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从文本语料库中提取给定单词的搭配- Python

从文本语料库中提取给定单词的搭配是一种文本挖掘技术，用于找出与给定单词在语料库中经常一起出现的词组或短语。这种技术可以帮助我们了解单词的上下文语境，进而提高自然语言处理和信息检索的准确性。

在Python中，可以使用一些库和算法来实现从文本语料库中提取给定单词的搭配。以下是一种常见的方法：

预处理文本：首先，需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等操作。可以使用NLTK（Natural Language Toolkit）库来完成这些任务。
构建语料库：将预处理后的文本构建成一个语料库，可以使用Gensim库中的Corpora模块来实现。
训练模型：使用Word2Vec算法训练一个词向量模型。Word2Vec是一种基于神经网络的模型，可以将单词映射到一个高维向量空间中，使得具有相似语义的单词在向量空间中距离较近。可以使用Gensim库中的Word2Vec模块来训练模型。
提取搭配：通过计算给定单词的相似词或邻近词，可以找到与给定单词经常一起出现的词组或短语。可以使用训练好的Word2Vec模型中的most_similar()方法来实现。

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【机器学习】基于LDA主题模型的人脸识别专利分析

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