(100条消息) 自然语言处理---------jieba调整词频与词性标注_不良使的博客-CSDN博客

爬虫获取CSDN全站热榜前100标题及热词词频统计项目

使用scrapy框架对csdn热榜前100的标题热词爬虫，并且统计关键词词频。注意一下，该项目是2021年10月开发，如果页面有变动，xpath需要稍微调整。

深入研究中文分词利器——Jieba

jieba的分词 jieba安装后的位置： 可以修改里面的dict.txt文本，或者把自定义的词典直接改到这个目录，当jieba初始化的时候会创建索引。jieba.load_userdict()其实也是把额外的词典放加入的默认的词典里的。 使用jieba.load_userdict()的方式： 使用前没有把“区块链分开”，使用后就分开了。 还有另一种方法是直接修改默认的词典： 但是需要删除缓存，则运行原来的代码，jieba会重新构建： 效果如下： 参考： jieba加载自定义大词典（100MB）太慢的问题： https://www.jianshu.com/p/dbaa4421b4

Python中文分词包：jieba分词

一、 基本功能： import jieba jieba._pcut(str), 生成的结果未做词性标注 jieba.posseg.cut(str,HMM=False) 生成的结果已做词性标注,HMM为隐马尔科夫模型，用于未登陆词（在词典中未出现过）的识别 二、词库更新 （重新加载后失效，如需永久更改，可更换词典文件或者在现有词典文件中编辑更改） 1）增加自定义...

Python实战：用jieba库搞定中文分词，从安装到三种模式对比（附代码避坑）

本文详细介绍了如何使用Python的jieba库进行中文分词，包括安装指南、三种分词模式（精确模式、全模式和搜索引擎模式）的对比及适用场景，并提供了自定义词典、词性标注和性能优化等高级功能的实战技巧，帮助开发者高效处理中文文本。

【调频连续波雷达目标参数估计】基于多传感器检测聚类与卡尔曼滤波的车辆目标跟踪方法（Matlab代码实现）

内容概要：本文系统解读了一套完整的多机器人路径规划（MAPF）MATLAB代码库，重点围绕优先级规划算法展开，涵盖从地图解析、拓扑构建、路径规划、冲突消解到可视化呈现的全流程。框架采用四层架构设计，分离空间规划与时间同步，引入动态边权膨胀、节点预留历史和几何惩罚等机制提升规划效率与成功率，并提供多种同步策略以适应不同场景需求。文章还详细阐述了基于Petri网的整数规划求解路径及双坐标系统下的完整可视化链路，深入剖析了各模块之间的接口设计、数据流转逻辑与关键工程取舍，强调算法实现中的完备性、复杂度与可扩展性问题。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和路径规划背景的科研人员或研究生，尤其适用于从事多智能体系统、机器人导航、自动化调度等相关领域的学习与研究人员。; 使用场景及目标：① 学习并复现多机器人路径规划中的优先级规划方法及其工程实现；② 掌握动态边权、冲突消解、时间同步等关键技术的设计思路与实现策略；③ 利用该框架进行算法对比、性能测试或进一步扩展研究。; 阅读建议：建议读者结合代码逐模块阅读，重点关注各层之间的接口设计与数据流转逻辑，动手调试不同地图与智能体规模下的运行情况，深入理解动态惩罚、预留历史与局部同步等核心机制的作用，并尝试替换或改进其中模块以拓展应用。