Python实现中文文本分句的示例

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。

探讨文本挖掘的应用领域，专注于中文语境下的研究，使用R语言进行数据分析，结合语料库和统计模型进行深入探讨。

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

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。

详尽的 Scala 文档，内容涵盖语言特性、语法、库和生态系统等。

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）。

权威的PostgreSQL中文知识库，提供详细的教程和指南。

SQLite 命令详解 本中文文档详细介绍了 SQLite 的 API 及其用法，涵盖以下命令： ALTER TABLE ANALYZE ATTACH DATABASE BEGIN TRANSACTION 注释 COMMIT TRANSACTION COPY CREATE INDEX CREATE TABLE CREATE TRIGGER CREATE VIEW DELETE DETACH DATABASE DROP INDEX DROP TABLE DROP TRIGGER DROP VIEW END TRANSACTION EXPLAIN 表达式 INSERT ON CONFLICT 子句 PRAGMA REINDEX REPLACE ROLLBACK TRANSACTION SELECT UPDATE VACUUM