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用于医疗大数据处理的文本信息分类模型首先使用分词算法与doc2vec算法计算文本间的相似度，然后使用ＫＮＮ聚类方法对文本进行有效聚类。将医生的医嘱文本信息转换为０－１标签信息，方便预测模型进行进一步处理。为了限制项目内存消耗数据做过阉割
python3 django2 结合jieba，wordcloud讲excel中内容分词后生成词云，显示到web页面
啊哈自然语言处理包，提供包括分词、依存句法分析、自动摘要、语义相似度计算、LDA 主题预测、词云等服务。
MMSegmentation 是一个基于 PyTorch 的语义分割开源工具箱。它是 OpenMMLab 项目的一部分
中文分词器，这么好用，作者居然不更新了 http://git.oschina.net/wltea/IK-Analyzer-2012FF
京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、
基于Pytorch和torchtext的自然语言处理深度学习框架，包含序列标注、文本分类、句子关系、文本生成、结构分析、五大功能模块，已实现了命名实体识别、中文分词、词性标注、语义角色标注、情感分析、关系抽取、语言模型、文本相似度、文本蕴含、依存句法分析、词向量训练、聊天机器人、机器翻译
1. 分词：由于企业描述是文本信息，需要对文本信息进行特征提取。文本分词可采用Jieba分词： https://github.com/fxsjy/jieba http://blog.csdn.net/FontThrone/article/details/72782499
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