HanLP（Han Language Processing）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。环境搭建1.创建java项目，导入HanLP必要的包2.把对应的配置文件放置在src下3.修改hanlp.properties配置文件，使其指向data（data中包含词典和模型）的
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2023-07-30 20:57:15
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# hanlp是什么？
## 简介
hanlp是一款自然语言处理工具包，提供了一系列强大的算法和模型来处理中文文本。它不仅能够进行分词、词性标注、命名实体识别等基本任务，还支持依存句法分析、情感分析、文本分类等高级任务。
## hanlp的流程
为了教会小白如何使用hanlp，我们将按照以下流程进行：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装hanlp
原创
2023-08-15 09:10:54
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近日因工作需要，需筛选出根据词性将音频转的文本中的人名，主要是中国人名字。选择汉语言处理包HanLP实现这一目标， 本文将梳理了基于python的HanLP工具包的一些基本用法，便于日后需要时的查找使用。HanLP基本用法简介安装基本功能语法分词、词性标注依存句法分析关键词提取摘要抽取感知机词法分析中国人名识别音译人名识别短语提取拼音转换繁简转换 简介HanLP 是由一系列模型与算法组成的工具包，
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2023-09-11 10:30:53
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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
# hanlp.hankcs是什么？
## 目录
- [1. 简介](#1-简介)
- [2. 安装和配置](#2-安装和配置)
- [3. 使用方法](#3-使用方法)
- [4. 示例代码](#4-示例代码)
- [5. 结语](#5-结语)
## 1. 简介
首先，让我们来了解一下hanlp.hankcs是什么。hanlp.hankcs是一个自然语言处理工具包，它是基于Java语言开发的
原创
2023-09-12 09:49:15
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核心：
从应用的角度看中文分词算法，是用于搜索引擎，或者智能识别语义等？应用的不同影响着中文分词的策略选择。
正文：
建立索引或对用户输入的句子分词时，当遇到"[b]Xx[/b]Yyv[b]Zz[/b] "(每个字母代表一个汉字)这样一个句子时，
如果Xx和Zz是已经收录在词库中的词汇，而Y,y,v,Yy,yv,Yyv均不是词库的词汇，
分词器应
美图欣赏：一.HanLP简介HanLP是由一系列模型与算法组成的工具包，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；提供词法分析（中文分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。HanLP已经被广泛用于Lucene、Solr、ElasticSearch、Hadoop、Android、Resin等平台，有大量
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2023-08-21 17:19:40
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一.概述 HAN（Hierarchical Attention Networks for Document Classification），层次化注意力机制等，是Zichao Yang等2016年提出的一种新型文本分类模型。它主要使用词(字)语级别，和句子级别的注意力机制Attention，构建文本特征表
目录 一、Hanlp基本介绍二、下载与配置三、文件配置四、基本使用 一、Hanlp基本介绍HanLP是一系列模型与算法组成的NLP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。GitHub地址：https://github.com/hankcs/HanLP 官网地址：https://www.hanlp.com/二、下载与配
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2023-07-21 15:58:24
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词性标注（POS-Tagging）这里的例子主要针对英文，词性标注的作用便是给输入的句子的每个单词分割开然后去除功能词，再给每一个单词标注他们的词性，词性有八个主要组成部分：名词、代词、形容词、动词、副词、介词、连词和感叹词。例子:Noun (N)- Daniel, London, table, dog, teacher, pen, city, happiness, hopeVerb (V)- g
Hierarchical Attention Networks for Document Classification 论文的理解在论文的摘要中，它提出了论文的两个特点。第一个就是对应文章所有具有的分层结构，这个模型采取了相应的分层结构。这个文章的分层结构怎么理解呢？
文章是具有分层结构的，单词构成了句子，句子构成了文章。根据这个结构，HAN提出了在表示文章的时候，先是在第一层得到句子的表示，然后
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2023-07-14 21:26:50
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文本相似计算是进行文本聚类的基础，和传统结构化数值数据的聚类方法类似，文本聚类是通过计算文本之间"距离"来表示文本之间的相似度并产生聚类。文本相似度的常用计算方法有余弦定理和Jaccard系数。但是文本数据与普通的数值数据或类属数据不同，文本数据是一种半结构化数据，在进行文本挖掘之前必须要对文本数据源进行处理，如分词、向量化表示等，其目的就是使用量化的数值来表达这些半结构化的文本数据。使其适用于分
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2023-10-21 14:36:05
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英语语法框架10种词性注意:很多单词有很多个词性，会在不同情况下使用不同词性noun(名词)词性缩写：n.verb(动词)词性缩写：v.adjective(形容词)词性缩写：adj.
常见的形容词：good、fast、hot
adverb(副词）词性缩写：adv.
常见的副词：next、much、back
pronoun(代词)词性缩写：pron.
常见的代词：we、th
神经元的生物物理特性（一）神经元或脑细胞与体内的其他细胞相似，两者均具有细胞核、都能够进行细胞的基本活动、都有细胞膜将周围液体和细胞隔开。细胞膜内外的离子浓度不同， 根据热力学理论可知膜电位差会引起离子浓度内外差，反之离子浓度差也会造成膜电位差，这样就建立了一个平衡状态。 因此，对于神经元细胞来说，膜内部和外部之间的每种离子的浓度差产生其独立的平衡能斯特势能。然而，与体细胞相比神经元最大的不同在于
一、持久化概念 持久化：即把数据(如内存中的对象)保存到持久化设备(即可永久保存的存储设备中，如磁盘)。 持久化在计算机中的主要应用场景就是将内存中的数据存储到关系型的数据库中，当然也可以存储在磁盘文件中、XML数据文件中等。二、为什么要有持久化? 1.内存不能持久 2.内存容量有限)(内存是用于存放计算数据的) 3.业务数据共享的需要(需要公共的持久设备) 4.为了使用大规模
展开全部分词就是32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431343131具有动词及形容词二者特征的词。尤指以-ing或-ed、-d、-t、-en或-n结尾的英语动词性形容词，具有形容词功能。同时又表现各种动词性特点，如时态、语态、带状语性修饰语的性能及带宾词的性能。分词分为现在分词和过去分词两种，是一种非谓语动词形式。现在分词和过去分词主
目录第十一章 测试go test测试函数随机测试白盒测试测试覆盖率基准测试示例函数第十一章 测试这一章实践性非常强，笔记大多只是概念我们说测试的时候一般是指自动化测试,也就是写一些小的程序用来检测被测试代码(产品代码)的行为和预期的一样,这些通常都是精心设计的执行某些特定的功能或者是通过随机性的输入要验证边界的处理。go testgo test命令是一个按照一定约定和组织的测试代码的驱动程序在包目
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2023-10-06 21:59:22
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作者 yuquanle、难点到基本方法总结，文章最后推荐一些不错的实战利器。定义先来看看维基百科上分词的定义：Word segmentation is the problem of dividing a string of written language into its component words.中文分词(Chinese Word Segmentation)指的是将一个汉字序列切分成一个
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2023-08-02 17:20:52
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参考以NLTK为基础配合讲解自然语言处理的原理 http://www.nltk.org/ Python上著名的自然语⾔处理库 自带语料库，词性分类库 自带分类，分词，等功能 强⼤的社区⽀持 还有N多的简单版wrapper，如 TextBlobNLTK安装（可能需要预先安装numpy）pip install nltk 安装语料库
模式识别诞生于20实际20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成为一门学科。简单点说，模式识别是根据输入的原始数据对齐进行各种分析判断，从而得到其类别属性，特征判断的过程。为了具备这种能力，人类在过去的几千万年里，通过对大量事物的认知和理解，逐步进化出了高度复杂的神经和认知系统。举例来说，我们能够轻易的判别出哪个是钥匙、哪个是锁，哪个是自行车、哪个是
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2023-08-07 11:41:29
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