Python实现中文文本分句的示例

2.2 系统配置 2.2.1 创建组 --- 创建组，节点2执行相同命令： mkgroup -'A' id='500' adms='root' oinstallmkgroup -'A' id='501' adms='root' asmadmin 美河学习在线 www.eimhe.com

中文文本分类语料库测试集下载包含了复旦大学李荣陆提供的测试语料。其中，test_corpus.rar包含9833篇文档，用于测试；train_corpus.rar则是包含9804篇文档的训练语料。两个语料库各分为20个相同类别，并按照1:1的比例划分。

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数据挖掘竞赛题目：文本分类 附件资源：* 训练数据集* 测试数据集* 评分标准

12.8操作步骤第一步：使用“Nominal to Text”操作符，将属性att2的数据类型转换为文本。这一步骤是为了告知RapidMiner我们需要处理的是文本数据，详见图12.3。接下来，连接“Process Documents from Data”操作符，将其输入端与“Nominal to Text”连接，输出端“exa”和“wor”连接至结果端，详见图12.4。双击“Process Documents from Data”操作符，进入其设置界面，添加默认参数配置的“Tokenize”分词器操作符，详见图12.5。

论文提出了一种基于独立类别特性的改进 KNN 文本分类算法，该算法通过利用文本的不同类别特征来提高分类精度。

随着互联网的快速发展，文本自动分类在数据挖掘中显得尤为重要。基于标签主题模型的研究，更好地帮助人们挖掘和利用有用信息。

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scikit-learn（sklearn）是一个基于Python的机器学习工具，它简单高效，可用于数据挖掘和数据分析。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建，开源且可用于商业用途（BSD许可证）。