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    Fastjson常用方法

    Fastjson API入口类是com.alibaba.fastjson.JSON,常用的序列化操作都可以在JSON类上的静态方法直接完成。 public static final Object parse(String text); // 把JSON文本parse为JSONObject或者JSONArray public static final JSONObject parseObject(String text); // 把JSON文本parse成JSONObject public static final <T> T parseObject(String text, Class<T> clazz); // 把JSON文本parse为JavaBean public static final JSONArray parseArray(String text); // 把JSON文本parse成JSONArray public static final <T> List<T> parseArray(String text, Class<T> clazz); //把JSON文本parse成JavaBean集合 public static final String toJSONString(Object object); // 将JavaBean序列化为JSON文本 public static final String toJSONString(Object object, boolean prettyFormat); // 将JavaBean序列化为带格式的JSON文本,boolean参数true能设置格式,false则不能 public static final Object toJSON(Object javaObject); 将JavaBean转换为JSONObject或者JSONArray(和上面方法的区别是返回值是不一样的)

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    基于模板的中文命名实体识别数据增强

    本文将介绍一种基于模板的中文命名实体识别数据增强方法,自然语言处理中最常见的一个领域就是文本分类。文本分类是给定一段文本,模型需要输出该文本所属的类别。对文本分类进行数据增强较为简单的一种是对文本中的词进行同义词替换、随机删除、随机插入、打乱顺序等。命名实体识别不同于文本分类,但又和文本分类密切相关,因为实体识别是对每一个字或者词进行分类,我们要识别出的是一段字或词构成的短语,因此,上述文本分类中的数据增强可能会让实体进行切断而导致标签和实体不一致。这里,介绍一种基于模板得实体增强方法,能够解决上述得问题的同时,使得模型的性能进一步得到提升。

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