这是一类比较实用的小系统，实现了从文件中读出的内容进行查找与替换

java实现web的文本编辑器，页面引入js就可以实现文本编辑器

20个新闻组文本分类 本笔记本包含使用数据集、使用和库的文本分类实现，以及使用库的一些模型解释。 本笔记本随附的博客文章：

本事例采用英文单词数据库，当用户在文本框中输入的字符数为两个及以上时（可以通过completeLen = 2来设置，此功能主要是防止输入字符太少时，匹配项过多，反而影响用户体验），自动从数据库中取出与之匹配的其它单词，供用户选择。

本程序将文件内容读入字符串中，然后实现查找字符串，替换字符串，删除字符串，计算文件长度，插入行等文本常见操作

将训练集、测试集、验证集、标签集放到THUCNews/data文件夹下即可。数据格式为每行一个句子加它的标签，用\t分隔开。文件中已经包含了BERT的预训练模型。项目的详解博客在https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/120583820

功能： （1）支持全文展开/收起（按钮紧跟着文本后面显示，非另起一行），见下图。 （2）可设置收起时最大显示行数； （3） 可设置“展开/收起”的具体文字显示、字体颜色，是否带省略点等； （4） 支持 “展开/收起”点击事件（即，后缀点击事件）、剩余区间点击事件（TextView点击事件）、父容器点击事件。 博客：https://blog.csdn.net/qq_37077360/article/details/81335018

主要为大家详细介绍了python TF-IDF算法实现文本关键词提取，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

代码已上传至github https://github.com/danan0755/Bert_Classifier 数据来源cnews，可以通过百度云下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1LzTidW_LrdYMokN—Nyag 提取码：zejw   数据格式如下： bert中文预训练模型下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/14JcQXIBSaWyY7bRWdJW7yg 提取码：mvtl 复制run_classifier.py，命名为run_cnews_cls.py。添加自定义的Processor class MyProcessor(D

TF（Term Frequency）词频，在文章中出现次数最多的词，然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词，比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF（Inverse Document Frequency）逆文档频率，它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频（TF）和逆文档频率（IDF）以后，将两个值相乘，即可得到一个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其TF-IDF值就越大，所以排在最前面的几个词就是文章的关键词。 TF-IDF算法的优点是简单快速，结果比较符合实际情况，但是单纯以“词频”衡量一个