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。这里主要介绍一下hanlp的中文分词、命名实体识别、依存句法分析,这里就不介绍具体的hanlp的安装了,百度教程很多,可以看这里:http://www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html,里面也有相关的一些介绍。我以前还使用过jieba分词和LTP,综合来
转载 2023-06-27 10:28:21
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# 教你如何实现hanlp语义对比 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD; A[下载hanlp库] --> B[导入HanLP]; B --> C[分词]; C --> D[词性标注]; D --> E[命名实体识别]; E --> F[依存句法分析]; F --> G[语义角色标注]; ``` ## 状态图 ```m
# 使用 HanLP 和 IK Analyzer 进行文本对比 在自然语言处理领域,分词是一个基础而重要的任务。HanLP 和 IK Analyzer 是两种流行的中文分词工具。本篇文章将引导你通过简单的步骤来对比这两者的分词效果。 ## 流程概述 首先,我们来看看实现这个对比的整体流程。以下是你需要执行的步骤: | 步骤 | 描述
原创 1月前
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全新HanLP.com云端服务即将上线!在大数据时代的当下,生活中NLP可以说无处不在,无论你从事什么行业,或者是还在上学的年轻人,都会多多少少接触过NLP。但是听说过NLP的人却不多,因为它总是在各个行业的背后默默付出。 NLP即为自然语言处理,是当下研究人工智能中最重要的学科之一。它的目的是让计算机能够理解自然语言并对人类的指示做出判断。当然,在日常生活中我们可能会很少接触到机器人之类的高科技
本篇文章测试的哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP这六大中文分词工具是由  水...琥珀 完成的。相关测试的文章之前也看到过一些,但本篇阐述的可以说是比较详细的了。这里就分享一下给各位朋友!安装调用jieba“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件THULAC清华大学:一个高效的中文词法分析
正向动力学(FK)和 反向动力学(IK)在现实生活中是非常常见的运动规律,怎么判定?有几种说法可以帮助我们理解:1,如果是父物体带动子物体,那么是正向动力学,如果是子物体带动父物体 那么是发现动力学,这蔗农说法比较直观的描述了三维物体之间的关系与互相作用。2.手约束的时候,比如常见的走路,就含有正向 和反向 两种规律,当抬脚的时候,是正向动力学,我们的大腿带动小腿,接着带动脚,当脚着地的时候,是反
一、Ansj1、利用DicAnalysis可以自定义词库: 2、但是自定义词库存在局限性,导致有些情况无效:比如:“不好用“的正常分词结果:“不好,用”。 (1)当自定义词库”好用“时,词库无效,分词结果不变。(2)当自定义词库“不好用”时,分词结果为:“不好用”,即此时自定义词库有效。 3、由于版本问题,可能DicAnalysis, ToAnalysis等类没有序列化,导致读取hdfs数据出错此
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hanlp是一款开源的中文语言处理工具。环境:jdk1.7、myeclipse8.5、win64官网:http://hanlp.linrunsoft.com/ git下载使用说明地址:https://github.com/hankcs/HanLP 在线演示地址:http://hanlp.com/?sentence=http://hanlp.com/百度云链接: https://pan.baidu.
随着互联网和移动设备的普及,短文本数据的处理和分析变得越来越重要。自然语言处理(NLP)是处理和理解自然语言的一种技术,近年来在短文本分类、情感分析、机器翻译等领域得到广泛应用。本文将介绍如何使用 NLP 技术,实现一个中文短文本分类项目的实践。一、项目介绍本项目是一个中文短文本分类器,可以将输入的短文本分为多个类别。本文将使用 Python 语言和相关的 NLP 库,搭建一个基于机器学习的分类器
1.         数据仓库与数据挖掘 (1)   OLAP与OLTP系统的比较:P424 1.            面向的用户和系统:OLTP是面向客户的,由职员、信息
依存句法分析(dependency parsing)1.语法结构介绍有两种主要的结构,一种是phrase structure(短语结构),通过不同词性的词组合,结合成phrase,进而结合成句子。 一个句子就可以按照如图进行划分。 另外一种语法结构是Dependency structure(依存结构)。 依存结构认为每一个词都是别的词的Dependency,要么是修饰,要么是参数。比如,barki
HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进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。 HanLP提供下列功能:    中文分词(最短路分词、N-最短路分词等)    命名实体识别(中国人名识别、地名识别、实体机构名识别等)    关键词提取&nbsp
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开源Hanlp自然语言处理Java实现(词法分析、关键词)Hanlp自然语言介绍开源动态Hanlp Java实现通过Maven的pom.xml结合Data数据包使用hanlp Hanlp自然语言介绍HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进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。开源动态官网:https://www
本小白打算开始搞知识图谱惹,今天第一步打算干掉hanlp,MARK一下步骤怕以后忘了1. 添加Maven依赖<!-- hanlp--> <dependency> <groupId>com.hankcs</groupId> <artifactId>hanlp</artif
最近打算研究一下中文自然语言处理,去年做的项目已经积累了一些语音识别的相关项目,本来打算研究一下语音识别方向源码的,但是苦于语音数据难于搜集,网上这方面免费开源的数据也少的可怜,于是转战文本自然语言处理,相对于语音,文本的词库网上开源的比较多,自己也比较好搜集素材,毕竟网络文章随便写个脚本爬一下就是一大堆。在这里先推荐两本书吧,给同样想要学习中文自然语言处理的朋友一些参考,一本是《NLP汉语自然语
转载 2023-10-22 08:57:56
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HanLP汉语言处理包的主要作用是对分词后的文本进行停用词的去除和标注下面将用两种方式介绍HanLP的配置方式方式一:maven 仓库步骤:1直接在pom.xm中加入HanLP的坐标即可使用基本功能((由字构词、依存句法分析外的全部功能)。<dependency> <groupId>com.hankcs</groupId> <artifac
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pyhanlp: Python interfaces for HanLPHanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2、py3。安装pip install pyhanlp使用命令hanlp来验证安装,如因网络等原因自动安装HanLP失败,可参考《手动配置》。命令行中文分词使用命令hanlp segment进入交互分词模式,输入一个句子并回车,HanLP会输出分词结果:$ h
本文是整理了部分网友在配置hanlp自定义词典时遇到的一小部分问题,同时针对这些问题,也提供另一些解决的方案以及思路。这里分享给大家学习参考。要使用hanlp加载自定义词典可以通过修改配置文件hanlp.properties来实现。要注意的点是: 1.root根路径的配置: hanlp.properties中配置如下: #本配置文件中的路径的根目录,根目录+其他路径=完整路径(支持相对路
原理: 依托HanLP的核心词典和自定义词典根据TF*IDF算法计算 每个命名实体和名词短语的得分score,按score倒排返回前面若干个关键词 解释: TF 称为词频,表示词在一篇文档中出现的频率=词在该文档中出现的次数 / 该文档中单词的总数---TF越大,表示该词对文档越重要 DF称为文档频率,一个词在多少篇文章中出现过 本系统用的公式是:比重 k * 关键词在本文出现的次数 t /
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