文字挖掘 该文件夹包含我的各种AI和机器学习项目的文本分析和自然语言处理（NLP）模型。

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KH coder 文本分析工具，亲测可用，日语、英语、汉语都可以进行分析（值得一试）

上市公司新闻文本分析与分类预测 简介 上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下： 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文） 从Tushare上获取沪深股票日线数据（开、高、低、收、成交量和持仓量）和基本信息（包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等） 对抓取的新闻文本按照，去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果，抽取出每条新闻里所包含的（0支、1支或多支）股票名称，并将所对应的所有股票代码，组合成与该条新闻相关的股票代码列表，并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本，利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息，反之则是

文本预处理介绍 文本预处理一般是指将原始数据通过数据转换,缺失处理等手段转化为符合要求的“新”数据集的过程。预处理本身是一件极其耗费时间的事情，繁琐且涉及细节很多。预处理做的不好，对后面的建模分析等等都会有很大的影响。 对于自然语言的文本数据,处理过程一般包括文本清洗、分词等，其中每个步骤在中英文处理时都有些不同,如中文分词的难度远大于英文,而英文需要转换大小写、词形还原等步骤。 接下来将会分别介绍中英文预处理中的重点环节，结合实际介绍和使用包括jeba,NLTK 等工具包,实现分词和词干提取等步骤,最后展示完成一个（词频统计）实际任务。 一般来说,文本数据预处理的第一步是文本清洗，这个环节非

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（结合哈工大停用词表、四川大学机器智能实验室停用词库、百度停用词表等）

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