百度汉语词典电脑版是一款专业的汉语词典工具，百度汉语词典电脑版收录词汇多达三十多万条，囊括了K12学习常见字、生僻字、词语、成语、网络词汇等。百度汉语词典电脑版支持问答检索、语音、拍照、部首笔画等多种方式，软件结合当下实时热点为用户推荐最in词汇、美句。软件介绍百度汉语词典电脑版是由百度推出的一款汉语查询学习软件，收录海量词汇
# hanlp 自定义词典更新实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何实现"hanlp 自定义词典更新"。下面是整个流程的详细步骤：
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 加载自定义词典文件 |
| 2. | 创建自定义词典 |
| 3. | 添加自定义词条 |
| 4. | 保存自定义词典 |
| 5. | 更
## 使用HanLP词典的方法与步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用HanLP词典，让你快速上手并掌握这一技能。
### 整体流程
首先，我们来看一下整个使用HanLP词典的流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 引入HanLP库 |
| 2 | 初始化HanLP配置 |
| 3 | 调用HanLP词典功能 |
NER技术是工业界落地比较多的NLP技术，文本数据的结构化都依赖NER技术，本文总结下常用的NER技术。一、词典匹配 词典匹配是工业界最常用的NER技术，尤其是垂直领域的NER任务。词典匹配的优点是速度快，可解释性强，且精度高。但是词典无法解决歧义性问题，为了降低词典匹配的歧义性问题，往往会限制词典的大小而降低召回率。 词典的匹配方法可以直接用字符匹配，也可以使用Trie树匹配，建议使用Tri
文章目录一、没有实现去数字和符号二、实现去数字和符号，仅统计频率三、选出频率最高的10个单词 现在要统计《圣经》英文版《Bible》中的所有单词出现的次数。再输出出现频率最高的10个单词。 一、没有实现去数字和符号//没有实现去数字和符号
//#include <bits/stdc++.h> //C++万能头文件
#include <iostream>
#inclu
当今社会，语言交流已成为全球化进程中不可或缺的一环。尤其在跨国企业、国际会议、留学生活等方面，多语言交流的需求更加迫切。为了更好地满足人们的需求，取词翻译器应运而生。它是一种实用的语言工具，能够帮助我们在学习或工作中更方便地翻译词语或句子。那你们知道取词翻译器哪个好吗？下面就为大家带带来几款不错的软件。以下是可以取词翻译的软件：一、全能翻译官APP【软件介绍】这是一款高效、便捷的手机翻译软件，它集
这篇文章主要是记录HanLP标准分词算法整个实现流程。HanLP的核心词典训练自人民日报2014语料，语料不是完美的，总会存在一些错误。这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果，这时请打开调试模式排查问题:HanLP.Config.enableDebug();那什么是语料呢？通俗的理解，就是HanLP里面的二个核心词典。假设收集了人民日报若干篇文档，通过人工手工分词，统计人工分词后的词频：①统计分词后
在打算批量代码汉化工具 · Issue #86 · program-in-chinese/overview时, 发现没有现成的Java库实现英汉查询功能. 于是开此项目.源码库: program-in-chinese/english-chinese-dictionaryAPI使用中文命名. 源码也是.使用时在Maven项目中添加依赖:<dependency>
<groupId
转载
2023-07-16 23:02:48
135阅读
HanLP Java IDEA配置和初步使用HanLP介绍HanLP安装（Java）方式一：Maven仓库方式二：自行下载jar、data、hanlp.properties。HanLP初步使用NLP分词初体验 HanLP介绍HanLP是一款面向生产环境的自然语言处理工具包。 具有的功能如下： 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 语义依存分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分
转载
2023-07-21 15:19:58
209阅读
## 文章主题：使用HanLP纠错时间词典进行文本纠错
在自然语言处理领域，文本纠错是一个重要的任务。而在文本纠错中，对于时间词的纠错也是一个关键的方面。HanLP作为一款优秀的自然语言处理工具，提供了强大的时间词典功能，可以帮助我们在文本中纠正时间表达错误。本文将介绍如何使用HanLP纠错时间词典进行文本纠错，并通过代码示例演示其用法。
### 时间词典介绍
HanLP中的时间词典是一个包
hanlp的安装首先在命令提示符中输入pip install pyhanlp 然后提示如下错误： building‘_jpype’extension error:Microsoft Visual C++ 14.0 is required. 表面看是需要下载VC++，但实际上是通过下载JDK才能解决问题（Hanlp主项目是采用Java开发的）JDK下载了JDK 8. 然后配置JAVA_HOME，PA
转载
2023-07-12 16:12:27
74阅读
word2vec训练过程 先介绍一下word2vec的训练过程，目的是想说明这个算法拆解开步骤并不多，初学的时候听说这是deep learning的应用，就感觉高深莫测，其实并不会。1.准备语料2.扫描语料库，统计每个词出现的次数，并保存到一个hash表。3.根据各词的词频简历哈夫曼树。 哈夫曼树中每个叶子结点都有一个权值。且所有野子节点的权值乘上其到根节点路径的长度的累加和最小。5.迭代最优化，
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（支持相对路径）#Windo
# 如何实现 HanLP 命名实体识别词典
在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（NER）是一个重要的任务，它能够自动识别文本中的人名、地名、组织名等实体。HanLP 是一个流行的 NLP 库，提供了强大的命名实体识别功能。本文将介绍如何实现 HanLP 命名实体识别词典，包括整个流程以及每一步所需的代码。
## 流程概述
下面是实现 HanLP 命名实体识别词典的流程:
| 步骤
简要讲述elasticsearch hanlp插件中配置远程词典的操作以及一些注意点
# HanLP命名实体识别词典的介绍与应用
## 1. 什么是命名实体识别（NER）？
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一项关键技术，旨在从非结构化文本中识别出特定的实体，例如人名、地点、组织、时间等。这些信息在许多应用场景中都具有重要价值，例如信息检索、文本分析和问答系统中。
## 2. HanLP简介
HanLP是一
# 实现“hanlp 自定义词典”教程
## 1. 流程图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 下载hanlp
下载hanlp --> 加载自定义词典
加载自定义词典 --> 完成
```
## 2. 步骤
| 步骤 | 操作 | 代码示例
目前主流的中文分词算法有： 1、 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分
选自:分词技术研究报告(报告人:杨超) 现有的分词算法主要可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。1、 基于字符串匹配的分词方法这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按
转载
2023-07-24 17:48:58
108阅读
概述文本纠错又称为拼写错误或者拼写检查，由于纯文本往往来源于手打或者OCR识别，很可能存在一些错误，因此此技术也是一大关键的文本预处理过程，一般存在两大纠错类型。1拼写错误第一种是Non-word拼写错误，表示此词汇本身在字典中不存在，比如把“要求”误写为“药求”， 2.少字多字中文文本纠错比较难，不多说。上思路 方法有很多，本文讲解基于拼音语言：python3.7思路:首先：本地得有一个正确字词
转载
2023-07-21 15:21:41
130阅读
