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textblob分析

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如何用Python处理中文分词pipinstallU textblob#英文文本的Emotion分析PipinstallsnowNLP #中文文本的Emotion分析fromsnownliptextiamphappytoday？ifeelsadtoday . fromtextblobimporttextblobblobotextblob(text)text blob(iamphappytoday . ifeelsadtoday .)blob . sensition senement(polarity 0 . 。

1、部分常用分词工具使用整理以下分词工具可以在Python环境中直接调用(排名不分先后) 。1.免费使用结巴(口吃分词)2 。免费使用HanLP(中文语言处理软件包)3 。免费使用SnowNLP(中文类库)4 。免费使用FoolNLTK(中文语言处理工具包)5 。甲骨(甲骨文NLP) 6免费使用 。免费使用pyltp(哈工大语言云)7 。THULAC(清华工具包)商业需要支付8 。NLPIR(中文分词系统)付费使用1 。结巴(口吃分词)“口吃”中文分词:做最好的Python中文分词组件 。

2、文本挖掘之中文情感 分析emotion分析(sentinel analysis，SA) ， 又称倾向性分析，观点提取、观点挖掘、感觉挖掘、主观分析(主观性分析)情感分析它是分析对带有感情色彩的主观文本进行加工、归纳和推理的过程 。分析的目的是找出说话者/作者对某些话题或对一篇具有两极观点的文本的态度 。
【textblob分析】
3、python语言文字相关的机器学习库有哪些? (1) CaffeCaffe是一个清晰高效的深度学习框架 ， 也是一个广泛使用的开源深度学习框架 。Tensorflow出现之前 ， 是深度学习领域Githubstar数量最多的项目 。Caffe的主要优点是:简单易用，网络结构以配置文件的形式定义，不需要用代码设计网络 。训练速度快，组件模块化，可以很容易地扩展到新的模型和学习任务 。

caffe项目的models文件夹里有很多常用的网络模型 ， 比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等 。㈡张量流1 。概念介绍TensorFlow是一个开源软件库，使用数据流图进行数值计算 。图中的节点表示数学运算，而图的边表示它们之间传输的多维数据数组(也称为张量) 。

4、常用Python机器学习库有哪些1 scrapy 2 beautiful soup 3 pythongoose 4 nltknaturalglanguagetoolkit 5 text blob:simplifiedtextprocessing 6 mbspforpython 7 numpy .Python作为一种理想的集成语言，将各种技术绑定在一起 。除了为用户提供更便捷的功能外，它也是一个理想的绑定平台，在开发者和外部库的低层集成商之间建立联系，从而用C和C实现更高效的算法 。

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