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在南靖县采访的时候，我们发现当地在积极探索庭院经济发展的过程中，已经形成了可复制、可推广的经验，并把这个经验推广到庭院式的茶叶加工上。
2024年12月17日，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
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美洲杯决赛被推迟了根据官方的消息美洲杯决赛定于8点30分开球这已经比原定时间推迟了30分钟然而从目前来看8点30分是肯定开始不了了现场记者表示：美洲杯决赛至少再推迟15分钟甚至可能会继续延迟
告诉大家不应忽视互联网嗯，圣诞节的生意好，是不是就意味着我也得忙起来，帮着送更多的货。