文章句子采集软件将所有匹配成功的句子（起点）

　　文章句子采集软件将所有匹配成功的句子（起点）

　　文章句子采集软件：给一个句子任务，它就会从它所处的句子库中自动采集另一个句子，并按照匹配成功率排序，返回榜单。采集软件将所有匹配成功的句子（起点中文网网页抓取量大），在后续的段落抓取和分词工作中，按照概率排序返回排名靠前的成功句子，最终返回一个时间序列序列，作为分词和词频分析的数据指标（如下图所示）。

　　理解一个句子的概率分布我们通常在编写python程序的时候，可以用这个程序来对句子分析。当需要对一些含有关键词的句子进行分析的时候，可以采用以下代码：fromgensim.preprocessingimportcosine,sin,condaattributefromgensim.utilsimportfreq10freq10=cosine(self.token_replacement='')+sin(self.token_replacement='\s')+conda()freq10.extract(name='m').sents=[]freq10.append(name='i').map(cosine)freq10.fit_at(lambdaself:self.token_replacement)eval(cinmax)[-nvl(values=cinmax)]=self.token_replacementfreq10.extract(name='a').sents=[]freq10.append(name='a').map(cosine)freq10.fit_at(lambdaself:self.token_replacement)eval(cinmax)freq10.extract(name='b').sents=[]freq10.append(name='b').map(cosine)freq10.extract(name='c').sents=[]freq10.append(name='c').map(cosine)freq10.append(name='d').map(cosine)freq10.append(name='d').map(cosine)freq10.extract(name='e').sents=[]freq10.append(name='e').map(cosine)freq10.extract(name='f').map(cosine)freq10.append(name='g').map(cosine)freq10.append(name='j').map(cosine)freq10.append(name='k').map(cosine)freq10.append(name='l').map(cosine)freq10.append(name='m').map(cosine)freq10.append(name='p').map(cosine)freq10.append(name='q').map(cosine)freq10.append(name='s').map(cosine)freq10.append(name='n').map(cosine)freq10.append(name='m').map(cosine)freq10.append(name=。