python 中使用相对路径获取文件夹里的文件
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在Python中,访问文件路径可能引发错误,如`FileNotFoundError`或`PermissionError`,这可能是因为相对路径不正确、绝对路径未指定、文件夹权限不足等原因。ZXing库在读取二维码图像时,需要准确找到图片文件的位置...
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7. **获取文件夹大小**: 定义一个函数`get_dir_size()`,使用`os.walk()`遍历文件夹计算总大小,例如: ```python def get_dir_size(dir_path): size = 0 for root, dirs, files in os.walk(dir_path): size ...
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Python的`os.path`模块提供了许多函数来处理路径,如`os.path.abspath()`用于将相对路径转换为绝对路径,`os.path.isabs()`判断路径是否绝对,`os.path.relpath()`获取相对于指定起点的路径,`os.path.dirname()`...
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使用fasttext对THUCNews新闻数据集进行中文文本分类(Python版本)
【源码免费下载链接】:https://renmaiwang.cn/s/m4e96 在自然语言处理(NLP)领域内,文本分类被视为一项基础且具有挑战性的任务,在此项目中将通过实践操作深入探索这一核心议题。本次实践聚焦于运用FastText模型对经THUCNews平台提供的新闻数据集进行文本分类任务,并旨在借助该高效工具实现对海量新闻信息的自动化分类处理。作为中国顶尖学府清华大学提供的大型新闻语料库,THUCNews涵盖了广泛的新闻类别,特别适合用于NLP领域的研究与应用开发。FastText作为一种基于n-gram(多字母序列)的词向量模型,在文本分类方面展现出显著优势,其核心创新在于通过字符级别的嵌入表示简化了传统单词级模型的计算复杂度,这使得该技术在处理生僻词汇和资源有限场景下表现出更强的生命力。与传统的Word2Vec模型相比,FastText更倾向于适用于低资源语境下的语言学习任务。项目的核心内容包括以下几大模块:首先为文本预处理阶段,采用分词器(如jieba)对原始文本进行精确分割,并通过预先定义的停用词表(此处未提供)有效去除无意义词汇。随后,在核心代码模块中,FastText模型将被成功部署用于实际训练过程,参数设置包括学习率、迭代次数等关键指标均经过精心调参以优化分类效果。在完成模型训练后,通过标准评估流程对测试集进行预测分析,并基于真实标签计算各项性能指标,其中包括精确率、召回率及F1值等重要评价指标。实验数据显示,在测试集上该模型取得了令人满意的F1值(0.941),尽管略逊于TextCNN模型,但其显著的优势在于训练速度的大幅提升以及模型简洁性,这为后续NLP应用提供了更为高效的选择方案。此外,FastText模型所生成的词向量不仅能够反映词汇间的语义关联性,在相似度计算、文档聚类及问答系统等多个场景中均展现出广泛的应用潜力。通过本项目的学习实践,不仅可
获取指定目录下的所有文件路径及文件名
- **`os`模块**:在Python中,`os`模块提供了大量的与操作系统交互的函数,其中包括`os.listdir()`,它可以用于获取指定目录下的所有文件和子目录的名称。 - **递归遍历**:对于包含子目录的目录,可以使用递归...
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