资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/7cc20f916fe3 中文分词是自然语言处理（NLP）领域的一项基础任务，主要将连续的汉字序列切分成具有独立语义的词语。这一过程对于中文文本分析、信息检索、机器翻译、情感分析等众多任务都极为关键。在提到的压缩包中，包含了多种细分领域的中文分词词库，这些词库能够显著提升特定领域内分词的准确性。 其中，“清华词库”是由清华大学计算机系开发的大型汉语词汇资源，涵盖了丰富的词汇和词义信息，被应用于广泛各类NLP项目。压缩包中还包含了多个针对不同主题的细分词典，例如THUOCL_diming.txt（地名词典）、THUOCL_animal.txt（动物词典）、THUOCL_medical.txt（医学词典）、THUOCL_it.txt（信息技术词典）、THUOCL_poem.txt（诗词词典）、THUOCL_law.txt（法律词典）、THUOCL_chengyu.txt（成语词典）、THUOCL_lishimingren.txt（历史名人词典）和THUOCL_food.txt（食物词典）。这些词典分别聚焦于时间、动物、医学、信息技术、诗词、法律、成语、历史名人和食物等领域，能在相应领域内帮助系统更精准地识别和处理专业术语。 此外，压缩包中还提到了“360w词库”，这可能是一个包含约360万个词汇的大型词库，文件名为“词典360万（个人整理）.txt”，可能是由个人或团队整理的常用词和高频词，适用于一般性的中文文本处理任务。这种大规模的词库能够覆盖从日常用语到专业术语的广泛范围。 词性标注是中文分词之后的重要步骤，它能够为每个词汇标注其在句子中的语法角色，如名词、动词、形容词等。而词频信息则记录了每个词在语料库中的出现次数，这对于判断词汇的重要性、提取关键词以及构建主题模型等任务都具有重要意义。这些词库通常会提供词性

用c++实现的全文词频计算算法，可用于相似度计算

本文以WoS数据库和CNKI数据库为样本，使用HistCite分析了Kano模型的研究现状，然后分析了Kano模型的引用网络，比较了Kano模型研究的主题和重点。 最后，根据引文网络和研究主题，提出了Kano模型的未来发展方向。

查询Ta最爱说的词语

Python编写的用于遍历词频统计的工具

中文分词 词频统计 罗列出要自动提取的关键词

一、利用Java程序实现词频统计 二、利用Scala程序实现词频统计 三、利用Python程序实现词频统计 四、利用Akka和Scala实现词频统计 五、利用MapReduce实现词频统计 六、利用Hive实现词频统计 七、利用Storm实现词频统计 八、利用Spark实现词频统计

主要是读取文本，然后进行分词、词干提取、去停用词、计算词频，有界面，很实用

Python 豆瓣书评 bs4多页爬虫 jieba中文分词 tf-idf向量化 kmeans聚类+统计词频 +停用词 douban图书评价 浏览器多页爬虫 jupyter notebook numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘

rostnat新闻分析工具-武汉大学互联网科学研究中心。 一、功能说明：  采集多个信息源网络数据，并格式化保存。  分词和词性分析  词频统计  词语过滤  人名、地名、团体机构名提取  构建语义网络  数据可视化分析  特定数据来源总体概况  存放于MDB库中，并可自由导出 发布、维护新浪微博：@ROST软件 出品单位：武汉大学互联网科技研究中心 二、运行环境  window XP/2003/window 7  互联网  .Net Framework3.5 SP1以上  access数据库