利用pandas读取csv文件中的酒店客户评论，并创建3个新列用来存放分词结果、词性标注结果、分词+词性标注结果。columns_name=[‘mysql_id‘,‘hotelname‘,‘customername‘,‘reviewtime‘,‘check

与计算机视觉相比，自然语言处理 一直被认为是一个难以攻克的难题。本文寻找到了一种新的 NLP 处理方式，探索将 NLP 与计算机视觉处理结合，将文本绘制成图片。虽然目前的准确率还有待优化提高，但看起来很有应用前景。与整个语料库的单个 IDF 分数相比，计

TF-IDF介绍TF-IDF是NLP中一种常用的统计方法，用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，通常用于提取文本的特征，即关键词。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。

TF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

刚好这几天放假，我把前几天做了的另一个例子拿出来跟大家分享一下。这个例子是使用hadoop来实现TF-IDF。我采用了两个MapReduce任务顺序执行来实现TF-IDF功能。"), new Text); //主要这里值使用的 "!

每个txt文件夹里面存放一个用户的全部微博数据，在result_all文件里面存放了全部用户的微博数据，这里实现读取每个用户的数据并为每个用户提取30个关键字。将为每个用户提取出来的关键字存放在同一个文件topic_all.txt文件里面。最后，想学习Py

TF-IDF是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。同样，理论我这里不再赘述，因为和阮一峰大神早在2013年就将TF-IDF用一种非常通俗的方式讲解出来。这里使用的语料库是《人民日报》2015年1月16日至1月18日的发表的新闻。我在自己的项目路径下新

TF-IDF是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。而TF-IDF就是可以帮我们完成这项任务的一种统计方法。它能够用于评估一个词语对于一个文集或一个语料库中的其中一份文档的重要程度。这个数字通常会被归一化，以防止它偏向长的文件。逆向文件频率 是一个词

关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。从逻辑上说，后者比前着在实际使用中更有意义。下面将会依次

corpus=[dictionary.doc2bow for text in Corp] #将文档转化为词袋模型。tfidf=models.TfidfModel#使用tf-idf模型得出文档的tf-idf模型。vec_bow=dictionary.doc2