文章目录一.理论知识1.1 Ngram1.1.1 什么是Ngram1.1.2 为什么使用Ngram1.1.3 N-gram的应用1.1.4 N-gram存在的问题及解决方法1.2 bag of words(BOWs)1.2.1 什么是BOWs1.2.2 怎么使用BOWs1.3 logistic/softmax 回归1.3.1 什么是逻辑回归1.3.2 逻辑回归模型1.3.3 逻辑回归的损失函数1
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2023-09-14 12:19:57
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前段时间使用了HanLP一个纯JAVA分词工具包，后来老大说分词效果不是很好，需要换一个分词工具。于是推荐了一个分词工具——NLPIR，它是中科院XXX研发的一个分词工具。这个分词工具只用C/C++写的，但是它提供了JAVA，C#等调用接口。于是我希望是的通过java来调用。使用java调用C/C++的代码需要用到JNA，所以工程需要添加JNA的依赖包。这里面官网上介绍的不是特别清楚，里面有些
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2024-02-04 20:46:38
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NLPIR是一款用于中文自然语言处理的工具包，提供了丰富的功能和接口，可以帮助我们快速进行中文文本分析、关键词提取、情感分析等任务。本文将介绍如何使用NLPIR的python接口进行中文文本处理，并提供一些代码示例。
## 1. NLPIR概述
NLPIR（Natural Language Processing for Information Retrieval）是由中国科学院计算技术研究所研
原创
2024-01-12 12:45:44
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# NLPIR平台使用教程
NLPIR（自然语言处理与信息检索）平台是一款功能强大的中文文本处理工具，广泛应用于文本分析、情感分析、信息检索等领域。本文将带您了解如何使用NLPIR平台，并通过代码示例展示其应用。
## 1. 平台介绍
NLPIR平台提供了多种功能，如分词、关键词提取、文本分类等。平台的设计理念是简化用户操作，使文本处理变得直观和高效。
## 2. 安装与环境配置
在使用
文本挖掘或者文档挖掘是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程文本挖掘涵盖多种技术,包括信息抽取,信息检索,自然语言处理和数据挖掘技术。它的主要用途是从原本未经使用的文本中提取出未知的知识，但是文本挖掘也是一项非常困难的工作,因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术、机器
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2023-11-10 10:42:08
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nlpir是一个常用的中文自然语言处理工具，主要用于中文分词、词性标注等环节。在实际应用中，我们发现“nlpir java 分词”的使用过程中存在诸多技术痛点，尤其是在高并发环境下的性能和准确性表现。此外，随着数据量的增长和用户需求的多样化，对nlpir的期望也水涨船高，如何高效、准确地实现分词处理成为一个重要挑战。
> 用户原始需求：
>
> "我们需要一个能够处理海量中文文本分词的系统，要
windows7 32位环境下pynlpir的安装与使用http://blog.sina.com.cn/s/blog_664f17ce0102w4h8.html pynlpir是一个针对中科院分词器NLPIR/ICTCLAS而开发的一个python包，只能在python2.7或3上运行。仅能在Windows or GNU/Linux环境中运行。 一、pynlpir的安装 1、安装环境：
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2024-02-05 11:26:44
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下载pynlpir库1.打开Anaconda Prompt 输入 pip install pynlpir2.运行代码##利用NLPIR实现分词
import pynlpir
##精确模式分词
string = '这个把手该换了，我不喜欢日本和服，别把手放在我的肩膀上，工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作'
pynlpir.open()
result = pyn
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2024-05-29 00:34:11
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NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取；官方网址：http://ictclas.nlpir.org（地址一直在变，要是不能用直接搜NLPIR）资源下载下载之后，在eclipse里面创建工程并且按照以下结构来搭建： 注意要
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2015-05-10 11:53:00
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以采集起点中文小说网中（https://www.qidian.com/）的数据列表的数据为例：一.网站结构1.网站截图说明采集起点中文网中的最近更新数据列表中的数据，如下图所示： 【列表数据页面】2.采集结果截图 【采集出来的列表数据】二.配置模板新建任务点击下一步，由于仅需要采集本页面表格数据，所以勾选【抽选数据】。2.创建/选择表单表单创建后可以重复选择使用，如果已有建好的
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2024-01-11 23:12:34
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本文介绍一些常用的无监督关键词提取算法：TF-IDF，TextRank，主题模型算法一、TF-IDF算法即词频-逆文档频次算法，其基本思想是想要找到这样的词：它在一篇文档中出现的频次高（TF），即说明这篇文档很有可能围绕这个词进行说明；但是并不在多篇文档中出现（IDF），即说明这个词对文档的区分能力强。tf(word)=(word在文档中出现的次数)/(该文档总词数)，tf是就单篇文档来说的；id
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2023-07-31 22:37:57
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分词处理1、token（词汇单元）2、Tokenizer（分词）3、ElasticSearch 分词器（Analyzer）4、分词工具5、Transformer分词停用词（Stop words） 1、token（词汇单元）“token”主要用于文本数据的预处理阶段，将文本拆分为基本的词汇单元；“embedding”主要用于将离散的词汇单元连续向量化表示，以便在复杂的机器学习模型中进行处理；“en
自然语言处理（NLP）是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统通信的AI方法。当您想要像机器人这样的智能系统按照您的指示执行时，当您想要听取来自基于对话的临床专家系统的决定等时，需要处理自然语言。NLP领域涉及使计算机使用人类使用的自然语言来完成有用的任务。NLP系统的输入和输出可以是 -言语书面文字NLP的组成部分在本节中，我们将了解NLP的不同组件。NLP有两个组成部分。组件如下所述 -自然语
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2023-12-02 20:36:37
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NLPIR是一个基于汉语的分词、词性标注、命名实体识别等自然语言处理工具包。它是由第三代国家语言资源评价中心（National Language Resources Evaluation Center, NLREC）开发的，已经成为了汉语自然语言处理领域中最受欢迎的工具之一。
NLPIR提供了多种接口，包括C/C++、Java、Python等，以满足不同开发者的需求。在本文中，我将主要介绍如何在
原创
2023-12-13 07:03:44
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# NLPIR安装及使用指南
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，其核心任务是理解和处理人类语言。NLPIR（自然语言处理与信息检索系统）是一个开源的中文自然语言处理工具，广泛应用于文本分析、情感分析等领域。本文将介绍如何安装NLPIR，并通过代码示例帮助读者理解其基本用法。
## 一、NLPIR概述
NLPIR是一款基于词法分析的中文文本处理工具，主要功能包括中
# nlpir 安装
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，nlpir是一个用于中文文本处理的开源工具包。它支持分词、词性标注、命名实体识别等功能，可以帮助开发者进行中文文本的处理和分析。
## nlpir 安装步骤
要在Python中使用nlpir，首先需要安装nlpir的Python包。下面是nlpir Python
原创
2024-04-23 07:36:05
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希望在毫不知情（很少的人类介入）的情况下实现。即端对端的实现。一、Intro工具推荐：二、Auto-Encoder使用自编码器的情况：1）拿到的原始数据缺少标签 （数据降噪） 2）数据太大了，需要进行降维，使得最后数据集大小可接受（例如可以讲原始的8*8图片压缩成2*1的）将原始图片“数字2”压缩（encoder一个从大到小的NN）到一个中间量（compressed represent
1.五大统计自然语言处理的方法目前，所有的自然语言处理的问题都可以分类成为五大统计自然语言处理的方法或者模型，即分类、匹配、翻译、结构预测，马尔可夫决策过程。各种各样的自然语言处理的应用，都可以模型化为这五大基本问题，基本能够涵盖自然语言处理相当一部分或者大部分的技术。主要采用统计机器学习的方法来解决。第一是分类，就是你给我一个字符串，我给你一个标签，这个字符串可以是一个文本，一句话或者其他的自然
NLPIR词典是一款在中文自然语言处理领域广泛应用的工具，其核心功能是中文的分词、词性标注等。然而，使用过程中却常见一些问题，比如词典更新引发的错误，识别率下降等。本文将详细记录解决“NLPIR词典”相关问题的过程，从错误现象到解决方案，力求为广大的开发者提供实用的参考。
```mermaid
flowchart TD
A[启动NLPIR词典] --> B{是否加载成功?}
B
NLPIR词库是基于自然语言处理的开源词语分词工具，广泛应用于中文信息检索和文本处理等领域。然而，在实际使用过程中，NLPIR词库也面临着各种技术痛点，包括分词精度不足、用户体验不佳以及高并发处理能力有限等问题。为了有效解决这些痛点，我们进行了系统性的改进与优化，下面就详细介绍这一过程的各个环节。
## 背景定位
在项目初期，我们遇到了不少技术债务。通过分析，发现分词算法在处理复杂句子和多义词
