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[Python无监督抽词SEO如何快速正确分词
英文文章发布,亿推代写英文软文,代写英文新闻稿,亿推英文文章撰写,写英文新闻稿,亿推写英文软文,写外贸推广软文,亿推标准化英文推广,TuiGuang123
亿推拥有:
1.首页外链——拥有超过1000个独立IP英文网站首页广告位,每个网站不超过8个广告
2.文章外链——拥有超过5,000,00篇英文专业软文,覆盖各行业,提供文章关键词广告
3.新闻稿发布——拥有超过3000个英文新闻合作站点,提供各种价位的新闻稿发布服务
4.软文撰写——国内超过20人英语专业写手,国外超过60人的本土软文撰写团队
如何快速正确分词,对于“英文SEO亿推”来说,是提取s聚合,信息关联的好帮手。
目前很多分词工具都是基于一元的分词法,需要词库来辅助。
通过对Gooe黑板报第一章的学习,如何利用统计模型进行分词。
本方法考虑了个维度
凝聚程度:两个字连续出现的概率并不是各自独立的程度。例如“上”出现的概率是×^-,”床”出现的概率是×^-,如果这两个字的凝聚程度低,则”上床”出现的概率应该和×^-接近,但是事实上”上床”出现的概率在×^-次方,远高于各自独立概率之积。所以我们可以认为“上床”是一个词。
左邻字集合熵:分出的词左边一个字的信息量,比如”巴掌”,基本只能用于”打巴掌”,“一巴掌”,“拍巴掌”,反之”过去”这个词,前面可以用“走过去”,“跑过去”,“爬过去”,“打过去”,“混过去”,“睡过去”,“死过去”,“飞过去”等等,信息熵就非常高。
右邻字集合熵:分出的词右边一个词的信息量,同上
下面是一个利用Po实现的eo(转自:eoeo.?o=ee=)
?
#!s
o.ss.ss.e
o.e.o.e
o.os.es
so----eses.so
ss.,切分出字数在以内的子字符串,计算词频,左邻字集合熵,右邻字集合熵,并输出出现次以上的子字符串:
?
o
eoe_eo(o_s):
={}
o_=
oo_s:
o:
[]=
[]+=
o_+=
e=.
o,.es():
=.*o_
e-=*.o()
ee
eo_ss_e():
=oe(.eo.os)
s_e={}
s_e_o={}
s__o={}
o_=
oe:
e=e.s(\)
s=e.eoe(-)
=e(s)
oe():
oe(+,):
-:
e_o=s[-]
ese:
e_o=^
-:_o=s[+]ese:_o=%s_e_o[].e(e_o)s__o[].e(_o)o_+=o,s_e.es():=:
e_e=oe_eo(s_e_o[])
_e=oe_eo(s__o[])
%s\%\%\%%(,*.o_,e_e,_e)
__e__==____:
o_ss_e()
e.s,统计每个字的字频:
?
eo_e():
o_e={}
=oe(.ss.e)
o_=.
oe:
e=e.s(\)
e(e):
oe
s=e[].eoe(-)
e=o(e[])
os:
oo_e:
o_e[]=.
o_e[]+=e
o_+=e
eTe:
:
,=o_e.oe()
:
e=*.o_
%s\%%(.eoe(-),e)
ese:
e
ee:
e
__e__==____:
o_e()
os.,输出凝合程度高,且左右邻字集合熵都较高的字符串:
?
eo_(ee):
={}
=oe(ee)
oe:
e=e.s(\)
e=e.s(\)
e(e)==:
[e[]]=o(e[])
e
eoe_o(s,):
=.
os:
=.eoe(-)
:
*=[]
e
es_s(s):
e(o()os)
e_o_ss():
=oe(.ss.e)
s_e={}
oe:
e=e.eoe(-)
es=e.s(\)
e(es):
oe
ss=es[]
e=o(es[])
e_e=o(es[])
_e=o(es[])
=oe_o(ss,)
e_o=e
e_o.e_e._e.e(ss)=os_s(ss):
%s\%%(ss.eoe(-),e)
__e__==____:
=o_(.o.e)
_o_ss()
对万条视频的标题,抽出的频率最高的个词如下:
?
视频.
轴承.
北京.
中国.
高清.
搞笑.
新闻.
上海.
美女.
演唱.
音乐.
——.
第二.
少女.
必威体育精装版.
广场.
世界.
现场.
娱乐.
大学.
公司.
舞蹈.
电视.
教学.
我们.
国语.
经典.
字幕.
宣传.
钢管.
游戏.
电影.
演唱会.
日本.
小学.
快乐.
超级.
第三.
宝宝.
学生.
广告.
培训.
视频.
美国.
爱情.
老师.
动画.
教程.
广州.
学院.
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