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。
JPinyin对汉字转拼音的支持,主要是通过预定的字典文件实现的。Jpinyin预定义了三个字典文件,如下图所示:
在某些场景中,可能为了方便用户快速搜索,使用拼音首字母的方式进行检索。举个例子,一个系统支持拼音首字母检索,那么输入hzlj就可以搜索出杭州龙井等商品结果,系统中提供一个字段用于存储拼音字母组合即可。(呃~~,在这里我们不讨论为什么不用索引进行检索等,只是给出一个case说明)。
在日常开发中,我们会使用很多工具类来提升项目开发的速度,而国内用的比较多的 Hutool 框架,就是其中之一。
6、自动词性标注:基于词库+(统计歧义去除计划),目前效果不是很理想,对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
昨晚收到了keke的邮件,得知了该大侠对QQ分类词库的解析有所研究,并Java实现了对QQ分类词库的解析,大喜,于是今天通过一天的努力,终于在C#中实现了对QQ分类词库(qpyd格式)的解析。
在日常的红队攻防比赛、渗透测试项目中,如果遇到Web表单登录入口,一般都会尝试用burpsuite进行猜解尝试,得到可用的账号密码。但是经常会遇到枚举不到可用的用户名的情况,于是就诞生了这款工具。
大家好,我是ABC_123。在日常的安全服务工作、红队攻防比赛、渗透测试项目中,经常会遇到对网络设备密码、Web管理员密码、Mysql Oracle SQLServer数据库密码、SSH FTP SFTP密码的弱口令扫描,这时候就需要有一款实用的用户名密码字典生成工具。网上有很多类似的工具,但是用起来不符合自己的使用习惯,于是就把平时写的一些小脚本用java重新编写,套上图形界面,发出来给大家用一用。
中文分词是中文文本处理的基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于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。
l HanLP不仅支持基础的汉字转拼音,还支持声母、韵母、音调、音标和输入法首字母首声母功能。
现在互联网上有许多拼音转换工具,基于Python的开源模块也不少,今天给大家介绍一个功能特性最多的模块: pypinyin ,它支持以下特性:
漫谈神经语言模型之中文输入法 Speech Valley是原先的github项目Automatic Speech Recognition的正式库名称,之所以取名为Speech Valley,是希望这个项目不仅可以包括语音识别,也能处理Speaker Verification、Text-to-Speech等问题,近期公众号将围绕语言模型、中文语音识别、说话人身份识别、语音合成等诸多前沿领域撰写系列文章与代码实践。 构建好一个强大的语言模型以后,可以应用到非常多的领域,最基本也最常用的毫无疑问就是输入法了,
纵观整个开源领域,陆陆续续做中文分词的也有不少,不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库,以供大家参考使用。
轻音默认不做声调标识,如果需要额外标注轻音为5,需要加入参数 neutral_tone_with_five=True:
这段对话其实被后期修改过了,口型和内容不吻合。至于「隐秘」剧组为什么要修改这段台词,我也是在还原了原对话之后才知道答案, 因为原对话实在过于黑暗了,坐实了朱朝阳的黑化,是不可能过审的。 那么原对话到底是什么?往下看,我用深度学习来告诉你答案。
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为 Auto Speech Recognition Tool,由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源(GPL 3.0 协议)。本项目声学模型通过采用卷积神经网络(CNN)和连接性时序分类(CTC)方法,使用大量中文语音数据集进行训练,将声音转录为中文拼音,并通过语言模型,将拼音序列转换为中文文本。基于该模型,作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
最近在研究中文分词及自然语言相关的内容,关注到JAVA环境下的HanLP,HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包,支持中文分词(N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注),命名实体识别(中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析)。
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。
SPI全称Service Provider Interface, 是Java提供的一套用来被第三方实现或者扩展的接口
支持中文分词(N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注),命名实体识别(中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析、CRF依存句法分析)
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。
Python扩展库pypinyin支持汉字到拼音的转换,并且可以和分词扩展库配合使用。 >>> from pypinyin import lazy_pinyin, pinyin >>> lazy_pinyin('董付国') #返回拼音 ['dong', 'fu', 'guo'] >>> lazy_pinyin('董付国', 1) #带声调的拼音 ['dǒng', 'fù', 'guó'] >>> lazy_pinyin('董付国', 2) #另一种拼音风格 ['do3ng', 'f
使用 HanLP - 汉语言处理包 来处理,他能处理很多事情,如分词、调用分词器、命名实体识别、人名识别、地名识别、词性识别、篇章理解、关键词提取、简繁拼音转换、拼音转换、根据输入智能推荐、自定义分词器
本文简绍了 HanLP 的使用方法,HanLP 是一系列模型与算法组成的 NLP 工具包,由大快搜索主导并完全开源,目前支持很多功能,项目主要是 Java 的,也支持 python,本文详细简绍 pyhanlp 的使用方法。
这里最主要的是依靠两个模型:声学模型和语言模型,声学模型接收我们说话的音频,输出的结果为拼音,而从拼音转换到文字,这个就需要语言模型来进行操作。也就是这一篇文章的核心,基于马尔可夫的拼音文字转换方法。
本文主要介绍四个分词插件(ICTCLAS、IKAnalyzer、Ansj、Jcseg)和一种自己写算法实现的方式,以及一些词库的推荐。
app中有许多场景要对汉字排序,例如通讯录姓名、商品名称、城市名称等等,这些汉字词汇通常是按照拼音排序,所以产生了把汉字转换为拼音的需求。
由上面两张图可以看出,在Hive和Impala中排序都失败了,没有按照期望中的中文对应的拼音进行排序。
Introduction to ICU General Transforms Transform Rule Tutorial 使用ICU进行拼音转汉字暂时似乎也许可能是不太行的
本来想通过python调用Java实现Hanlp的使用,参考文章:http://t.cn/RUrIF7z
Pinyin4j是一个流行的Java库,支持中文字符和拼音之间的转换,拼音输出格式可以定制,在项目中经常会遇到需求用户输入汉字后转换为拼音的场景,这时候Pinyin4j就可以派上用场
项目地址:https://github.com/TapTap/pinyin-plus
我们知道在做SEO过程中,写内容是一个非常重要的事情,同时做页面标题优化也是重中之重,这就要求我们利用最简短的文字去覆盖更多的相关关键词,为此,在SEO进阶的道路上,特别是对于百度而言,我们认为你可能有必要去研究一下百度分词算法的相关策略,因此,我们推荐下面这篇相对早期的文章,供大家拓展思维:
本文链接:https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/97518614
微信的移动客户端全文搜索中的多音字问题一直是搜索体验的痛点之一。微信客户端全文搜索在上线以后,也经常收到用户关于多音字问题的反馈。所以,微信全文搜索中的多音字搜索成了一个迫切需要解决的问题。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。
前文介绍了如何在Power BI中使用带数据标签的着色地图,在设置过程中,部分读者遇到疑问,第一个问题是,地图设置一定要准备拼音列表吗?
经过一段时间网友提出的新的需求,鄙人利用闲暇时间对深蓝词库转换程序进行了升级,现将1.8版本发布。
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识:
在上一篇文章中写到了函数防抖,在使用函数防抖来进行搜索框优化的时候会遇到一个问题,就是监听文本输入框的input事件,在拼写汉字(输入法)但汉字并未实际填充到文本框中时会触发input事件,会出现下图的效果
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识: 一:语言模型的性能评价: 1:语言模型的评价目标: 语言模型的计算的概率分布能够与真实的理想模型的概率分布可以相接近(这一点其实是比较困难的,但是这是我们一直追求的目标) 2:困难: 无法知道语言模型的理想模型的真实分布 3:常用的几个指标; 交叉熵,困惑度(这又涉及到了关于熵的相关计算,这将和离散数学和图论上学习到的知识应用到实际生产生活中) 4:自然语言统计方法的一般步骤: 1:收集大量的语料(这是基础操作,也是工
使用maven引入相关的jar <dependency> <groupId>com.belerwebgroupId> <artifactId>pinyin4jartifactId> <version>2.5.1version> dependency> 创建Pinyin4jUtil package com.os.core.util.solr; import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper; import net.sourceforge.
近日,讯飞输入法新版本正式上线,在随声译和快捷翻译功能里增加了日译中、韩译中、泰、越、西、法、德、俄与中文互译,合计18种翻译,这也使得讯飞输入法成为中文与外语互译最多的输入法产品。
HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是普及自然 语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构 清晰、语料时新、可自定义的特点。 功能:中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取 新词发现 短语提取 自动摘要 文本分类 拼音简繁
分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章,文章中分享的内容略有一段时间(使用的hanlp版本比较老),最新一版的hanlp已经出来了,也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升!
java有时候需要将中文字符串中的中文转化为拼音字符串,则: /** * 将字符串中的中文转化为拼音,其他字符不变 * * @param inputString * @return */ public static String getPingYin(String inputString) { HanyuPinyinOutputFormat format = new HanyuPinyinOutputFormat();
为了让各位都动起手来一起学习,以后的博客中贴一半代码,另一半代码以图片形式显示。用到的json数据
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