中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别,不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成,因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式,中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
还是没办法不去在意这个博客, 毕竟付出了自己将近一年的心血, 这是几个周前写的一篇文章, markdown格式写的不是很规范, 望见谅! 分享在此。 前几天因为在做学校教务处的爬虫,用php抓取的成绩和课程表竟然返回的是html格式的数据,也是很醉。没办法,干脆用正则匹配吧。因为之前并没有学过正则表达式,只好恶补了一下。在匹配的过程中遇到了一些问题,特别是在匹配中文的时候,很是蛋疼。下面说一下我的学习成果。 使用php在匹配中文的时候不能使用 \w 来匹配,可以使用元字符 . 来粗略匹配中文 精确匹配中文时需要考虑编码环境,gb2312和 utf-8。这两种编码有什么区别呢 ? 最主要的就是gb2312编码的汉字占两个字节,而utf-8编码的汉字占3个字节。 一、好了,下面进入正题,如果你想匹配中文的话,可以采用下面的表达式: utf-8编码:
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 原文链接: http://caibaojian.com/zhongwen-regexp.html
CJK(CJK Unified Ideographs,中日韩统一表意文字)字符集中了从0x4E00到0x9FA5的连续区域,包含了 20902 个来自于中国、韩国、日本的汉字,涵盖了多数中文字符,可以说CJK是GB2312-80和BIG5等字符集的超集。
作者:Mintimate 博客:https://www.mintimate.cn Mintimate's Blog,只为与你分享 字数统计.png 统计字数/字符 平时,在写一些报告时,需要统计字数;亦或者,我们在填写一些信息,有字数要求。这个时候,大部分人会打开Word,进行字数统计。这样效率过低,且无法模块化移植。(而且macOS启动Microsoft Word挺慢的😪……) 本次给大家介绍,如何使用JavaScrip前端统计输入内容所包含的字符和字数。稍微美化一下,放到服务器里,以后统计文字字数就不用
小鹏 and (小灵狗 or 神州租车) and (三方战略 or 宁波 or P7 or 租赁 or 广州 or 杭州 or 王桐 or 蒋志春 or 残值管理 or 曾䶮冬 or 强强联合 or 战略合作 or 共赢)
在此之前,项目中使用正则匹配汉字的表达式都是 /[\u4e00-\u9fa5]/,虽然常用,但是一直未深究其所以然。
用 ‘[\u4e00-\u9fa5]‘ 匹配中文 在字符串中匹配中文 示例: 匹配字符串中的第一个中文字符 匹配字符串中的第一个连续的中文片段 匹配字符串中的所有中文字符 注:要确保正则字符和匹配文本
继续分享Python正则表达式的基础知识,今天给大家分享的特殊字符是[\u4E00-\u9FA5],这个特殊字符最好能够记下来,如果记不得的话通过百度也是可以一下子查到的。
在做项目的过程中,使用正则表达式来匹配一段文本中的特定种类字符,是比较常用的一种方式,下面是对常用的正则匹配做了一个归纳整理。
在上几篇中,可以将整个网页的内容全部爬取下来。不过,这些数据的信息量非常庞大,而且大部分数据并不是所需要的。这就需要对爬取的数据进行过滤筛选,去掉没用的数据,留下有价值的数据。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/106065.html原文链接:https://javaforall.cn
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然,我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
你好,我是喵喵侠,在前端开发工作中,我们经常需要根据用户输入的内容进行验证,尤其在需要实名认证的场合,对姓名的验证尤为重要。然而,由于各种原因(比方说保护个人隐私),有时我们还需要接受匿名的输入。这就要求我们在验证姓名时具有较大的灵活性。在这篇文章中,我将以 Element UI 表单为例,介绍如何使用正则表达式实现这种灵活的姓名验证,希望能对你有所帮助。
中文分词是中文自然语言处理的基础,中文分词的正确率如何直接影响后续的词性标注(也有些词性标注算法不需要事先分词,但标注效果往往比先分词后标注差),实体识别、句法分析、语义分析。常用的分词方法主要有依赖词典的机械分词和序列标注方法。
开启ENABLED_CHINESE_LIB仅会加载229kb的汉字库,内存占用比较少,但缺点是不能词组匹配输入。
本文重点讲述微信安卓客户端在 SQLite FTS5 的基础上,多音字问题的解决方案。
正则表达式是文本字符串处理的瑞士军刀。在FME中,常用来处理文本字符串的转换器主要为:StringSearcher 、StringReplacer。如图(1)所示,其中,StringSearcher用来从指定字段中匹配给定规则的字符串;StringReplacer用来把指定字段中给定规则的字符串替换为给定文本。在使用过程中,两者侧重点不同,但都提供对正则表达式的支持。但从接触FME2016后,发现FME中StringSearcher和StringReplacer对正则表达式的中文匹配不太友好。
问题中提到计算字节数,首先需要对字节进行了解,Byte数是一个单位计量数值,其中字符串中单个的字符(英文、数字、特殊字符等)为一个字节,中文汉字是两个字节。
开发过程中,经常会遇到需要对输入内容进行筛选,这个时候就需要用正则表达式来匹配了,下面是我收集的一些常用正则表达式,希望可以帮助到大家~
上篇的补充 关于命名分组 下面看一个例子: 看的出来(?P<year>\d{4})中,可以用尖括号中的名字去获取后面正则匹配出来的数值,这样方便调用,便于记忆。 关于非捕获性括号 这些内容就是我上篇不
pinyin-pro 是一个专业的 js 汉字拼音转换库,功能丰富、准确率高、性能优异。
首先,char为Java的基本类型,基本类型所占的字节数是固定的,如int占4字节,double占8字节,这可以使得Java在不同的平台上所占类型固定,很好地保证了Java的可移植性。因此,Java中char类型固定占2个字节。(注:char类型也可以存储一个汉字)。 其次,String采用一种更灵活的方式进行存储。在String中,一个英文字符占1个字节,而中文字符根据编码的不同所占字节数也不同。在UTF-8编码下,一个中文字符占3个字节;而使用GBK编码时一个中文字符占2个字节。测试代码如下:
中文分词是中文文本自然语言处理的第一步,然而分词效果的好坏取决于所使用的语料词库和分词模型。主流的分词模型比较固定,而好的语料词库往往很难获得,并且大多需要人工标注。这里介绍一种基于词频、凝聚度和自由度的非监督词库生成方法,什么是非监督呢?输入一大段文本,通过定义好的模型和算法,即可自动生成词库,不需要更多的工作,听起来是不是还不错? 参考文章:互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘,点击阅读原文即可查看。访问我的个人网站查看更详细的内容,包括所使用的测试文本和代码。 获取所有的备选词语 假设对于
首先,char为Java的基本类型,基本类型所占的字节数是固定的,如int占4字节,double占8字节,这可以使得Java在不同的平台上所占类型固定,很好地保证了Java的可移植性。因此,Java中char类型固定占2个字节。(注:char类型也可以存储一个汉字)。
中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,与英文以空格作为天然的分隔符不同,中文字符在语义识别时,需要把数个字符组合成词,才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础,通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。
基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、(传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统)
文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记。OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术、新方法、新应用层出不穷。 OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符特征描述
【导读】平常为大家推荐的资源中,以英语语言占据大多数。今天 AI科技大本营特别要为大家推荐两个跟中文相关的资源工具。先简单介绍下这两个资源工具都是什么。第一个,汉字转拼音的工具——即将中文字符转换成它的拼音。除了支持 JavaScript,还可以支持 Python、Go、Rust 等多种语言。可以说是非常 nice 的一个中文资源工具了。第二个是新华字典的 API,收录包括 14032 条歇后语,16142 个汉字,264434 个词语,31648 个成语。有需要的同学可以收藏留着用,觉得不错记得分享点赞。
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是,中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词,分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同。
中文文本通常没有像英文那样的明确分隔符,因此需要使用分词技术将连续的汉字序列切分成有意义的词语。
[\u4E00-\u9FA5]汉字﹐[\uFE30-\uFFA0]全角字符 [\u4E00-\u9FA5]汉字﹐[\uFE30-\uFFA0]全角字符所以说 ,Java的正则表达式是可以匹配中文字符的,同时,用中文字符来写表达式也是可以的.
本来考虑用正则来判断中文,因为网上发现正则的匹配中文是[\u4e00-\u9fa5]。接着代码都快写完了,发现有些生僻字不再在这个范围内。
AutoCompleteBox是一个常见的提高输入效率的组件,很多WPF的第三方控件库都提供了这个组件,但基本都是字符串的子串匹配,不支持拼音模糊匹配,例如无法通过输入ldh或liudehua匹配到刘德华。要实现拼音模糊搜索功能,通常会采用分词、数据库等技术对待匹配数据集进行预处理。某些场景受制于条件限制,无法对数据进行预处理,本文将介绍在这种情况下如何实现支持拼音模糊搜索的AutoCompleteBox,先来看下实现效果。
这次要推荐一个在前端就能实现 汉字转拼音 的工具库 —— pinyin-pro 。
无论您是想要统一中文排版风格、改进文字质量还是提高技术文章的清晰度与易读性,这里推荐的几个开源项目都能满足您的需求。它们提供了详细的规范和指南,帮助您正确使用空格、标点符号以及中英文之间的排版等方面。这些项目还支持多种文件格式,并且具有灵活性和可定制性,让您能够根据自己的需要进行调整。无论您是初学者还是经验丰富的作者,在撰写中文文案或技术文档时,这些开源项目都将成为不可或缺的资源。
\xnn :匹配ASCII代码中十六进制代码为nn的字符, 4e00 - 9fa5 是中文编码
中文分词 就是将一句话分解成一个词一个词,英文中可以用空格来做,而中文需要用一些技术来处理。 三类分词算法: 1. 基于字符串匹配: 将汉字串与词典中的词进行匹配,如果在词典中找到某个字符串,则识别出一个词。 优点,速度快,都是O(n)时间复杂度,实现简单。 缺点,对歧义和未登录词处理不好。 此类型中常用的几种分词方法有: 1. 正向最大匹配法: 假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个,取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词,则匹配成功,分出该词,然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块,不同于英文的是,中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词,分词效果将直接影响词性,句法树等模块的效果,当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同。在人机自然语言交互中,成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果,帮助计算机理解复杂的中文语言。
导读 本文首先简单介绍了自然语言处理和科研过程中重要的四部曲——调研、思考、编程和写作,然后对中文分词问题进行了说明,介绍了中文分词存在的难点如消歧、颗粒度问题、分词标准等。接着,本文总结了调研文献中的分词方法,包括基于词典的最大匹配法以及其相应的改进方法、基于字标注的分词方法等,同时也介绍了当前中文分词的研究进展和方向,如统计与词典相结合、基于深度学习的分词方法等。而后,本文具体介绍了如何基于词典的双向最大匹配法以及基于字标注的平均感知机进行分词的实验,对实验结果进行了分析并给出了几种改进模型的思路。最后
常用正则表达式 1 <script> 2 /* 常用正则表达式大全!(例如:匹配中文、匹配html) 3 4 匹配中文字符的正则表达式: [u4e00-u9fa5] 5 评注:匹配中文还真是个头疼的事,有了这个表达式就好办了 6 匹配双字节字符(包括汉字在内):[^x00-xff] 7 评注:可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1) 8 匹配空白行的正则表达式:ns*r 9 评注:可以用来删除空白行 10
本文咱们深入一些,详细分析一下Elasticsearch的中文分词,并顺便演示一下对docker安装的Elasticsearch如何支持中文分词的疑问。好了,废话不多说,让我们开始吧!
HanLP几乎实现了所有我们需要的繁简转换方式,并且已经封装到了HanLP中,使得我们可以轻松的使用,而分词器中已经默认支持多种繁简格式或者混合。这里我们不再做过多描述。
在 Java 中,\\ 表示:我要插入一个正则表达式的反斜线,所以其后的字符具有特殊的意义。 所以,在其他的语言中(如 Perl),一个反斜杠 \ 就足以具有转义的作用,而在 Java 中正则表达式中则需要有两个反斜杠才能被解析为其他语言中的转义作用。也可以简单的理解在 Java 的正则表达式中,两个 \\ 代表其他语言中的一个 \,这也就是为什么表示一位数字的正则表达式是 \\d,而表示一个普通的反斜杠是 \\。
大家都知道,不同字符编码,其在内存占用的字节数不一样。如 ASCII编码字符占用1个字节,UTF-8编码的中文字符是3字节,GBK为2个字节。
上篇我们了解了 PEG.js 的基础使用,忘记的童鞋建议复习一下,对于本文的食用效果会更佳哦!
做爬虫的时候,经常都会听到 scrapy VS requests+beautifulsoup的组合 在本次分布式爬虫实现中只用scrapy而不用后者的原因是:
用户名 /^[a-z0-9_-]{3,16}$/ 密码 /^[a-z0-9_-]{6,18}$/ 密码2 (?=^.{8,}$)(?=.*\d)(?=.*\W+)(?=.*[A-Z])(?=.*[a
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云