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全唐诗正文分析现代汉语分词有很多开源/免费的解决方案或工具，如Jieba、HanLp、StanfordNLP、IKAnalyzer等 。“傻瓜式”免费运营工具还包括新浪微舆情文本挖掘工具 ， 如果直接用这些现代汉语分词工具对古诗词进行分词，结果会是这样的:然而，古汉语(文言文)尤其是诗词的分词并没有那么简单，因为单字占了古汉语词汇统计信息的80%以上，再加上古汉语有着至关重要的意义，所以现代汉语的分词技术往往并不适合它 。

1、文本挖掘与自然语言处理文本数据挖掘是一门应用驱动的学科，利用计算机处理技术从文本数据中提取有价值的信息和知识 。文本挖掘是将分散在文本文件中的有效的、新颖的、有用的、可理解的、有价值的知识提取出来，并利用这些知识更好地组织信息的过程 。文本数据挖掘的数据类型是文本数据，属于数据挖掘的一个分支，与机器学习、自然语言处理、数理统计等学科密切相关 。文本挖掘在许多应用中扮演着重要的角色 ， 如智能商业(如客户关系管理)和信息检索(如互联网搜索) 。

自然语言处理是计算机语言学的一个重要方面，也属于计算机科学和人工智能领域 。文本挖掘与NLP的相似之处在于，它专注于识别文本数据中有趣和重要的模式 。但是 ， 两者还是有区别的 。首先，这两个概念并没有明确的定义(就像“数据挖掘”和“数据科学”一样)，它们在不同程度上相互交叉 。如果原文是数据，那么文本挖掘就是信息 ， NLP就是知识，也就是语法和语义的关系 。

2、《统计自然语言处理(第2版【nlp词义分析,NLP情感分析】《统计自然语言处理(第二版)》从成庆电子书网盘下载，免费在线阅读 。链接:密码:ogiw书名:统计自然语言处理(第2版)作者:宗豆瓣评分:8.4出版社:清华大学出版社出版年份:201381页:570内容简介:《中文信息处理丛书:统计自然语言处理(第2版)》全面介绍了统计学 。理论方法和最新研究进展 ， 内容包括形式语言和自动机及其在自然语言处理中的应用，语言模型，隐马尔可夫模型，语料库技术，中文自动分词和词性标注，句法分析，词义消歧 ， 文本分析 ， 统计机器翻译 ， 语音翻译，文本分类，等等 。口语信息处理和人机对话系统等 。 ， 不仅介绍了基础知识和理论模型，还阐述了相关问题的研究背景、实现方法和技术现状 。

3、《全唐诗》文本 分析对于现代汉语分词，有很多开源/免费的解决方案或工具，如Jieba、HanLp、StanfordNLP、IKAnalyzer等，“傻瓜式”的免费操作工具还包括新浪微舆情文本挖掘工具 。如果直接用这些现代汉语分词工具对古诗词进行分词，结果会是这样的:然而，古汉语(文言文)尤其是诗词的分词并没有那么简单，因为单字占了古汉语词汇统计信息的80%以上，而古汉语的每一个字都是至关重要的，所以针对现代汉语的分词技术往往并不适合它 。
分词和停用词去除如下:文本预处理后 ， 我们可以做文本挖掘中最常规的分析词频统计 ， 看看哪些词在全唐诗中出现的频率最高 。全局高频词首先，我们来看看去掉这些虚词后的全局高频词，作者在此展示TOP148 。“人”字排在第一位，体现了《说文解字》中“人是天地自然中最贵的人”，说明唐诗很好地继承了“以人为本”的中国文化 。

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