引言编译原理实验要求实现简单的词法分析器，正好最近在学习python，就使用python实现Java的词法分析器，功能比较简单，算是一个小小的实验吧。1.基本符号表设计采用字典的形式存储基本符号表，字典的键是Java的关键字，字典的值是符种，具体设计如下：# 基本符号表
tables = {
# 关键字
'abstract': 0, 'assert': 1,
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2023-08-16 14:52:18
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jieba中文分词库及应用1.jieba库是优秀的中文分词第三方库。2.jieba库的分词模式2.jieba库的一些操作函数 1.jieba库是优秀的中文分词第三方库。英文文本中，各个单词间本来就有空格将它们隔开，而在中文文本里面，词语和词语之间是相连的，不能通过简单的以空格来切片文章(通过str.split(" ")方法)，因此就需要用到jieba库。2.jieba库的分词模式1.jieba分
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2024-05-07 19:51:42
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结巴分词是国内程序员用python开发的一个中文分词模块, 源码已托管在github, 地址在: https://github.com/fxsjy/jieba 作者的文档写的不是很全, 只写了怎么用, 有一些细节的文档没有写. 以下是作者说明文件中提到的结巴分词用到的算法: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG) 采用了动态规划查找最大概
之前在其他博客文章有提到如何对英文进行分词，也说后续会增加解释我们中文是如何分词的，我们都知道英文或者其他国家或者地区一些语言文字是词与词之间有空格（分隔符），这样子分词处理起来其实是要相对容易很多，但是像中文处理起来就没有那么容易，因为中文字与字之间，词与词之间都是紧密连接在一起的，所以第一件事需要处理的就是如何确认词。中文文章的最小组成单位是字，但是独立的字并不能很好地传达想要表达整体的意思或
# 使用 SnowNLP 实现分词训练模型的入门指南
在自然语言处理（NLP）任务中，分词是一个基础而重要的步骤。对于中文文本，常用的分词工具之一是 SnowNLP。本文将指导你如何使用 SnowNLP 实现自定义分词模型的训练。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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中文分词的原理1、中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程2、现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法基于字符串匹配的分词方法：这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器
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2024-04-28 16:36:57
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jieba安装： 下载安装包，官网地址：https://pypi.org/project/jieba//本人网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1ufgUyYPaBv2NTUvwybH1Ew 提取码：nxed解压安装： 首先压到任意目录 打开cmd命令行窗口并切换到jieba目录下 运行python setup.py install完成安装用法：i
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2023-07-01 09:15:37
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hanlp分词是自然语言处理中的重要工具，其性能与分词效果在各类文本处理应用中显得尤为关键。在使用hanlp进行分词时，特别是在字典方面，一个完整且准确的词典将直接影响到分词的效果。针对“hanlp分词 词典”的问题，本文将详细记录解决这一问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。
### 版本对比
在讨论hanlp的版本时，不同版本间的特性和兼容性尤为重
# Java分词词典的探讨与实践
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，而分词作为NLP的基础任务之一，对于中文处理尤其具有重要意义。Java作为一种广泛使用的编程语言，拥有许多强大的分词库和工具。本文将重点介绍Java中的分词词典，以及如何在项目中实现分词功能。
## 什么是分词词典？
分词词典是进行分词操作时的重要资源，它包含了词语的列表和相关属性，如词频、词性等。通过分词词典
原创
2024-09-20 12:11:04
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一、引言了解js的运行机制有助于我们在日常的工作中，写成高质量的代码，减少bug的产生，节约维护成本。也有助于我们通过造火箭的面试。了解JavaScript引擎。通过运行机制看作用域和作用域链。通过运行机制理解this的绑定和优先级。通过运行机制理解闭包。二、渲染引擎 | JavaScript引擎(JavaScript Engine)了解运行机制之前，我们先来搞清楚几个基本概念。2.1 渲染引擎渲
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2024-10-29 20:56:07
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一、引言了解js的运行机制有助于我们在日常的工作中，写成高质量的代码，减少bug的产生，节约维护成本。也有助于我们通过造火箭的面试。了解JavaScript引擎。通过运行机制看作用域和作用域链。通过运行机制理解this的绑定和优先级。通过运行机制理解闭包。二、渲染引擎 | JavaScript引擎(JavaScript Engine)了解运行机制之前，我们先来搞清楚几个基本概念。2.1 渲染引擎渲
我不是搞搜索专业的，当时毕设做了个简单的分词算法，就放到blog上。没想还有挺多人感兴趣的，记得那天点击量忽然达到2000（当时我的日点击量也就200），很多做搜索的人找我，说思路不错。也许我这辈子再也不搞搜索了，就把这篇文章放这留个纪念吧。 xiecc于2006年2月11日最近折腾毕业论文，搞得人没心情写blog了。于是觉得不如把毕业论文里的东西贴出来当blog算了。这里主要介绍了我自
文章目录一、CRF分词二、CRF模型训练1、语料库准备2、词性标注3、训练4、结果文件5、BEMS标注三、实验结果 CRF是序列标注场景中常用的一种语言模型，与基于隐马尔可夫模型（HMM）的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于条件随机场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。CRF的效果比感知机稍好一些，然而训练速度较慢，也不支持在线学习。 一、CRF分词官网给出的CRF分词方法如下：pu
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2023-10-19 09:27:06
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中文分词基本算法介绍本文内容框架： 1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法） 2基于统计的分词（无字典分词） 3基于规则的分词（基于语义） 4基于字标注的中文分词方法 5基于人工智能技术的中文分词方法 6中文分词的难点 7小结 基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法等1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法） 定义:按照一定策略将待分析的汉字串与
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2024-01-05 18:59:46
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选自:分词技术研究报告(报告人:杨超) 现有的分词算法主要可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。1、 基于字符串匹配的分词方法这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按
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2023-07-24 17:48:58
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目前主流的中文分词算法有： 1、 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分
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2023-11-08 22:32:51
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# 使用Python构建红楼梦分词词典
作为一名初入行的开发者，理解如何创建一个简单的分词词典是进入自然语言处理（NLP）大门的第一步。本文将为你提供一份详细的指南，帮助你实现一个基于Python的《红楼梦》分词词典。
## 项目流程概述
以下是实现《红楼梦》分词词典的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备和安装所需库 |
| 2
## Python 结巴分词自定义词典的实现步骤
### 1. 安装 jieba 库
在开始之前，首先需要安装 `jieba` 库。可以通过以下命令使用 pip 安装：
```python
pip install jieba
```
### 2. 导入 jieba 库
在代码中导入 jieba 库，以便后续使用：
```python
import jieba
```
### 3. 加
原创
2023-08-28 03:19:29
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HoloLens MRTK模型切割算法解析脚本解析算法实现修改shader实现不同的功能修改Clipping Plane裁剪的范围修改模型透明度多个ClippingPrimitive对同一个模型进行切割Two different ClippingPrimitives clip a renderTwo of the same ClippingPrimitives clip a render脚本解析
这篇文章主要是记录HanLP标准分词算法整个实现流程。HanLP的核心词典训练自人民日报2014语料，语料不是完美的，总会存在一些错误。这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果，这时请打开调试模式排查问题:HanLP.Config.enableDebug();那什么是语料呢？通俗的理解，就是HanLP里面的二个核心词典。假设收集了人民日报若干篇文档，通过人工手工分词，统计人工分词后的词频：①统计分词后
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2024-06-04 16:36:13
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