print('Loading...')
from time import sleep
import json
import jieba
import re
from requests import Session
from bs4 import BeautifulSoup
from pandas import pandas
from collections import Counter
import pickle
from random import random
import nltk
import gensim
from collections import Counter
from gensim import corpora, models, similarities, matutils
from gensim.models import word2vec
from gensim.corpora import WikiCorpus, Dictionary
from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
from gensim.test.utils import common_texts
import logging
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import logging
import sys
import csv
import numpy as np
from scipy.stats import ttest_1samp, wilcoxon, ttest_ind, mannwhitneyu
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot,font_manager
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
session = Session()
#specify the agent name
#session.headers['User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
def crawling():
author_id = input('>>Author id:')
if author_id == '':
print('No input id found')
else:
links = []
prefix_url = 'http://www.ucptt.com'
for page in range(0,51): #range needs to be specified by case
base_url = 'http://www.ucptt.com/author/{author_id}/{page}'.format(author_id = author_id, page = page)
response = session.get(base_url)
print(f'已經爬到第{page}頁')
dom = BeautifulSoup(response.text)
elements = dom.select('div.list-group > a')
for element in elements:
link = (prefix_url + element.get('href'))
links.append(link)
#sleep(random())
page += 1
htmls = []
for num, link in enumerate(links):
print(f'還剩下{len(links) - num}個頁面')
response = session.get(link)
htmls.append(response.text)
#sleep(random())
posts = []
for html in htmls:
dom = BeautifulSoup(html)
for br in dom.find_all("br"):
br.replace_with('\n')
title = dom.select('h3')[0].text
created_time = dom.select('div.panel-heading > span')[0].text
board = dom.select('ol > li:nth-of-type(2)> a')[0].text
content = dom.select('div.panel-body')[0].text.replace('\n\n\n\n(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});\n', '')
post = dict(title=title, created_time=created_time, board=board, content=content)
posts.append(post)
for post in posts:
post['content'] = re.sub('※ .*\n', '\n', post['content'])
while re.search('\n: .*\n', post['content']):
post['content'] = re.sub("\n: .*\n", '\n', post['content'])
contents = []
for post in posts:
content = post['content']
contents.append(content)
return contents
def segmentalizing(contents):
jieba.set_dictionary('dict2_PTT.txt')
with open('stopwords.txt', encoding="utf-8") as f:
stopwords = [word.strip() for word in f]
#把文章依脈絡做斷詞
out = []
output = ''
for texts_num, line in enumerate(contents):
line = line.strip('\n')
words = jieba.cut(line, cut_all=False)
words = [word for word in words if word not in stopwords if word is not ' ' or '\u3000']
out.append(words)
#out.extend(words)
#output = ' '.join(out)
return out
def tokenizing(contents):
jieba.set_dictionary('dict2_PTT.txt')
with open('stopwords.txt', encoding='utf-8') as f:
stopwords = [word.strip() for word in f]
#拿來算詞頻的斷詞
tokens = []
for content in contents:
content = re.sub('\n', '', content)
content = re.sub('\u3000 ', '', content)
content = re.sub(' ', '', content)
content = re.sub(':', '', content)
token = jieba.lcut(content, cut_all = False)
tokens.extend(token)
tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords]
tokens = [token for token in tokens if token is not ' ']
return tokens
def getting_info(contents, tokens, out):
print("本程式提供 5 種資訊:\n")
print("輸入 1:列出您的所有發文和篇數")
print("輸入 2:列出您的所有詞彙和詞彙數")
print("輸入 3:列出您的詞頻表")
print("輸入 4:計算您的詞匯豐富度")
print("輸入 5: 測試您的Word2vec模型")
print("(按control + c退出)")
while True:
try:
query = str(input('>>輸入:'))
if query == '1':
print('您共發過' + str(len(contents)) + '篇文章')
print('----------您的所有發文如下:----------')
print('\n')
for content in contents:
print(content + '\n')
elif query == '2':
print('您的發文共含有' + str(len(tokens)) + '個詞')
print('----------您的所有用詞如下:----------')
print('\n')
print(' , '.join(tokens))
elif query == '3':
wordcount = Counter(tokens)
tf = wordcount.most_common(len(wordcount))
print('即將列出詞頻表———')
print(tf)
elif query == '4':
types = list(set(tokens))
vocabulary_richness = len(types) / len(tokens)
print('\n')
print('您共使用了' + str(len(tokens)) + '個詞')
print('您共使用了' + str(len(types)) + '個不同的詞')
print('\n')
print('詞彙豐富度為' + str(vocabulary_richness) + '%')
elif query == '5':
print('--------------Traning model--------------')
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
#sentences = word2vec.LineSentence(out)
model = word2vec.Word2Vec(out, size=150, window = 8, sg = 1, min_count = 1)
return model
else:
print('No function found')
print("----------------------------")
except Exception as e:
print(repr(e))
def w2v(model):
#logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
#sentences = word2vec.LineSentence(out)
#model = word2vec.Word2Vec(out, size=150, window = 8, sg = 1, min_count = 1)
#保存模型,供日後使用
#model_SG.save("word2vec.model_SG")
#模型讀取方式
#model = word2vec.Word2Vec.load("word2vec.model_SG")
print("本程式提供 3 種Word2vec測試模式:\n")
print("----------輸入一個詞,則去尋找前一百個該詞的相似詞----------")
print("----------輸入兩個詞,則去計算兩個詞的餘弦相似度----------")
print("----------輸入三個詞,進行類比推理----------")
while True:
try:
query = input('>>輸入:')
q_list = query.split()
if len(q_list) == 1:
print("相似詞前 100 排序")
res = model.most_similar(q_list[0],topn = 100)
for item in res:
print(item[0]+","+str(item[1]))
elif len(q_list) == 2:
print("計算 Cosine 相似度")
res = model.similarity(q_list[0],q_list[1])
print(res)
elif len(q_list) == 3:
print("%s之於%s,如%s之於" % (q_list[0],q_list[2],q_list[1]))
res = model.most_similar([q_list[0],q_list[1]], [q_list[2]], topn= 100)
for item in res:
print(item[0]+","+str(item[1]))
else:
print('No function found')
print("--------------------------------------------------------")
except Exception as e:
print(repr(e))
def main():
print('歡迎來到語料庫建造坊!')
sleep(random())
print('本程式專為鄉民打造~')
sleep(random())
print('抓取你在PTT上發的文章,幫你建造你的「PTT個人語料庫」')
sleep(random())
print('讓你認識網路上真實的自己!')
sleep(random())
# while True:
try:
contents = crawling()
if contents:
out = segmentalizing(contents)
tokens = tokenizing(contents)
if out and tokens:
model = getting_info(contents, tokens, out)
if model:
w2v(model)
except Exception as e:
print(repr(e))
if __name__ == "__main__":
main()
Loading...
歡迎來到語料庫建造坊!
本程式專為鄉民打造~
抓取你在PTT上發的文章,幫你建造你的「PTT個人語料庫」
讓你認識網路上真實的自己!
>>Author id:sachia5566
已經爬到第0頁
已經爬到第1頁
還剩下20個頁面
還剩下19個頁面
還剩下18個頁面
還剩下17個頁面
還剩下16個頁面
還剩下15個頁面
還剩下14個頁面
還剩下13個頁面
還剩下12個頁面
還剩下11個頁面
還剩下10個頁面
還剩下9個頁面
還剩下8個頁面
還剩下7個頁面
還剩下6個頁面
還剩下5個頁面
還剩下4個頁面
還剩下3個頁面
還剩下2個頁面
還剩下1個頁面
Building prefix dict from /Users/airmac/Desktop/0321nanoblog/dict2_PTT.txt ...
Loading model from cache /var/folders/1z/q3kr1qp91hdb3582lr3zxlqm0000gn/T/jieba.u613e8ab7a6ae723d71d7015af579ab2e.cache
Loading model cost 0.103 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
Building prefix dict from /Users/airmac/Desktop/0321nanoblog/dict2_PTT.txt ...
Loading model from cache /var/folders/1z/q3kr1qp91hdb3582lr3zxlqm0000gn/T/jieba.u613e8ab7a6ae723d71d7015af579ab2e.cache
Loading model cost 0.087 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
本程式提供 5 種資訊:
輸入 1:列出您的所有發文和篇數
輸入 2:列出您的所有詞彙和詞彙數
輸入 3:列出您的詞頻表
輸入 4:計算您的詞匯豐富度
輸入 5: 測試您的Word2vec模型
(按control + c退出)
>>輸入:1
您共發過20篇文章
----------您的所有發文如下:----------
去年十月以後
各種倒楣的事一直來
3TB的行動硬碟壞了
所有回憶跟珍貴的東西全沒了
電腦壞了
腳踏車輪胎壞了
女友分手了
憂鬱症復發
連前幾天好不容易想買個東西對自己好點
剛買完過兩天就打折
買貴一千塊
感覺真的超差的
我到底是做錯了什麼要遇到這麼多不開心的事
真的很不開心 草泥馬
想妳時
眼淚就流下來
想妳應該是開心的
為什麼現在變的是難過的
是悲傷的
很多事我不懂
我一直在問自己為什麼
大家都說要往前走
可是我找不到往前走的理由
我只知道我每天都睡不著覺
吃藥睡著後醒來頭還是好昏沉
十點上班
但十點十分到辦公室後我就會陷入昏迷
怎麼樣都醒不過來
要到下午一點多我才會恢復清醒
在家我卻怎麼樣都睡不著
每天都很痛苦的生活著
我失去了往前進的勇氣
找不到方向
等下要吃藥了
希望吃了後能好一點
再一小時又要下班了
過一天算一天
抱過很多人
最喜歡抱抱
然而只有妳的擁抱
特別不一樣
妳會緊緊的箍住我
然後用力
掐住我似的
大力的抱好幾下
這是屬於妳的特別
這是只有妳才會這樣的擁抱方式
我好想妳
想妳那樣抱我的時候
第一次
最後一次
打著打著眼眶又濕了
妳要好好的過每一天
想妳了
我在很遠的未來等妳
在另一個平行時空裡我們沒有分手
只不過是妳出國了而已
我會一直等下去
擦乾淚,再一個鐘頭就下班了
又過了一天
電視賣掉後
就在想該是買投影機的時候了
剛剛就直接給他買下去
BenQ的mh545
16900
看了一下到貨時間
居然說今天就會到貨
真的會這摸快嗎?
這晚大概是無法睡了
今天下班後再吃藥好好睡一覺吧
下一個目標是筆電
筆電好像也該換了
買買買
在某個限度下對自己好點吧
這個世界上你只有自己了
你會好起來的
會幸福的
新的住處緊鄰馬路
車來車往滿大聲的
開始找吸音海棉找了一小時
最後還是用一隻手機放輕音樂
然後塞上衛生紙做的耳塞
果然好多了。。。
我真的很怕不好聽的聲音
不好睡
也一直醒
改天要來找耳塞了
到新家的第一個晚上
新的生活開始了
妳好嗎?
很想妳
對不起我失心瘋了很久
讓妳困擾了
晚安
等待有很多種形式
過的生不如死,行屍走肉是一種等
努力過的還可以,努力做別的事轉移注意力
也是一種等
不管怎樣
主動權不在男方身上了
女生可能因為病
可能因為別的原因想分開了
那男方能做的就是好好把自己生活過好
不用一定要變成更好的人
但至少不要落差太多
這樣有一天女生心境又轉換時
才找的到記憶中那個男生
這樣才會有繼續的可能
不用努力變成更好的人
那實在太強求了
但請一定要好好把未來的每一天過好
做你原本就能專注做好的事
還是學生的話就好好上課
已經出社會了就把工作做好
讓自己不要失心瘋一直去找女方
讓女方覺得更煩
給她一點空間
五個多月前沒有人跟我講這些
所以我自己把路走到絕
我們變的好陌生
我希望你們的故事能比較美好一點
加油
六還要上班
因為日要搬家所以挪過來換天放
吃了五種藥
現在快1點半了我毫無睡意
我的身體到底是怎摸了
出了什麼問題
希望能睡的著
新家環境比較好
但是好像放不下100吋的布幕
我會努力讓自己開心點
請放心
曾經是親愛的妳
請放心
單就妳文章提的來講
我邊看邊覺得好笑
這樣都有女友?
整件事情不是對錯問題
而是他沒有把妳在意的事當一回事的問題
妳今天有沒有任性?
有
但是妳就是想要,而且不難做到
他做不到還買了很敷衍的東西給妳
要嘛不要買,要嘛買點正常的食物
他買了那什麼東西,國中生甚至國小生都能買的東西
感覺就一副有的吃還嫌的態度
然後妳拜託他的事,他完全不覺得該急著幫妳弄
沒有把妳的想法擺在前幾順位
如果很難的事,我會覺得妳太任性太強人所難
但這不難啊
這樣都有女友我只能說
老天真是愛捉弄人
我他媽想前女友才剛流完眼淚
上來就看到這篇,不噓妳一下說不過去阿
李敖講過
國民黨是龜兒子
民進黨是王八蛋
因為龜兒子太壞了
所以他要支持王八蛋 來打倒龜兒子
這放在現在一樣適用
地方派系是不是不好,是不是不要挺才對
我覺得見人見智
但新毒瘤是不是國家的禍根
這除了新毒瘤以外的人應該都能同意
新毒瘤的人是怎麼吃國家的錢 血 肉的
是怎樣對付政敵的?
是怎樣抹黑柯P的?
今天我要是柯P
我還不補幾刀才怪
所以去質疑柯P怎樣怎樣的人
應該先問問
為什麼新毒瘤爛到讓人不惜挺地方派系
只為了要給新毒瘤難看
國家之禍根
能除幾個就是幾個
我不喜歡陳小魚
但是能讓新毒瘤吃屎就是爽
能少他們幾票就要少他們幾票
龍介小魚都要加油
給新毒瘤倒 台灣才會好
他們一直說要送柯P去台東行醫
我說阿 我們來送賴清去鄉下永遠做不完的功德啦!!!
付完錢後
真的開始在把家裡的東西整理裝箱時
才驚覺時間真的有過這麼快
我真的要離開最一開始來到新店的家了
這個家裡有好多妳的回憶
掃地時還撿到幾根妳的長髮
然後就
又想妳了
搬家就像是把東西清空了
從A地轉移到B地
換一個環境
那我也能把所有妳的回憶
也裝箱但不帶走嗎?
全部都留在那就好了
愛妳很好
被妳喜歡著很好
就是因為太美好了
所以分手後我才會變成一個行為退化的廢物
我想忘了妳了
裝箱放著
剩沒幾天了
316結果還沒出來
還不能下定論
選完大概就可以來評斷他的政治實力還剩多少
當初他還沒去台南當市長前
最有名的新聞事件之前板友有貼過了
就是他跟張瑞山一起幫壞人開記者會追究警察責任
那之後他跑到台南去漂白
說來也神奇
登革熱死那麼多人
他卻能以李全教是黑的這樣子不進議會
然後火也沒燒起來
幾乎沒什麼人去罵他登革熱的事
再來就是一片造神
什麼有自己的氣象團隊
說穿了就是死不放假而已
他最開始被看破手腳就是有一次放半天然後害很多家長
冒大風雨接小孩,臉書開始有負面的聲音出現
不然之前一片賴神賴神多偉大
之後說謊說不會落跑 結果落跑去當行政院長
當院長後就更被看破手腳了
不是魄力不是有決策能力
而是獨斷獨行,做了就不會轉彎了
什麼做功德啦,什麼有乾淨的媒啦
然後底下的人一片亂搞他也不管
環保署的做的像經濟部的投贊成票
講的多重要一樣
結果為了新北選情又說不蓋了
那你之前講心酸的?
我對賴清沒什麼好說的
小英是空心,頭腦空空論述能力薄弱
賴清則是獨斷獨行,不聽別人意見,自己做自己爽
這兩人當領導人都是國家的禍害無誤
我完全不考慮投他們任何一票
穩有兩種
一種穩贏的
一種穩死的
空心菜民調一直穩穩在第三
三腳督的話就是穩穩的20% 永遠的老三
柯不選的話就是30%左右
輸對方15%左右
所以超穩
又穩一波
只是不知道是穩贏的那種
還是穩死的那種就是了
我看來比較像54088那種穩
穩搭打
姚不智後面也是選到說沉默螺旋,民進黨的要另外再加15%以上
所以其實空心菜現在的支持度都是第一才對
坐一望二才對(?)
賴上面妳的名字
我改成了別的字
跟佛地魔一樣
這樣就可以比較快忘記妳了吧
昨天看上一間房間
直接8萬8千4百就付下去
我受夠了跟外勞住在一起
過幾天要搬家了
妳的東西我都會留在原地
帶的走的是妳不要的東西
帶不走的是我想要珍惜跟妳的回憶
好想妳
好想妳
好久不見
恍若多年
現在的我
沒辦法一次做太多事
先把工作做好
再來找到新的住處
錢付好,搬進去
重新開始新生活
新的住處不知道會不會很吵
上帝保佑不會
妳的東西就全留在舊住處了
慢慢的我就會把妳忘記
妳先丟下我了
頭也不回的
我好想好想緊緊抱著妳不放開
可是妳不要我了
妳說我是妳的累贅
所以我只好流著眼淚放手
舉目四望,妳不在了
我好孤單
這樣的未來不是我想要的未來
我沒有變成我理想中的大人
但是妳在我身邊時,我無限接近
我行善,寫文章給某些人溫暖
我努力上班,每年存一定量的錢
有妳在的時候,我無限接近那個很棒的自己
因為有妳在,所以什麼都不一樣
現在妳不在了
我做什麼都不對了,像個廢物一樣
連要好好吃好好睡都辦不到
沒有妳的日子我到底該怎麼過下去.....
有個板專門收容跟我有一樣病症的朋友
我盡可能不在那發文
只有真的受不了時才會去那邊看看
各種負能量
訴說著快撐不下去了
如何不被理解
在世界上如何無助及恐懼
我也會有那樣的時候
就去發個幾篇文
發文不為了求助
而只是記錄自己也曾那麼無助
自己的某年某月某天是那樣過的
昨天有個板友走了
好幾個板友在哀悼
本來沒什麼特殊感覺
但是看到有幾句推文真的會讓我爆氣
什麼旅館真倒楣變兇宅
什麼要死不會去別的地方死
我覺得很好笑
地球這塊土地上哪裡不死人?
把人過世了狹義的去區分說阿這是兇宅
廣義來講到處都死過人好嗎?
一定是走到沒路走才會走上那條路的
總比臥軌的或是去殺人的好的多了
曾幾何時
我曾是那麼幸福的
我也以為我會一直幸福下去
我苦了幾十年了,總算不苦了
沒想到反而讓我開始會去那個板看文
我不是最慘的
我還擁有一點什麼
可是我已經沒有希望了
人沒有希望,活在世界上又有何用?
這年頭,連結束都得要選個地方
不然會被人說帶賽說怎麼這樣害人
過一天 算一天吧
: 目前僅勝過剛宣布參選的王金平。至於蔡英文雖然仍暫居第三,但不管是哪一種組合
三人選舉時都能拿到20%就這麼高興
這標準也太低了吧
把空心菜當姚文智?
20%是屬於不可能贏而且可能永遠都第三名的數字好嗎
拿個20%就這麼高興
不忍噓了
都很穩定的低,也能講的好像很穩定
真的是很可撥
兩組人選對決,也只拿30%
然後可以往正向解讀
兩組人馬你起碼拿個45%才有樂觀的本錢好嗎?
30%差過半還差了20%左右
基本上就是被看衰來陪榜的
姚文智1.1版確定
真的不換個人選嗎?
推個程度最差的出來還要一直洗腦支持者說
回穩了,我們都有20%
我們都有30%
真的好悲傷的感覺
直接講結論
切 斷 吧
綜觀全文,她對你說了很多謊,也避重就輕很多事
心理學有一個反應是,藉由坦露某種程度的自己來獲取信任
你會覺得她對你很赤裸很真實
說謊也是出自於不想你失望
但事實上我想完全不是那麼回事
其它的事不多提了
酒店阿,跟誰阿誰出去
那都不是你能改變的事
你等級差人太多了
不是你等級不如她
而是她經歷太多事,水很深
水深不是問題,如果自己有心要改變,那就都不是問題
偏偏她不想改變,你不過是眾多條線中的一條而已
某種程度給你一點甜頭,你就暈了
越早切斷對你會越好
不要等到資源投入太多時才後悔
才想說早知道不要小頭硬了大頭就軟了
趕快切斷吧
連著三天都夢到妳
多夢的夜
藥吃的多,睡的比較好
夢多了,想妳了
好想念妳的聲音
想念那些語音的夜晚
想念每天都睡不飽但有妳陪的時候
想念有講不完的話的時候
想念那個對我好溫柔的妳
想念喜歡我的妳
好想妳
好想妳
好想妳
我可能會好起來
但我不會再談戀愛了
要隨便交應該是有
但要找到比妳好的人
機率是0
一生都要帶著絕望生活下去
這有多累....
兩件事先分開來看
第一點妳可以用抱抱的貼圖,或是打給他跟他說不要不開心
抱抱,我知道你真的很努力了
約會時就抱抱他,帶他去吃他喜歡吃的東西
跟他說我不能幫你分擔不開心,但是我會努力讓你開心
我們一起過,抱一個(抱)
第二點問題其實比較大
他錢不夠辦婚宴,妳的錢也不夠
辦了對妳們來說是很大的負擔
但真正的問題是出在
他沒錢辦,他家也拿不出錢辦嗎?
拿不出錢辦,卻為了面子要子女貸款去滿足他們的面子
這點才是大問題
是他爸媽想辦的,那為什麼不是他爸媽去貸款呢?
事情很簡單阿
誰想辦誰就去貸款阿,錢拿出來,沒人有話講
而且老實說啦,了不起80~100萬
他家拿不出來還硬要辦,這點不就很詭異嗎?
婚姻板有一句話說,婚前腦子進的水,就是婚後眼睛流的淚
這在一開始妳們還沒結時,已經有警訊跟雷點出現了
開始BBBBBB叫了,在提醒妳是不是還要繼續走下去
是真的該審慎思考未來沒錯
為了他跟他家人的面子,要你們一起去還錢
我是覺得有點好笑
再者,他現在的工作量他都應付不太來
會跟妳抱怨討拍了
以後再加上要還婚宴貸款的錢
我看不吵到離婚才怪
我是妳的話
這個男生拿不拿的出婚宴的錢是其次
想怎麼解決問題才是大事
妳都覺得可以從簡了
而他卻覺得一定要借錢去完成
且完全超出他本身能力還硬要做
我個人是不會再跟這樣的人交往下去
這價值觀實在差太多了
婚宴如此,結婚後大大小小開銷呢?
生小孩以後呢?
他腦袋沒想那麼多,他家人也如此
這洞太大了,不要跳比較好
我會堅持不貸款去辦婚宴
要貸款的話就分手
其實我會分手啦
大多數板友也應該都覺得分開會比較好
妳好好考慮吧
我們都曾經寂寞而給對方承諾
我們都因為折磨而厭倦了生活
只是這樣的日子 同樣的方式 還要多久
我們改變了態度而接納了對方
我們委屈了自己成全誰的夢想
只是這樣的日子 還剩下多少 已不重要
時常想起過去的溫存
它讓我在夜裡不會冷
你說一個人的美麗是認真
兩個人能在一起是緣份
早知道是這樣 像夢一場
我才不會把愛都放在同一個地方
我能原諒 你的荒唐
荒唐的是我沒有辦法遺忘
早知道是這樣 如夢一場
我又何必把淚都鎖在自己的眼眶
讓你去瘋 讓你去狂
讓你在沒有我的地方堅強
讓我在沒有你的地方療傷
========
最近一直下雨
上班時總覺得很累
就一直睡一直睡
也幸好老板他們前幾天來過了
這兩天都沒來
於是我等於都是睡到下班
這些日子發生的事
算是我這輩子最大的危機吧
也是我這輩子最重要的事
然而我知道,對她來說並不是
我只是她生命中的過客罷了
早知道是這樣,如夢一場
一開始就不應該在一起
甚至不應該認識的
這個結
是結也是節,也是劫
我在劫難逃
----------------------------
>>輸入:2
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, 布幕 , 我會 , 努力 , 開心點 , 請 , 放心 , 曾 , 經是 , 親愛的 , 妳 , 請 , 放心 , 妳 , 文章 , 提 , 我邊 , 看邊 , 覺得 , 好笑 , 女友 , 整件 , 事情 , 錯 , 問題 , 妳 , 意 , 事當 , 回事 , 問題 , 妳 , 今天 , 任性 , 妳 , 想 , 不難 , 做 , 做 , 不到 , 還買 , 敷衍 , 東西給 , 妳 , 買 , 買點 , 正常 , 食物 , 買 , 東西 , 國中生 , 國小生 , 買 , 東西 , 感覺 , 副 , 吃 , 還嫌 , 態度然 , 後 , 妳 , 拜 , 託 , 事 , 完全 , 不覺 , 急 , 幫 , 妳 , 弄 , 妳 , 想法 , 擺 , 前 , 幾順位 , 難 , 事 , 我會 , 覺得 , 妳 , 太 , 任性 , 太強 , 人 , 難 , 這不難 , 女友 , 只 , 說 , 老天 , 真 , 愛捉 , 弄 , 人 , 媽想 , 前 , 女友 , 剛流 , 完眼淚 , 這篇 , 不噓 , 妳 , 一下 , 說 , 李敖 , 講過 , 國民黨 , 龜 , 兒子民 , 進黨 , 王八蛋 , 龜 , 兒子 , 太 , 壞了 , 支持 , 王八蛋 , 倒 , 龜 , 兒子 , 這放 , 現在 , 適用 , 地方 , 派系 , 是不是 , 不好 , 是不是 , 挺 , 覺得 , 人 , 智 , 新 , 毒瘤 , 是不是 , 國家 , 禍根 , 這除 , 新 , 毒瘤 , 以外 , 人 , 應該 , 同意 , 新毒瘤 , 人 , 吃 , 國家 , 錢 , 血肉 , 付政敵 , 抹 , 黑 , 柯P , 今天 , 柯P , 還不補 , 幾刀 , 質疑 , 柯P , 人 , 應該 , 先問 , 問為 , 新毒瘤 , 爛到 , 人 , 不惜 , 挺 , 地方 , 派系 , 只 , 要給 , 新毒瘤 , 難 , 看國家 , 之禍 , 根能 , 幾個 , 幾個 , 不喜歡 , 陳 , 小魚 , 新 , 毒瘤 , 吃 , 屎 , 爽能 , 少 , 幾票 , 少 , 幾票 , 龍介小魚 , 加油給 , 新毒瘤 , 倒 , 台灣 , 好 , 一直 , 說 , 送 , 柯P , 台 , 東行醫 , 說 , 送賴 , 清去 , 鄉 , 下永遠 , 做 , 完 , 功德 , 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1), ('箍', 1), ('然後用力', 1), ('掐', 1), ('似', 1), ('大力', 1), ('幾下', 1), ('這是屬', 1), ('第一次', 1), ('最後一次', 1), ('濕', 1), ('過每', 1), ('遠', 1), ('平行', 1), ('時空裡', 1), ('出國', 1), ('擦', 1), ('乾淚', 1), ('鐘頭', 1), ('又過', 1), ('電視', 1), ('賣', 1), ('掉', 1), ('投影機', 1), ('剛剛', 1), ('直', 1), ('接給', 1), ('BenQ', 1), ('mh5451', 1), ('69', 1), ('00', 1), ('貨時間', 1), ('貨真', 1), ('這摸', 1), ('這晚', 1), ('無法', 1), ('下班後再', 1), ('藥好', 1), ('一覺', 1), ('目標', 1), ('筆電筆', 1), ('電好', 1), ('該換', 1), ('限度', 1), ('處緊', 1), ('鄰馬路', 1), ('車來', 1), ('車往', 1), ('大聲', 1), ('吸音', 1), ('海棉', 1), ('最後還', 1), ('隻', 1), ('手', 1), ('機放輕', 1), ('音樂然後塞上', 1), ('衛生紙', 1), ('耳塞果然', 1), ('聽', 1), ('直醒', 1), ('改天', 1), ('耳塞', 1), ('新家', 1), ('第一個', 1), ('晚上', 1), ('對不起', 1), ('困擾', 1), ('晚安', 1), ('等待', 1), ('多種', 1), ('形式過', 1), ('生不如', 1), ('行屍', 1), ('肉', 1), ('努力過', 1), ('還可以', 1), ('做別', 1), ('注意力', 1), ('主動權', 1), ('男方身', 1), ('病', 1), ('原因', 1), ('分開', 1), ('男方能', 1), ('過好', 1), ('少不要', 1), ('心境', 1), ('轉換', 1), ('記憶', 1), ('那實', 1), ('強求', 1), ('一天過', 1), ('原本', 1), ('專注', 1), ('學生', 1), ('課', 1), ('經出', 1), ('社會', 1), ('女方', 1), ('女方覺', 1), ('煩給', 1), ('空間', 1), ('五個', 1), ('我講', 1), ('路', 1), ('到絕', 1), ('陌生', 1), ('故事能', 1), ('比較', 1), ('美好', 1), ('加油', 1), ('日要', 1), ('挪過', 1), ('來換', 1), ('天放', 1), ('五種', 1), ('藥現', 1), ('點半', 1), ('睡意', 1), ('身體', 1), ('怎摸', 1), ('著新家', 1), ('放不下', 1), ('吋', 1), ('布幕', 1), ('開心點', 1), ('經是', 1), ('親愛的', 1), ('文章', 1), ('我邊', 1), ('看邊', 1), ('整件', 1), ('意', 1), ('事當', 1), ('不難', 1), ('還買', 1), ('敷衍', 1), ('東西給', 1), ('買點', 1), ('正常', 1), ('食物', 1), ('國中生', 1), ('國小生', 1), ('副', 1), ('還嫌', 1), ('態度然', 1), ('拜', 1), ('託', 1), ('不覺', 1), ('急', 1), ('想法', 1), ('擺', 1), ('幾順位', 1), ('太強', 1), ('這不難', 1), ('老天', 1), ('愛捉', 1), ('媽想', 1), ('剛流', 1), ('完眼淚', 1), ('這篇', 1), ('不噓', 1), ('李敖', 1), ('講過', 1), ('國民黨', 1), ('兒子民', 1), ('進黨', 1), ('這放', 1), ('適用', 1), ('不好', 1), ('智', 1), ('禍根', 1), ('這除', 1), ('以外', 1), ('同意', 1), ('血肉', 1), ('付政敵', 1), ('抹', 1), ('還不補', 1), ('幾刀', 1), ('質疑', 1), ('先問', 1), ('問為', 1), ('爛到', 1), ('不惜', 1), ('要給', 1), ('看國家', 1), ('之禍', 1), ('根能', 1), ('不喜歡', 1), ('陳', 1), ('小魚', 1), ('屎', 1), ('爽能', 1), ('龍介小魚', 1), ('加油給', 1), ('台灣', 1), ('送', 1), ('台', 1), ('東行醫', 1), ('送賴', 1), ('清去', 1), ('鄉', 1), ('下永遠', 1), ('完', 1), ('付完', 1), ('錢後真', 1), ('整理', 1), ('驚覺', 1), ('時間', 1), ('有過', 1), ('離開', 1), ('新店', 1), ('掃地', 1), ('時還', 1), ('撿', 1), ('幾根', 1), ('髮', 1), ('然後就', 1), ('清空', 1), ('B', 1), ('地換', 1), ('全部', 1), ('愛', 1), ('太美', 1), ('行為', 1), ('退化', 1), ('忘', 1), ('放著', 1), ('剩', 1), ('316', 1), ('還沒出', 1), ('還不能', 1), ('下定', 1), ('論選', 1), ('完大概', 1), ('以來', 1), ('評斷', 1), ('政治', 1), ('實力', 1), ('當初', 1), ('還沒去', 1), ('台南', 1), ('當市', 1), ('名', 1), ('新聞', 1), ('事件', 1), ('貼過', 1), ('張瑞山', 1), ('幫壞', 1), ('人開', 1), ('記者', 1), ('追究', 1), ('警察責任', 1), ('台南去', 1), ('漂白', 1), ('神奇', 1), ('登革', 1), ('熱死', 1), ('李全教', 1), ('子', 1), ('進議會', 1), ('然後火', 1), ('沒燒', 1), ('人去', 1), ('罵', 1), ('登革熱', 1), ('造神', 1), ('氣象', 1), ('團隊', 1), ('穿', 1), ('不放假', 1), ('放半天', 1), ('然後害', 1), ('多家長', 1), ('大風雨接', 1), ('臉書', 1), ('負面', 1), ('多偉大', 1), ('之後說', 1), ('落跑', 1), ('當行', 1), ('政院', 1), ('當院', 1), ('魄力', 1), ('決策', 1), ('轉彎', 1), ('乾淨', 1), ('媒', 1), ('然後底', 1), ('亂', 1), ('搞', 1), ('環保署', 1), ('經濟部', 1), ('投贊', 1), ('成票講', 1), ('新北', 1), ('選情', 1), ('不蓋', 1), ('講心', 1), ('酸', 1), ('賴清', 1), ('小英', 1), ('頭腦', 1), ('空空', 1), ('論述', 1), ('薄弱', 1), ('賴清則', 1), ('聽別', 1), ('人意', 1), ('爽', 1), ('這兩人當', 1), ('領導', 1), ('禍害', 1), ('無誤', 1), ('投', 1), ('一票', 1), ('穩有', 1), ('兩種', 1), ('菜民調', 1), ('第三三腳督', 1), ('老三柯不選', 1), ('左右輸', 1), ('超穩', 1), ('穩一波', 1), ('54088', 1), ('搭', 1), ('姚不智後面', 1), ('選到', 1), ('沉默', 1), ('螺旋', 1), ('民進', 1), ('黨', 1), ('再加', 1), ('以上', 1), ('實空心', 1), ('菜現', 1), ('度', 1), ('第一才', 1), ('坐', 1), ('一望', 1), ('賴上面', 1), ('名字', 1), ('改成', 1), ('字', 1), ('佛地', 1), ('魔', 1), ('一間', 1), ('房間', 1), ('百就付', 1), ('受夠', 1), ('外', 1), ('勞住', 1), ('幾天要', 1), ('原地', 1), ('東西帶', 1), ('珍惜', 1), ('不見', 1), ('恍若', 1), ('錢付', 1), ('搬', 1), ('重新', 1), ('新生活', 1), ('上帝', 1), ('保佑', 1), ('全留', 1), ('舊', 1), ('慢慢', 1), ('丟下', 1), ('了頭', 1), ('回', 1), ('不放開', 1), ('累贅', 1), ('流著', 1), ('放手', 1), ('舉目', 1), ('四望', 1), ('孤單', 1), ('我理', 1), ('大人', 1), ('身邊', 1), ('行善', 1), ('寫文章給', 1), ('人溫', 1), ('暖', 1), ('每年', 1), ('存一定量', 1), ('棒', 1), ('連要', 1), ('辦不到', 1), ('過下', 1), ('.....', 1), ('專門', 1), ('收容', 1), ('病症', 1), ('朋友', 1), ('受', 1), ('各種負', 1), ('能量', 1), ('訴說', 1), ('著快', 1), ('撐', 1), ('理解', 1), ('恐懼', 1), ('發個', 1), ('幾篇文', 1), ('不為', 1), ('求助', 1), ('記錄', 1), ('某天', 1), ('那樣過', 1), ('哀悼', 1), ('本來', 1), ('特殊', 1), ('幾句', 1), ('推文', 1), ('爆氣', 1), ('旅館', 1), ('真倒楣', 1), ('變兇宅', 1), ('地球', 1), ('這塊', 1), ('土地', 1), ('哪裡', 1), ('過世', 1), ('狹義的', 1), ('區分', 1), ('兇宅', 1), ('廣義來', 1), ('講到', 1), ('過人', 1), ('沒路', 1), ('條路', 1), ('總比', 1), ('臥軌', 1), ('殺', 1), ('幾何', 1), ('幸福下', 1), ('苦', 1), ('十年', 1), ('總算', 1), ('不苦', 1), ('反', 1), ('會去', 1), ('看文', 1), ('最慘', 1), ('還擁', 1), ('活在', 1), ('何用', 1), ('這年頭', 1), ('連結束', 1), ('選個', 1), ('不然會', 1), ('帶賽', 1), ('害人過', 1), ('一天算', 1), ('目前', 1), ('僅勝', 1), ('過剛', 1), ('宣布', 1), ('參選', 1), ('王金平', 1), ('蔡英文', 1), ('暫居', 1), ('第三', 1), ('組合', 1), ('三人', 1), ('選舉', 1), ('這標準', 1), ('菜當', 1), ('是屬', 1), ('贏而且', 1), ('第三名', 1), ('數字', 1), ('不忍噓', 1), ('能講', 1), ('撥', 1), ('組人選', 1), ('對決', 1), ('然後可以', 1), ('正', 1), ('解讀', 1), ('組人馬', 1), ('起碼', 1), ('拿個', 1), ('45%', 1), ('有樂觀', 1), ('差過', 1), ('還差', 1), ('衰來', 1), ('榜', 1), ('1.1', 1), ('版', 1), ('確定', 1), ('不換個', 1), ('人選', 1), ('推個', 1), ('最差', 1), ('洗腦', 1), ('回穩', 1), ('講結論', 1), ('綜觀', 1), ('全文', 1), ('多謊', 1), ('避重', 1), ('輕', 1), ('心理學', 1), ('反應', 1), ('藉', 1), ('坦露', 1), ('獲取', 1), ('信任', 1), ('赤', 1), ('裸', 1), ('真實', 1), ('失望', 1), ('事實', 1), ('酒店', 1), ('等級', 1), ('差人', 1), ('太多', 1), ('級', 1), ('經歷', 1), ('深水深', 1), ('心要', 1), ('眾多', 1), ('條線', 1), ('一條', 1), ('程度給', 1), ('甜頭', 1), ('就暈', 1), ('早切', 1), ('斷', 1), ('資源', 1), ('投入', 1), ('太多時', 1), ('才後悔', 1), ('小頭', 1), ('硬了', 1), ('大頭', 1), ('軟', 1), ('連著', 1), ('三天', 1), ('夜藥', 1), ('夢多', 1), ('語音', 1), ('夜晚', 1), ('講不完', 1), ('溫柔', 1), ('談戀', 1), ('愛了', 1), ('隨便', 1), ('交', 1), ('機率', 1), ('一生', 1), ('絕望', 1), ('這有', 1), ('多累', 1), ('....', 1), ('兩件', 1), ('先分', 1), ('開來', 1), ('第一點', 1), ('以用', 1), ('貼', 1), ('圖', 1), ('打給', 1), ('約', 1), ('分擔', 1), ('第二點', 1), ('負擔', 1), ('真正', 1), ('他家', 1), ('要子', 1), ('女', 1), ('滿足', 1), ('那為', 1), ('簡單', 1), ('沒人', 1), ('講而且', 1), ('老實', 1), ('了不起', 1), ('80', 1), ('詭異', 1), ('婚姻板', 1), ('一句', 1), ('婚前', 1), ('腦子', 1), ('進', 1), ('婚', 1), ('眼睛', 1), ('流', 1), ('淚', 1), ('這在', 1), ('還沒', 1), ('結時', 1), ('警訊', 1), ('雷點', 1), ('BBBBBB', 1), ('提醒', 1), ('審慎思考', 1), ('沒錯', 1), ('還錢', 1), ('有點', 1), ('他現', 1), ('工作量', 1), ('應付', 1), ('不太來', 1), ('怨', 1), ('討拍', 1), ('以後再', 1), ('還婚', 1), ('離婚', 1), ('出婚', 1), ('解決', 1), ('簡', 1), ('完成且', 1), ('超出', 1), ('人交往', 1), ('這價值', 1), ('觀實', 1), ('婚宴', 1), ('結婚', 1), ('小小開銷', 1), ('生', 1), ('腦袋', 1), ('這洞', 1), ('太大', 1), ('跳', 1), ('堅持', 1), ('宴要', 1), ('大多數', 1), ('覺得分', 1), ('開會', 1), ('曾經', 1), ('寂寞', 1), ('而給', 1), ('方承諾', 1), ('折磨', 1), ('厭倦', 1), ('同樣', 1), ('多久', 1), ('態度', 1), ('接納', 1), ('委屈', 1), ('成全', 1), ('下多少', 1), ('時常想', 1), ('起過', 1), ('溫存', 1), ('夜裡', 1), ('冷', 1), ('美麗', 1), ('認真', 1), ('兩個', 1), ('人能', 1), ('緣份', 1), ('愛都', 1), ('放', 1), ('原諒', 1), ('遺忘早', 1), ('淚都鎖', 1), ('狂', 1), ('堅強', 1), ('地方療傷', 1), ('最近', 1), ('下雨', 1), ('上班時', 1), ('總覺', 1), ('很累', 1), ('幸好', 1), ('老板', 1), ('來過', 1), ('這兩天', 1), ('沒來', 1), ('發生', 1), ('事算', 1), ('最大', 1), ('危機', 1), ('事然', 1), ('並不是', 1), ('生命', 1), ('過客', 1), ('認識', 1), ('結是', 1), ('結', 1), ('是節', 1), ('逃', 1)]
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詞彙豐富度為0.5525560022975301%
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2019-03-22 12:06:56,237 : INFO : collected 973 word types from a corpus of 2224 raw words and 20 sentences
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2019-03-22 12:06:56,537 : WARNING : under 10 jobs per worker: consider setting a smaller `batch_words' for smoother alpha decay
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----------輸入一個詞,則去尋找前一百個該詞的相似詞----------
----------輸入兩個詞,則去計算兩個詞的餘弦相似度----------
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>>輸入:男女
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:228: DeprecationWarning: Call to deprecated `most_similar` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.most_similar() instead).
2019-03-22 12:07:01,486 : INFO : precomputing L2-norms of word weight vectors
相似詞前 100 排序
KeyError("word '男女' not in vocabulary",)
>>輸入:5566
相似詞前 100 排序
KeyError("word '5566' not in vocabulary",)
>>輸入:3
相似詞前 100 排序
KeyError("word '3' not in vocabulary",)
>>輸入:台大
相似詞前 100 排序
KeyError("word '台大' not in vocabulary",)
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相似詞前 100 排序
KeyError("word '學校' not in vocabulary",)
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相似詞前 100 排序
KeyError("word '公司' not in vocabulary",)
>>輸入:想
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/gensim/matutils.py:737: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `int` to `np.signedinteger` is deprecated. In future, it will be treated as `np.int64 == np.dtype(int).type`.
if np.issubdtype(vec.dtype, np.int):
相似詞前 100 排序
,0.9996070861816406
,0.9994709491729736
說,0.9994660019874573
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,0.9992170929908752
應該,0.9992150664329529
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妳,0.999163031578064
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前,0.999122679233551
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時,0.9989270567893982
日子,0.9989098310470581
荒唐,0.9989013075828552
比較好,0.9989007711410522
底,0.9988752007484436
長,0.9988703727722168
宴,0.9988533854484558
想念,0.9988474249839783
毒瘤,0.9988462924957275
完全,0.9988440871238708
難,0.9988394975662231
是不是,0.9988018274307251
面子,0.9987977147102356
結,0.9987900257110596
每天,0.9987699389457703
變成,0.9987372756004333
左右,0.9987287521362305
板友,0.9987200498580933
太,0.9987174868583679
這輩子,0.9987112879753113
30%,0.9987084269523621
如夢,0.998704195022583
柯P,0.9987017512321472
不夠,0.9986988306045532
最,0.9986967444419861
一定,0.9986932277679443
聲音,0.9986746311187744
處,0.9986734986305237
重要,0.9986584782600403
之前,0.9986528158187866
希望,0.998645544052124
爸媽,0.9985953569412231
兒子,0.9985895156860352
今天,0.9985668659210205
能力,0.9985634684562683
回憶,0.9985551238059998
夢,0.9985519647598267
一片,0.9985488653182983
感覺,0.9985142350196838
曾,0.9985101819038391
瘋,0.9984973073005676
再,0.9984939694404602
這點,0.9984899759292603
水,0.9984863996505737
幾天,0.9984843134880066
他家,0.9984734058380127
--------------------------------------------------------
>>輸入:想 他家
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:234: DeprecationWarning: Call to deprecated `similarity` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.similarity() instead).
計算 Cosine 相似度
0.99847347
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