【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。
起因 最近接触了一道有意思的题目,就是单击表格的表头,根据表头的那一栏进行排序。恰好有一栏的数据全部是中文汉字,如果仅仅对于汉字数组使用默认的sort排序,那么是针对汉字的unicode值进行比较排序,结果肯定与我们习惯的根据汉字的拼音排序大不相同。但是对于一个简单易用的程序而言,没有必要写个复杂的算法来将汉字转化为拼音,然后在进行ascII码值比较,代价有些大,幸好,js中有一个函数可以基本解决我们的问题,那就是localCompare函数。 localCompare()
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。
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。
恩,重点说完开始讲故事,这篇文章主要用来总结几种中文字符串比较的方法,以防以后我那次遇到什么特殊的需求。
大家都知道,排序算法是计算机学科最基础的知识之一,常见的排序算法有冒泡、快排等。这里讨论的文本排序不是一个排序算法,而是作为某个排序算法的底层依赖,常常在多语言环境下需要考虑,比如说中文的排序,日文的排序。
有时在处理文件时候,我们需要将中文汉字转换为拼音或者拼音首字母的需求;还有的时候,我们需要对汉字进行按拼音字母排序(汉字的默认排序是编码序而非拼音序)。针对类似的转换需求,本文将介绍三种Python实现的方法,最后给一个批量操作的代码案例!
在查询的时候,经常用到排序,英文的排序自然好说,但是在线上特定场景环境中,可能需要对中文进行排序,比如用户的姓名、地址等等。在mysql中如何对中文排序呢?我们可以使用ORDER BY CONVERT(列名 USING 字符编码集)函数即可将中文列名按拼音顺序进行排序。
当我们开始进行input的输入改变了input框里的值时,js会监听到input propertychange事件, 执行判断(一开始时$(this).prop('cnStart')的值我们没有定义,为undefined, 在监听了compositionstart和compositionend事件后会相应变为true和false,非true时不会进行return), 再输出文本,接下来此时会执行此函数中其它的一些操作(AJAX请求...)。
根据模糊查找的业务场景,比对一下上面列出的6种条件,如果你的场景是全都要支持,并且是 大用户量, 接口qps高,海量的数据检索量,那就不要在数据库上做任何挣扎了,你需要的是一个 全文检索引擎。可以直接看文章最后面~
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 。
我(信誓旦旦状):等我爬下携程所有票价信息,以后给我一个预算,我就能跟你说你去到哪儿!
【数据库】MySQL进阶七、 limit用法与varchar排序 limit用法 limit是mysql的语法 select * from table limit m,n 其中m是指记录开始的index,从0开始,表示第一条记录 n是指从第m+1条开始,取n条。 select * from tablename limit 2,4 即取出第3条至第6条,4条记录。 MySQL中怎么对varchar类型排序问题 asc 升级 desc降序 在mysql默认order by 只对数字与日期类型可以排序,但对于va
由于客户需求,需要按照汉字的首字拼音排序,项目开发中免不了数据的排序问题,排序中又免不了对中文的处理。今天分享一下如何在mysql中对中文进行排序,介绍下thinkphp连贯操作的order底层原理
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。
java在处理项目需求时,有时需要排序,尤其是中文名字按0-9,A-Z进行首字母排序,这时候就需要首先要得到中文字符串的首字母,然后按照字母顺序进行排序,不多说,直接上代码,看java如何获取中文字符串首字母:
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
一般这样直接排出来的东西都不是我和我的小伙伴想要的。数组对象直接调用sort()方法,sort()方法把它每一个数组元素都转换为字符串,然后再按照字符编码进行排列。
达观数据搜索引擎 Query自动纠错技术和架构 1 背景 如今,搜索引擎是人们的获取信息最重要的方式之一,在搜索页面小小的输入框中,只需输入几个关键字,就能找到你感兴趣问题的相关网页。搜索巨头Google,甚至已经使Google这个创造出来的单词成为动词,有问题Google一下就可以。在国内,百度也同样成为一个动词。除了通用搜索需求外,很多垂直细分领域的搜索需求也很旺盛,比如电商网站的产品搜索,文学网站的小说搜索等。面对这些需求,达观数据(www.datagrand.com)作为国内提供中文云搜索服务的
用vuex可以设置一个“全局变量”,使所有的界面都能取到这个变量。 教程如下:Vuex白话教程第一讲:Vuex到底是个什么鬼? Vuex,从入门到入门
AI 科技评论按:在单词和短语之间进行语音区分,如区分「I」m hear」和「I」m here」或区分「I can」t so but tons」和「I can」t sew buttons」,这样的事情每个人都遇到,尤其是遇到自动更正的短信、社交媒体上的帖子之类的时候。尽管乍看之下,语音相似性似乎只能对可听单词进行量化,但这个问题常常出现在纯文本空间中。
我们知道计算机最先兴起是在国外,出于当时计算机性能的考虑和外国常用字符的考虑,最开始计算机使用的是ASCII,ASCII编码能够表示的字符毕竟是有限的,随着计算机的发展和全世界范围的流行,需要更多的能够表示世界各地字符的编码方式,这种编码方式就是unicode。
在很多中文NLP相关的落地场景都会涉及到文本纠错的相关技术,例如跟各种形式机器人的语音或者文字对话,或者用手机扫描相关的PDF或者图片,或者跟人聊天时用输入法打字等等,无论是通过ASR识别的语音信息,通过OCR识别得到的图片信息,还是用户真实通过输入法的文字,都有可能出现错误。这些错误会影响文本的可读性,不利于人和机器的理解,如果这些错误不加处理,会传播到后续的环节,影响后续任务的效果。常见的中文错误类型包括以下几种:
本文实例讲述了Android开发之拼音转换工具类PinyinUtils。分享给大家供大家参考,具体如下:
面对线下收银场景,针对商品收银业务,如何提升商家收银的效率?如何保证即使在弱网或无网条件下商家正常的收银?如何设计大量商品时搜索方案?如何对业务模块进行解耦和各种复杂的业务场景交互?都是在设计零售收银业务时,需要去认真思考的问题。
GitHub,一个世界最大的面向开源及私有软件项目的托管平台,你没事的时候刷刷微博、抖音,人家没事的时候刷刷 GitHub ,看看最近有哪些流行的项目,久而久之,这差距就越来越大,这篇文章我就来给大家推荐下我收藏的一些开源类库,不定期更新。
在 PHP 中,国际化的功能非常丰富,包括很多我们可能都不知道的东西其实都非常有用,比如说今天要介绍的这一系列的字符排序和比较的功能。
导语 | 在自然语言处理领域,文本表示学习技术可以帮助我们将现实世界转化为计算机可以处理的数据,以求更精准地建立学习模型。而在中文搜索场景下,同音词、易混词、错别字等文本的召回和相似度匹配一直存在着棘手的问题,本文通过图计算的角度来进行中文词向量的训练,并取得了积极的效果,希望与大家一同分享交流。
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。
每个 MySQL 字符集可以支持一个或者多个排序规则,用于定义每个字符的比较规则,包括是否区分大小写,是否区分重音等。
最近碰到了一个问题,项目中很多文件都是接手过来的中文命名的一些素材,结果在部署的时候文件名全都乱码了,导致项目无法正常运行。
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:
参数:target——要以本地特定的顺序与 stringObject 进行比较的字符串。
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:
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。
在 2021 年我就了解到 RediSearch 这个项目,并已经把它用于我的开源项目 newbee-mall-pro 中。
1.[á]/[â] 2.[ǎ] 3.[ā] 4.[a̖]/[ȁ] 5.[a̗] 6.[à] 总结
PS:其实jQuery-tmpl也给我们提供了一个思路,有些时候可以自己写模板,然后去使用,不一定要引用插件。
导语:Power BI里的排序比较灵活,但也在某些地方有一定的限制,这时,按列排序的功能往往能帮上大忙!
字符集是针对不同语言的字符编码的集合,比如UTF-8字符集,GBK字符集,GB2312字符集等等,不同的字符集使用不同的规则给字符进行编码。排序规则则是在特定字符集的基础上特定的字符排序方式,排序规则是基于字符集的,是对字符集在排序方式维度上的一个划分。
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!
在之前学习 AutoGPT 的过程中,AutoGPT 的 Command 模块可以针对于 LLM 的一些局限性做补充,比如爬取网页信息,精密计算,代码执行等。Agents 设计的初衷也是同样的目的,补充大语言模型的能力。
可以用中文、英文,但不能用拼音,不用每行做注释,在自己觉得重要或不太清楚的的地方 加注释,方便日后自己或别人理解,以便可以快速的读懂代码。
在上一篇博文《javascript 数组排序sort方法和自我实现排序方法的学习小结》中,我用自己的方法实现了数字数组的排序.
这里记录 Python相关的值得分享的内容,每周五发布。由于微信不允许外部链接,点击阅读原文可访问文中的链接。
错误检测部分先通过结巴中文分词器切词,由于句子中含有错别字,所以切词结果往往会有切分错误的情况,这样从字粒度和词粒度两方面检测错误, 整合这两种粒度的疑似错误结果,形成疑似错误位置候选集;
Android开发之 仿微信通讯录 一共有两个比较复杂的地方 1. 列表需要自动解析首字母,并且按照字母排序,并且兼容特殊字符2. 侧边的字母导航栏 1. 列表数据解析 中文转拼音 从中文转拼音可以使用 pinyin4j implementation 'com.github.open-android:pinyin4j:2.5.0' 初始化 private var format = HanyuPinyinOutputFormat().apply { caseType = HanyuPinyin
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