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nlp 包含自然语言处理的一些代码 包括英语的转换（分割为句子，token）

在NLP中，数据清洗与分词往往是很多工作开始的第一步，大多数工作中只有中文语料数据需要进行分词，现有的分词工具也已经有了很多了，这里就不再多介绍了。英文语料由于其本身存在空格符所以无需跟中文语料同样处理，如果英文数据中没有了空格，那么应该怎么处理呢？ 今天介绍一个工具就是专门针对上述这种情况进行处理的，这个工具叫做：wordninja，地址在这里。 下面简单以实例看一下它的功能: def wordinjaFunc(): ''' https://github.com/yishuihanhan/wordninja ''' import wordninja print word

第一章大作文趋势:ｗａｖｅ英语一漫画作文(ｃａｒｔｏｏｎ学术型硕士)标准字数在２００—２３０字英语二图表作文(ｃｈａｒｔ专业型硕士)标准字数１６０１８０字•写作

Bo Pang and Lillian Lee 在 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》用的语料库 原始数据来自于影评。包含了5000多条正面评价，和5000多条负面评价。 已经整理成UTF8格式，便于使用

1、内容概要：资源主要包括：英文文本分类电影评论情感判别源码及数据集等文件。 标注的训练集：labeledTrainData.tsv；测试集：testData.tsv；没有标签的额外训练集：unlabeledTrainData.tsv；停用词过滤表：stopwords.txt；源代码：movie_reviews_analysis.py 2、本资源适用于初学者学习文本分类使用，主要包括数据预处理、机器学习、文件的读取和写入等。

这是用于分类，聚类的英文文本语料20_newsgroups

本资源附有配套的7篇博客辅助讲解。 教程博客地址为：https://blog.csdn.net/qq_43592352/article/details/122960985 代码架构强，非常易于理解。 代码拓展性强，方便移植使用自己的数据集、模型。 代码主要采用pytorch实现。

用MATLAB实现用哈弗曼编码压缩纯英文文本文件，并能解压缩。

这几天写了一个基于C语言对文本词频进行统计的程序，开发及调试环境：mac集成开发环境Xcode；测试文本，马丁.路德金的《I have a dream》原文演讲稿。 主要运行步骤： 1. 打开文本把文本内容读入流中并且开辟相应空间放入内存 2 .对文本内容进行处理，去除大写字母（转化为小写），去除特殊字符 3. 基于单链表对词频进行统计 4. 把统计结果进行归并排序 5.打印输出全部词频或者频率最高的10个单词和其出现次数 6.释放所有结点消耗的内存 废话不多说，上代码！ // // main.c // word_frequency_statistic // // Created by t