Python文本挖掘是一种利用计算机程序来提取文本中的有用信息的技术。它可以通过搜索、分析文本数据，从中提取出有价值的信息，并将其转化为可以使用的数据。
Python文本挖掘是一种利用计算机程序来提取文本中的有用信息的技术。它可以通过搜索、分析文本数据，从中提取出有价值的信息，并将其转化为可以使用的数据。
Python文本挖掘的步骤包括：
1. 数据收集：收集各种文本数据，包括网页、文档、图片等；
2. 数据清洗：清洗数据，去除无用信息，并将文本数据转化为可以处理的格式；
3. 数据分析：利用机器学习算法或者自然语言处理算法对文本数据进行分析；
4. 数据可视化：将分析结果可视化，以便更好地理解数据。
以下是一个简单的Python文本挖掘代码示例：
# 导入必要的库
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 读取文本数据
text = open('sample.txt').read()
# 分词
words = word_tokenize(text)
# 分析词频
word_freq = nltk.FreqDist(words)
# 输出结果
for word, freq in word_freq.most_common(10):
print(word, freq)
本站系公益性非盈利分享网址，本文来自用户投稿，不代表码文网立场，如若转载，请注明出处
评论列表（83条）