Analysis:文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程,也叫分词(Analyzer)。Analysis是通过Analyzer来实现的。分词就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term(关键词查询),每一个Term都指向包含这个Term的文档。
日常办公应用中,我们经常会碰到一些陌生的外文单词或文章需要翻译,在Windows平台上,可通过很多翻译工具来帮忙解决。当我们转到 Ubuntu系统中办公时,肯定也希望能有一款简单易用、功能强大的翻译工具。
然后在编辑->词典->词典来源->文件中添加一个文件路径,就填写刚才解压到的文件夹的目录,然后勾选递归搜索,以便以后加入新词典的时候能查找到,新加入词典后点击右下角的重新扫描即可。
老牌的词典软件,口碑一向很好,多年来我一直使用。唯一感觉有欠缺的有以下几点:1)可配置性差,外部词典资源不足,难以扩展;2)例句还是太少;3)安装文件太臃肿,容量居然多达有五六百MB。
谈起我的 Linux 学习之路,时间其实并不长。但是我却花了相对很少的时间,已经能达到把 Linux 当作自己的桌面系统的程度了。 Ubuntu 的体验令我有点沮丧,再者它也不适合我机子。后来我又知道了 Debian ,这个发行版据称稳定健壮。我这次怀着犹豫的心情去安装了,安装过程不像 Ubuntu 那样顺利,记得应该遇到过一点问题,但还是解决了。这次的 Debian 安装让我很满意,我的电脑像复活了一样,再也不会卡顿了。然而面对 Debian 我能干什么?我后来发现我什么也没干,我不了解任何东西,我也
FoolNLTK 是一个中文处理工具包,可能不是最快的开源中文分词,但很可能是最准的开源中文分词 授权协议:Apache 开发语言:Python 操作系统:跨平台 软件作者:正_午 特点 可能不是最快的开源中文分词,但很可能是最准的开源中文分词 基于BiLSTM模型训练而成 包含分词,词性标注,实体识别, 都有比较高的准确率 用户自定义词典 安装 pip install foolnltk 使用说明 分词 import fool text = "一个傻子在北京" print(fool.cut(text)) #
HanLP的一个很大的好处是离线开源工具包,换而言之,它不仅提供免费的代码免费下载,而且将辛苦收集的词典也对外公开啦,此诚乃一大无私之举.我在安装的时候,主要参照这份博客: blog.csdn.ne
ES中提供了一种强大的检索数据方式,这种检索方式称之为Query DSL ,Query DSL是利用Rest API传递JSON格式的请求体(Request Body)数据与ES进行交互,这种方式的丰富查询语法让ES检索变得更强大,更简洁。
安装完毕后 右上角齿轮 系统设置 语言支持 将键盘输入方式系统从ibus换成Fcitx
一位是来自清华的THULAC,一位是要“做最好的中文分词组件”的结巴分词。它们都是目前主流的分词工具。
pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。它简单易用,支持多领域分词,在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。
隔行如隔山,初学编程往往不知道从何入手,非常迷茫,以下几个问题是我经常被问到的,总结出来分享给读者。
pkuseg是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。pkuseg具有如下几个特点:
考虑到 jieba 分词和 THULAC 工具包等并没有提供细领域的预训练模型,为了便于比较,开发团队重新使用它们提供的训练接口在细领域的数据集上进行训练,用训练得到的模型进行中文分词。他们选择 Linux 作为测试环境,在新闻数据(MSRA)、混合型文本(CTB8)、网络文本(WEIBO)数据上对不同工具包进行了准确率测试。在此过程中,他们使用第二届国际汉语分词评测比赛提供的分词评价脚本,其中 MSRA 与 WEIBO 使用标准训练集测试集划分,CTB8 采用随机划分。对于不同的分词工具包,训练测试数据的划分都是一致的;即所有的分词工具包都在相同的训练集上训练,在相同的测试集上测试。
以前,我对大部分的处理中文分词都是使用python的结巴分词工具,该分词工具是在线调用API, 关于这个的分词工具的原理介绍,我推荐一个好的博客:
在计算机操作系统中,进程是进行资源分配和调度的基本单位,同时每个进程之内也可以存在多个线程。那么在Android系统(Linux Kernel)中,进程是如何去抢占资源,线程又是如何根据优先级切换呢,本文将尝试剖析这个问题,研究nice在Linux以及Android系统中的应用。
hanlp拥有:中文分词、命名实体识别、摘要关键字、依存句法分析、简繁拼音转换、智能推荐。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢! Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代,每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求,以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网),所以多线程也就很自然被Python语言支持。 (关于多线程的原理和C实现方法,请参考我之前写的Linux多线程与同步,要了解race condition
pip install jieba (window环境) pip3 install jieba (Linux环境)
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展,并对索引、搜索性能进行了优化。
摘要: 原文可阅读 http://www.iocoder.cn/Fight/chinese-programmer-wrong-pronunciation 「shimohq」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录,将其整理出来以文章的形式分享给大家,来进行共同学习。欢迎大家进行持续关注。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/100607.html原文链接:
“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
机器之心报道 作者:蒋思源 近日 GitHub 用户 wu.zheng 开源了一个使用双向 LSTM 构建的中文处理工具包,该工具不仅可以实现分词、词性标注和命名实体识别,同时还能使用用户自定义字典加强分词的效果。机器之心简要介绍了这种双向 LSTM,并给出了我们在 Windows 上测试该工具的结果。 中文处理工具包 GitHub 地址:https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK 根据该项目所述,这个中文工具包的特点有如下几点: 可能不是最快的开源中文分词,但很可能是
词向量作为文本的基本结构——词的模型。良好的词向量可以达到语义相近的词在词向量空间里聚集在一起,这对后续的文本分类,文本聚类等等操作提供了便利,这里简单介绍词向量的训练,主要是记录学习模型和词向量的保存及一些函数用法。
在UCS编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如果接收者收到FEFF,就表明这个字节流是Big-Endian的;如果收到FFFE,就表明这个字节流是Little-Endian的。因此字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"又被称作BOM。
语言不是死的,而是随着人们的使用不断变化,包括新词汇的出现、旧词汇的废弃,以及读音、词义、词性的变化。现代汉语中的很多词在古代都是另外的意思,褒义和贬义的相互转化也有很多例子。由于语言的本质就是约定俗成,如果大家接受了一个词的新的含义并长期广泛使用,就应该被词典收录,成为语言的一部分。
看起来还不错,而且是正版软件哦~换了张壁纸,壁纸是系统自带的,笔者不是很喜欢纯纯的紫色。截图工具使用的是Ubuntu系统自带的截图工具。
1 1 导读 Mathematica 以卓越的技术和简便的使用方法享誉全球,在此基础上,它提供了单个集成并且持续扩展的系统,涵盖了最广最深的技术计算功能。Mathematica 的各版本更新不仅仅是一
经过了2个多月的改进,终于深蓝词库转换2.0版正式与大家见面了。在1.9版本中增加了对Rime拼音输入法的支持,也得到了网友的反馈,所以在2.0版本中增加了几个新功能:
全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba
《以Linux man手册小论善用工具与少用记忆》一文强调了在学习和工作中善用工具,并少用记忆。作者认为,很多知识并不需要刻意去记忆,而应该学会寻找方法和入口,通过积累和实践来解决问题。同时,作者认为学习和使用Linux系统及其相关工具也是一种实践和锻炼的过程,需要不断地探索和尝试。
我有 1tb 的一个大索引若干,要迁移到另外一个新集群去,有没有好办法?reindex好像会中断......
这是作者新开的一个专栏《BUUCTF从零单排》,旨在从零学习CTF知识,方便更多初学者了解各种类型的安全题目,后续分享一定程度会对不同类型的题目进行总结,并结合CTF书籍和真实案例实践,希望对您有所帮助。当然,也欢迎大家去BUUCTF网站实践,由于作者能力有限,该系列文章比较基础,写得不好的地方还请见谅,后续会持续深入,加油!
Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代,每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求,以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网),所以多线程也就很自然被Python语言支持。
uTools是一个非常强大的生产力工具箱软件,它自由集成了丰富的插件,可以快速匹配场景功能,用完即走。快捷键Alt+Space可以快速呼出搜索框,可以快速打开这些工具。单击鼠标中键可以呼出快捷面板,面板里面有各种常用的小工具,让你的电脑操作更有效率,快速解决问题。
前段时间做一个需求,需要用到一个本地词典文件。该词典原始文件超过2G,在服务启动的时候加载到内存中,并且保持词典数据的热加载,也就是不停服更新词典数据到服务进程的内存中。
日前科大讯飞2020年报正式发布,显示智慧教育业务营收取得70.68%的同比高增长。
NSDictionary类简介 1. 以key-object的形式保存数据,是一个集合类(collection) 2. 词典中词条的保存是无序的 3. 不可变词典(内容一旦init后就不能更改) 4. 既然不能更改,当然就不能进行删除、替换、增加操作,只能查询 5. key值不能重复 属性表(@property) @property 描述 @property(readonly) NSUInteger count 词典词条的数量 @property(readonly, copy) NSArray
1. 下载MongoDB http://downloads.mongodb.org/win32/mongodb-win32-i386-3.2.12.zip
之前我们看了hanlp的词性标注,现在我们就要使用自定义词典与停用词功能了,首先关于HanLP的词性标注方式具体请看HanLP词性标注集。
文章基于简单算法和人工判断,使用多阶段剔除法,构建了 中文金融情感词典CFSD(ChineseFinancialSentimentDictionary), 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者。CFSD词典有1489个负面词,1108个正面词。并且简单讨论了CFSD词典的应用领域。
直播带货的时代洪流下,CEO带货渐成风潮,董明珠、梁建章、张朝阳等企业掌门人纷纷化身主播,走进直播间,为自家产品高调带货。
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