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用Python进行自然语言处理(中文)

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文本相似度计算作为中文信息处理中的一项基础性技术,被广泛应用到文本分类、文本聚类、信息检索等多个领域,长期以来受到了众多学者的关注和研究。在信息大爆炸所带来的大量文本信息的数据堆积中,很大一部分是短文本数据或短语数据,因此,在短文本数据信息的处理问题上,短语的相似度计算变得越来越重要。本文就是针对中文短语信息的处理问题,提出了一种新的中文短语相似度计算方法。在算法的设计过程中,本文分析了短语间相匹配文字的位置、匹配位置的偏移值、匹配文字长度等多种因素,提出了中文短语间相似度的计算公式,并给出了该算法的实现代码。

前言几乎所有脑电初学者都是从 EEGLAB 开始接触脑电预处理过程的，EEGLAB 浅显直观的 GUI 界面再或是基于 MATLAB 的代码操作影响了一代脑电人

NLTK是Python中用于自然语言处理的第三方模块，但处理中文文本具有一定局限性.利用NLTK对中文文本中的信息内容进行抽取与挖掘，采用同语境词提取、双连词搭配提取、概率统计以及篇章分析等方法，得到一个适用于中文文本的NLTK文本内容抽取框架，及其具体的实现方法.经实证分析表明，在抽取结果中可以找到反映文本特点的语料内容，得到抽取结果与文本主题具有较强相关性的结论.

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