字典树一般使用在前缀名搜索中，例如我要搜索自己微信朋友中的某个好友，只需要输入它的前几个字，系统就会给我返回一个包含这些字符的姓名集合。大致效果如下所示： 再没有任何限制的条件下我们最简单的实现是把这些所有的字符串存放在一个容器中（List,Set）查询时挨个遍历，利用String.startWith(“prefix”)来进行搜索但这样有几个问题 第一、首先存储资源比较浪费 第二、查询效率比较低，
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2023-07-12 16:14:38
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# HanLP字典：自然语言处理的基础
在自然语言处理（NLP）领域，字典是进行语言分析的重要工具。HanLP作为一个强大的中文自然语言处理库，提供了丰富的功能，其中字典的使用尤为关键。本文将介绍HanLP字典的基本概念、用法，并通过代码示例来展示其应用。
## 什么是HanLP字典？
HanLP字典是一个用于存储词汇及其相关科学信息的数据结构。它不仅包括词语的基本形式，还包含词性、频率、同
最近，网络眼AHD作为安防高清领域的新生产品和技术，引起了业内人士的广泛关注。很多人还不完全清楚AHD究竟是什么？笔者在此给大家作一个比较全面的解释。一、概念 普遍意义上，AHD是American Heritage Dictionary的缩写，即美国传统词典音标，这一释义用的较多。而从安防的角度来解释，AHD代表的则是Analog High Definition。 Analog High Def
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2023-09-05 23:03:13
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使用字典 在Python中，字典时一系列键-值对，每个键都与一个值相关联。可以使用键来访问与之相关联的值。与键想关联的值可以是数字、字符串、列表乃至字典。事实上，可将任何Python对象用作字典中的值。 在Python中，字典用放在花括号{}中的一系列键-值对表示。1 #!/usr/bin/env python
2 #-*- encoding:utf-8 -*-
3 alient_0 = {
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2023-09-25 15:41:57
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# 使用HanLP实现依存树的完整指南
在自然语言处理(NLP)中，依存分析是一项重要的任务，它帮助我们理解句子中词语之间的关系。HanLP是一个强大的NLP工具包，它提供了方便的依存分析功能。本文将教你如何使用HanLP实现依存树，适合刚入行的小白。
## 流程概述
下面是实现“HanLP依存树”的基本步骤，你可以在后续部分中一步一步学习如何实现这些步骤。
| 步骤 | 描述
# 如何使用HanLP本地字典
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用HanLP中的本地字典。HanLP是一款开源的自然语言处理工具，提供了丰富的功能和工具，其中包括中文分词、词性标注、命名实体识别等。通过使用本地字典，你可以定制化词典，以满足特定的需求。
## 流程
下表展示了实现“HanLP使用本地字典”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -- | -- |
| 1 | 准备Han
原创
2024-06-20 06:10:47
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# 使用HanLP进行字典实体识别的流程
在自然语言处理（NLP）领域，实体识别是一项重要的技术，能够帮助我们识别文本中的特定实体，比如人名、地名、组织等。HanLP是一个优秀的NLP工具包，支持多种语言处理任务。对于刚入门的小白，以下是使用HanLP进行字典实体识别的完整流程，包括步骤和代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
目录介绍生活中的字典开发中的字典根据键访问值字典的增删改查1>修改元素2>添加元素3>删除元素字典的常见操作1>len()2>keys3>values4>items5>has_key介绍生活中的字典我们通过拼音首字母大写或偏旁、笔画查询很快能就才查询到汉字的所在。开发中的字典dictionaries={'name':'韩大本事','id':100,'
# 使用 HanLP 指定字典表进行文本处理
HanLP 是一个强大的自然语言处理工具，广泛应用于中文文本处理中。它的强大之处在于灵活性和可扩展性，用户可以通过指定字典来改进分词和词性标注的准确性。本文将介绍如何使用 HanLP 指定字典表，并提供相关代码示例。
## 什么是字典表？
字典表是一种用于记录词汇及其相关信息（如词性、频率等）的数据结构。通过指定字典表，HanLP 可以根据用户的
原创
2024-09-20 03:42:44
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# HanLP 字典编译指南
HanLP 是一个广泛使用的自然语言处理库，支持多种语言和多种 NLP 任务。在使用 HanLP 进行中文自然语言处理时，字典的编译与管理是至关重要的一步。通过合理的字典编译，用户可以提升模型的准确性与效率。本文将详细介绍如何编译 HanLP 字典，并给出代码示例与运行流程，包括甘特图和旅行图。
## 一、字典编译的准备
在开始编译字典之前，用户需要确保已安装好
原创
2024-09-22 06:34:39
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浏览器：火狐浏览器开发工具：pycharm这几天自学python爬虫,于是写了一个在线汉语字典。选择的爬取的网站为：百度汉语。（url简单）百度汉语：https://hanyu.baidu.com/1、寻找查询时url的变化规律。搜索成语：“坚壁清野”（这里不能直接复制，直接复制地址会自动转换成url格式，不利于发现鼓励） 搜索汉字：“爱” 搜索词语：“莲花” 对比上
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2024-07-17 00:26:21
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介绍在项目开发中，借助JPA和Mybatis Plus我们已经可以做到单表查询不写SQL，但是很多时候我们需要关联字典表，关联其他表来实现字典码和外键的翻译，又要去写sql，使用 EasyTrans 你只需要在被翻译的pojo属性上加一个注解即可完成字典码/外键 翻译。先看效果： easy trans适用于三种场景 1 我有一个id，但是我需要给客户展示他的title/name 但是我又
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2023-11-11 18:41:28
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一、语法分析（一）语法树的定义 语法树应该是一种什么样的直观形式，首先它是一颗树，每个节点都有一个语法符号，根节点是开始符，每个节点的子节点从左到右连在一起都是符合某一个语法规则，满足这样的条件即为语法树。eg：while分析while(E)
{
F
}
//语法树可以在条件E处生长，循环体F可以从F处生长
//一直到最后都变成终极符的时候是一个具体的循环语句，如果不建立这种形式
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2023-12-07 04:02:38
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文章目录概述短语结构分析线图分析法*自底向上的线图分析法（基于CFG）点规则数据结构算法描述扩展弧子程序：题型十六：使用线图分析法构建语法分析树我对于算法的过程理解算法评价CYK算法*识别矩阵的构成识别句子构造步骤题型十七：CYK算法构建句法结构我对于算法的理解CYK算法的评价概率上下文无关文法（PCFG）*计算分析树概率的基本假设子树概率的计算基于PCFG的句法分析实例统计句法分析器实现的一般
前段时间做的毕业设计，一直没有时间发出来，现在分享出来，希望大家能够批评指正，共同提高。因为我们学校的OJ是基于华中科大的，所以整个项目是建立在HUSTOJ基础上的，本次的毕业设计也在这个基础上的。这里的抽象语法树的建立用到了GCC的部分功能，分析之前先通过增加编译参数-fdump-translation-unit生成.tu的文件，不过生成的这个语法树是文本的，所以这里还需要对这个文本抽象语法树通
# HanLP 自定义词典使用指南
## 前言
在自然语言处理（NLP）中，分词是基础且重要的步骤之一。对于中文文本，准确的分词依赖于对特殊词汇的识别，如人名、地名、行业术语等。为此，HanLP作为一个优秀的中文NLP工具，允许用户通过自定义字典来提高分词精度。本文将详细介绍如何使用HanLP的自定义字典，并提供代码示例和可视化关系图，以及使用饼状图对自定义字典的重要性进行分析。
## Ha
原创
2024-08-06 06:30:31
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648.Replace WordsMedium457110FavoriteShareIn English, we have a concept calledroot, which can be followed by some other words to form another longer word - let's call this wordsuccessor. For ...
原创
2022-10-26 20:45:29
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树结构无论是组织数据，还是行使特定功能都是一种强大的武器，今天我们来详细解读一下字典树。字典树： 字典树是一种特殊的搜索树，可以用来统计字符串数量，统计前缀词频。字典树有以下基本性质：1.有一个根节点，但根节点无数据。2.每个节点有N个出度（N为组成字符串的字符的类型数目），即字典树是个N叉树3.节点中有判断是否为单词的bool型标志位。其实字典树可以根据我们的需要进行适当的变动我自己尝
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2023-08-17 16:30:21
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one-hot表示法词向量就是把一个词用向量的形式表示，以前的经典表示法是one-hot，这种表示法向量的维度是词汇量的大小。它的处理方式简单粗暴，一般就是统计词库包含的所有V个词，然后将这V个词固定好顺序，然后每个词就可以用一个V维的稀疏向量来表示，向量中只有在该词出现的位置的元素才为1，其它元素全为0。比如下面这几个词，第一个元素为1的表示中国，第六个元素为1的表示美国，第五个元素为1的表示日
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2023-08-24 18:57:59
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典树英文名：Trie tree。也叫前缀树（Prefix Tree）。结构如下图所示，是一种多叉树结构。root节点不存储数据，每个节点存储string的一个char。数据保存在路径中，而不是节点中。从root到leaf节点的路径组成每一个string。trie树最大的特点是，查找复杂度只和string长度k相关，而和数据集大小n无关。应用：trie树适合于做词频统计和前缀匹配操作。比如sql中W
原创
2021-03-07 10:42:17
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