户不展示你的内容

毕业典礼朗诵词.doc

日语修订版第一册单词(含词例全).docx

闲的没事学着用Python做了一个爬弹幕的，然后可以生成词云，做着玩。。。想要就拿走吧。。。好麻烦啊，为什么CSDN摘要必须大于五十字