文字挖掘 此代码可用于为文档分配关键字，并从文档数据库中查找单词之间的关联规则。 此外，只需稍加修改，就可以使用搜索关键字创建文档建议系统。 入门 克隆此存储库 执行textMining.py 系统将要求您提供支持和信心。 输入那些，您将获得关联规则作为输出。 就是这样。 做得好！ 先决条件 需要在计算机上安装python 3.6。 运行测试 编写代码的方式是，当您执行TextMining.py时，它将检查名为documentDatabase的文件夹并读取其中的所有.txt文件。 每个文本文件都充当一个单独的文档。 由于代码的输入应该是文档数据库，因此我们在documentDatabase文件夹中有多个文档。 读取所有文档，然后通过删除停用词来对其进行清洁。 使用词干进一步清除单词。 停用词列表可以在listOfStopWords.txt中找到 Example of stemmin

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中科院计算所，讲述“信息检索”比较全的讲义，值得参考.

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使用python对51job的招聘信息进行爬虫，使用python对职位信息输出词云，词频统计图，使用jieba库进行分词，然后使用gensim的word2vec进行词向量训练，然后使用sklearn的k-means算法进行聚类。压缩包内有代码，数据，简单的小论文文档，代码来源于网络，论文自己写的，水平一般。代码在anaconda的spyder开发环境可以正常运行。

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