版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本篇通过爬虫和Fp-growth的简单应用，从网页上记载的985校训中发现频繁词。
1、下载https://pypi.org/project/jieba/#files 2、安装C:ProgramDataAnaconda3pkgs (base) C:Windows
0.说在前面1.结巴分词三种模式2.自定义字典3.动态修改字典4.词性标注及关键字提取5.高级使用6.作者的话
使用 python 的 jieba库可以将中文句子分割成一个一个词语, 在机器学习中，可用于生成中文的词向量。我们可以使用 pip 免费安装 jieba 库。
本篇接上一篇内容《HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍》介绍一下层叠隐马的原理。
由词汇组成类似云的彩色图形。“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。...
现在对于中文分词，分词工具有很多种，比如说：jieba分词、thulac、SnowNLP等。在这篇文档中，笔者使用的jieba分词，并且基于python3环境，选择jieba分词的理由是其比较简单易学，容易上手，并且分词效果还很不错。...
