《️综上|仙剑奇侠传3d精美大作寒潭奇遇,仙剑奇侠传3d精美大作|仙剑奇侠传,寒潭》剧情简介：【本期编审】Shining灵感方源已经没有了咬牙的力气浑身虚弱乏力至极️综上|仙剑奇侠传3d精美大作寒潭奇遇,仙剑奇侠传3d精美大作|仙剑奇侠传,寒潭脸色苍白的黎山仙子这才松了一口气渡过这场劫难她心中高悬的一块大石总算是落了地R语言——产生词库2018-12-10 18:59·jennifer5jl在经历了昨天的千里之行死于脚下之后今天早上重新尝试了一下JRE居然很顺利的就下载完了难道真的只是因为大晚上网速不好反正不管咋样分词包能装上就是好事总算可以开工了#已做完安装JDK、JRE等等步骤的情况下装Rwordseg包library("rJava")#从本地加载Rwordseg的ziplibrary("Rwordseg")#此处显示版本号的话应该就是OK了所谓工欲善其事必先利其器刚到手的工具还不太熟先小小地实验一下上边的字请不要纠结意思因为都是随便擦键盘擦出来的目前来看这个segmentCN函数大体上还是挺可以的输出结果里至少告诉了咱两个重要事实：1、 输入值是向量时输出结果的形式是列表（那估计输入的维度到向量也就到顶了）2、 标点、空格和一些乱七八糟的符号在分词过程中会被全部去掉这个灰常好我要的就是这样既然能用那就开始吧上数据setwd("D:/")Table <- read.csv("BOM.csv", stringsAsFactors = FALSE)str(Table)length(Table$Description.Component)要做分词的目标列是这个表里头的Description.Component由于里头有大量重复值所以容我先把它拎出来去个重Base <- unique(Table$Description.Component)str(Base)虽然这些描述的不规则程度叫人有种不祥的预感但姑且先试毕竟看到效果才方便继续做优化test <- unlist(segmentCN(Base[1:10]))效果看起来总体上过得去但肯定达不到满分确定可以扣分的地方用黄色笔划出来了几个看来主要矛盾还是集中在数字和字母夹杂的地方那如果咱想通过描述来做的后续分析主要是依靠文字来判断当中涉及的所有字母、单词、数字都是可以去掉的呢翻找了N个函数的帮助文件后我很happy happy的通过其中某个链接找到了这样一个页面——正则表达式虽说不是全篇都能看懂但目光锐利如我还是抠到了对自己最有用的部分见下方截图正则表达式[[:alnum:]]可以代表0-9、A-Z和a-z这些东西的总集合而如果一个字符串中出现多次都需要进行替换的话后边可以添个+号（看help里是这么讲滴）要从一串字符里去掉指定的东西这个操作实际上用的是替换函数gsub参数perl = TRUE表示的是替换内容为正则表达式嗯这个可以有试得差不多了可以上全部了#中文分词器去掉其中所有符号、空格Temp1 <- unlist(segmentCN(Base))#去掉所有字母和数字Temp2 <- gsub("[[:alnum:]]+", "", Temp1, perl = TRUE)#去掉其中空值并去重Dictionary <- unique(Temp2[Temp2 != ""])检查一下内容没其他问题就可以存档了write.table(file = "Dictionary.txt", Dictionary)走出了美美的第一步Yeah

《️综上|仙剑奇侠传3d精美大作寒潭奇遇,仙剑奇侠传3d精美大作|仙剑奇侠传,寒潭》视频说明：中国宏观经济研究院经济研究所副所长吴萨：今年以来我国国民经济整体呈现恢复态势市场需求逐步恢复生产、供给持续增加就业、物价总体稳定高质量发展稳步推进第一款：秦L混动

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