Text Analytics with Python 项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-analytics-with-python 1. 项目的目录结构及介绍
text-analytics-with-python/
├── New-Second-Edition/
│ ├── code/
│ └── datasets/
├── Old-First-Edition/
│ ├── code/
│ └── datasets/
├── media/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md
目录结构介绍
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New-Second-Edition/: 包含第二版书籍的代码和数据集。
- code/: 存放第二版书籍中的代码示例。
- datasets/: 存放第二版书籍中使用的数据集。
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Old-First-Edition/: 包含第一版书籍的代码和数据集。
- code/: 存放第一版书籍中的代码示例。
- datasets/: 存放第一版书籍中使用的数据集。
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media/: 存放项目相关的媒体文件（如图片等）。
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.gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 追踪。
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LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用 Apache-2.0 许可证。
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README.md: 项目的介绍文件，包含项目的概述、使用说明等信息。
2. 项目的启动文件介绍
项目中没有明确的“启动文件”，因为这是一个代码和数据集的集合，主要用于学习和实践文本分析技术。每个代码文件通常是一个独立的示例或练习，可以直接在 Jupyter Notebook 或其他 Python 环境中运行。
3. 项目的配置文件介绍
项目中没有专门的配置文件，因为每个代码示例都是独立的，不需要全局配置。如果需要配置某些参数，通常会在代码文件中直接设置。
例如，在使用某些库时，可能需要在代码中导入库并设置相关参数，如：
import nltk
nltk.download('punkt')
这种配置通常是针对特定代码示例的，而不是全局的配置文件。
以上是 Text Analytics with Python 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。