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1. 引言

随着互联网的发展,网络上的俄语文本数据呈现爆炸式增长。如何从海量的俄语文本中提取有价值的信息,成为自然语言处理领域的重要研究方向。俄语作为一种屈折语,具有复杂的词形变化,同一个词可能有多种不同的词形,这给文本分析带来了很大挑战。

本文提出了一种基于 Python 爬虫技术结合 pymorphy2 库的俄语文本分析方法。通过网络爬虫自动获取俄语文本数据,并利用 pymorphy2 库对文本进行词形还原和词性分析,从而实现对俄语文本的深入挖掘。本文的主要贡献包括:

  1. 设计并实现了一个完整的俄语文本分析系统,包括网页爬取、文本处理、数据分析和可视化等模块。
  2. 利用 pymorphy2 库解决了俄语复杂的词形变化问题,提高了文本分析的准确性。
  3. 通过实验验证了方法的有效性,并对俄语词汇的分布规律和语法特点进行了分析。

2. 相关工作

2.1 网络爬虫技术

http://www.dtcms.com/a/483502.html

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