Internet是全球信息共享的基础设施，是一种开放和面向 所有用户的技术。它一方面要保证信息方便、快捷的共享;另一方面要防止垃圾信息的传播。网络内容分析是一种管理信 息传播的重要手段。它是网络信息安全核心理论与关键技术 研究网络内容分析所涉及的新理论、新体系结构、新方法和新技术。 内容过滤技术一般包括名单过滤技术、关键词过滤技术、图像过滤技术、模板过滤技术和智能过滤技术等。目前，内容过滤技
博主已经使用hanlp库在公司的商品图片推荐中应用到了，效果还不错，可以看一下博主之前写的博客。现在专门做一下这个hanlp库的技术实践总结。hanlp是什么呢，下面简单贴一下官网的介绍。HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，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
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2023-07-21 15:16:02
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# 语义分析简介与hanlp
## 什么是语义分析
语义分析是自然语言处理领域的一个重要分支，其目的是通过计算机对文本进行深层次的理解和解释，以便更好地理解文本中所包含的含义。语义分析不仅仅是简单地理解词语之间的关系，更是要理解文本中所表达的具体含义和语境。
## hanlp简介
hanlp是一个开源的自然语言处理工具包，其中包含了丰富的语义分析功能，可以帮助开发者快速地构建自然语言处理应
支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、CRF依存句法分析）。提供Lucene插件，兼容Lucene4.x。 HanLP: Han Language Processing 
TC；DR目前的LSTM仅能对序列信息进行建模， 但是自然语言中通常由词组成的短语形成了句法依存的语义树。为了学习到树结构的语义信息。论文中提出了两种Tree-LSTM模型。Child-Sum、Tree-LSTM、和N-ary Tree LSTMs。实验部分的Tree-LSTM、对比多种LSTMs的变体，在语义相似性计算和情感分类任务超过有bselilnes。ModelLSTM首先简单介绍下 LS
语义计算的任务:解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的含义。自然语言句子中存在大量的歧义，涉及指代、同义/多义、量词的辖域、隐喻等;语义理论简介词的指称作为意义：该理论认为，词或词组的意义就是它们在现实世界上所指的事物。那么计算语义学的任务就是将词或词组与世界模型中的物体对应起来。常用的现实世界模型假设世界上存在各种物体，包括人。对于复杂的问题这种定义无法处理。心理图像、大脑
语义分析（或者叫意义生成）是 NLP 中的任务之一。它被定义为确定字符或单词序列 意义的过程，其可用于执行语义消歧任务。 本章将包含以下主题： • NER。 • 使用 HMM 的 NER 系统。 • 使用机器学习工具包训练 NER。 • 使用词性标注执行 NER。 • 使用 Wordnet 生成同义词集 id。 • 使用 Wordnet 进行词义消歧。NLP 指的是在自然语言上执行计算。语义分析是
随着计算机技术、网络技术、通讯技术、Internet技术的迅速发展和电子商务、办公自动化、管理信息系统、Internet 的普及等，企业业务操作流程日益自动化，企业经营过程中产生了大量的数据，这些数据和由此产生的信息是企业的宝贵财富，它如实地记录着企业经营的本质状况。但是面对如此大量的数据，传统的数据分析方法，如数据检索、统计分析等只能获得数据的表层信息，不能获得其内在的、深层次的信息，管理者
预备知识编译器的前端是由三个模块和两个核心数据结构（记号流，抽象语法树）组成的，编译器处于一个流水线的结构，阶段无关性（只考虑把每一个模块的输入输出）语义分析只依赖于前一阶段的抽象语法树语义分析也称为类型检查。上下文相关分析。负责检查程序（抽象语法树）的上下文相关的属性： 变量在使用前先声明每个表达式都有何时的类型函数调用和函数的定义一致……………… 举个例子void f(int *p
简介HanLP中的词语提取是基于互信息与信息熵。想要计算互信息与信息熵有限要做的是 文本分词进行共性分析。在作者的原文中，有几个问题，为了便于说明，这里首先给出短语提取的原理。在文末在给出pyhanlp的调用代码。共性分析 互信息mi，左熵lr，右熵re,详细解释见下文信息论中的互信息 一般而言，信道中总是存在着噪声和干扰，信源发出消息x，通过信道后信宿只可能收到由
定义(ltp)语义依存分析 (Semantic Dependency Parsing, SDP)，分析句子各个语言单位之间的语义关联，并将语义关联以依存结构呈现。使用语义依存刻画句子语义，好处在于不需要去抽象词汇本身，而是通过词汇所承受的语义框架来描述该词汇，而论元的数目相对词汇来说数量总是少了很多的。语义依存分析目标是跨越句子表层句法结构的束缚，直接获取深层的语义信息。例如以下三个句子，用不同的
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2023-07-24 15:12:23
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一、中文分析器IK Analyzer IK Analyzer 是一个开源的，基亍 java 语言开发的轻量级的中文分词工具包。从 2006年 12 月推出 1.0 版开始， IKAnalyzer 已经推出了 4 个大版本。最初，它是以开源项目Luence 为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从 3.0 版本开始，IK 发展为面向 Java 的公用分词组件，独立亍 Lucene
一、依存句法分析 ------- 偏 情感分析（词与词关系） （1）依存句法分析的基本概念 依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。 直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并强调分析词汇之间的关系。 例如,句子： 
编译原理课程设计词法分析任务书 5）参考文献：（1）张素琴，吕映芝. 编译原理[M]., 清华大学出版社（2）蒋立源、康慕宁等，编译原理（第2版）[M]，西安：西北工业大学出版社6）课程设计进度安排1．准备阶段（4学时）：选择设计题目、了解设计目的要求、查阅相关资料2．程序模块设计分析阶段（4学时）：程序总体设计、详细设计3．代码编写调试阶段（8学时）：程序模块代码编写
语义分析一般是和语法分析组合在一起执行的，语法分析完成前一步语法树分析的构建（调用某个产生式完成一步规约，形成当前的树节点），然后语义分析便接着调用相应产生式配备的语义动作或子程序，完成属性文法所要求的语义动作（比如类型转换或生成中间代码）。所以对于属性文法而言，属性的加工和使用过程便是语义处理的意义。属性文法一个属性文法是一个三元组，A＝（G，V，F），一个上下文无关文法G；一个属性的有穷集V和
依存句法分析 依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。 直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。语义依存分析 语义依存分析 (Semantic Dependency Parsing, SDP)，分析句子各个语言单位之间的语义关联，并将语义关联以依存结构呈现。 使用语义依
# 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
1.源数据介绍自然语言分析技术大致分为三个层面：词法分析、句法分析和语义分析。语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。在一个句子中，谓词是对主语的陈述或说明，指出“做什么”、“是什么”或“怎么样，代表了一个事件的核心，跟谓词搭配的名词称为论元。语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有：施事者（Agent）、受事者（Patient）、客体（Theme）、经验者（Experiencer）、
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2023-06-25 22:58:12
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LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。ltp的官方文档里演示了分词，句法分析，语义依存关系提取等简单demo。本文在此基础上，将提取出的语义依存关系构建出知识图谱，使用的是neo4j平台。同时本文也会演示怎么使用python在neo4j上创建图谱。neo4j的安装比较简单，请自行查阅。用ltp创建知识图谱至少需要3个信息：节点
# 使用 HanLP 进行语义相似度计算的教程
在当今的自然语言处理（NLP）领域，语义相似度计算是一项常见且重要的任务。本文将指导你如何使用 HanLP 进行语义相似度计算。以下是整个流程的概览。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤 | 详细说明 |
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