自然语言处理 我在这里分享了我在IE Univesity的自然语言处理课程中使用的一些代码。 我也分享我所做的项目。 1.计算歌曲的词汇多样性 我遇到一篇文章，讨论一些音乐家在其职业生涯中的整体词汇。 因此，我想将清单上前3位歌手和最后2位歌手的歌曲与我们在课堂上看到的3首歌曲进行比较。 排在首位的是Eminem（毫不奇怪），他的100首最慢的歌曲中使用了大约8,800个单词。 然后是Jay Z（6,900字）和Tupac Shakur（6,600字）。 排在最末的是Spice Girls和Bruno Mars（大约1500个单词）。 我尝试选择看起来在词汇上更加多样化的歌曲，并且与预期的一样，结果表明两组之间的差异很大，而且与我们看到的三首歌曲相比，差异也很大。 （可以在文件1_Lexical_Diversity中找到该代码） 2.分类模型：真实与否？ NLP与灾难鸣叫 我们获得了将近1

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