■引言自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的
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2023-07-05 14:56:49
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# ansj 分词 NLP
## 1. 引言
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，分词是指将连续的文本按照一定规则切分成词语的过程。在中文分词中，由于汉字之间没有明显的词语边界，因此分词任务相对于其他语言更加困难。ansj 分词是一个开源的中文分词工具，它利用了大量的语料库和字典来精确切分中文文本。本文将介绍 ansj 分词的原理、用法以及一
原创
2023-08-22 11:40:40
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Ansj分词器导入jar包
ansj_seg-5.1.6.jarnlp-lang-1.7.8.jar maven配置<dependency><groupId>org.
ansj</groupId><artifactId>
ansj_seg</artifactId> <version>5.1.1</versi
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2023-06-28 15:53:36
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背景最近接触到了一些NLP方面的东西，感觉还蛮有意思的，本文写一下分词技术。分词是自然语言处理的基础，如果不采用恰当的分词技术，直接将一个一个汉字输入，不仅时间复杂度会非常高，而且准确度不行。比如：“东北大学”若直接拆分，会和“北大”相关联，但其实没有意义。有没有英文分词？西方文字天然地通过空格来将句子分割成词语，因此一般不需要分词。但是东方文字往往没有天然形成的分隔符，因此需要将中文进行分词。中
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2023-08-29 12:55:42
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# 如何使用 Ansj 和 HanLP 进行中文分词
在自然语言处理中，中文分词是处理中文文本的重要步骤。Ansj 和 HanLP 都是非常优秀的中文分词工具，这里我们将详细讨论如何在项目中使用它们。在本文中，我将为你提供一个清晰的实现流程、所需的代码以及每一步的解释。
## 整体流程
下面是使用 Ansj 和 HanLP 进行中文分词的主要步骤：
| 步骤 | 内容
人名（如Genghis Khan)、地名（如Taibei)等都是专有名词。因为它所代表的对象只有一个，也不适合加a(n)，所以可以不用限定词。为什么只有一个的东西也不能加a(n)呢？因为如果用a Genghis Khan来代表成吉思汗，那么这里指的是one Genghis Khan (一个成吉思汗）的意思。亦即在此句中暗示有第二个成吉思汗存在，所以才特别需要标示是“一个”。如果只有一个成吉思汗存在
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2023-11-27 12:26:04
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做搜索引擎避免不了排序问题,当排序没有要求时,solr有自己的排序打分机制及sorce字段1.无特殊排序要求时,根据查询相关度来进行排序(solr自身规则)2.当涉及到一个字段来进行相关度排序时,可以直接使用solr的sort功能来实现3.对多个字段进行维度的综合打分排序(这个应该才是重点,内容)使用Solr搭建搜索引擎很容易，但是如何制定合理的打分规则(boost)做排序却是一个很头痛的事情。S
# Java ansj分词实现教程
## 1. 概述
在本教程中，我将教你如何使用Java实现ansj分词功能。ansj是一个开源的中文分词工具，具有高效、准确的特点。无论你是新手还是有经验的开发者，本指南都将帮助你快速上手。
## 2. 整体流程
下面是完成该任务的整体流程，我们将逐步展开每个步骤的详细说明。
```mermaid
erDiagram
开发者 -.-> ansj分词
原创
2023-08-20 06:37:33
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# 实现 HanLP 与 Ansj 的整合指南
在自然语言处理的领域中，HanLP 和 Ansj 是两个非常流行的中文自然语言处理库。HanLP 以其优秀的分词和信息提取能力而著称，Ansj 则更侧重于高效的分词算法。将这两个库结合使用可以提升文本处理的效率和准确性。本文将为您详细阐述如何实现 HanLP 与 Ansj 的结合，并提供完整的代码示例与步骤说明。
## 项目流程概述
为了更清晰
原创
2024-08-14 08:34:00
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在大数据处理和文本分析的领域，分词是一个非常重要的基础任务。特别是在使用Apache Spark时，我们需要一个高效的分词工具来处理海量文本数据。在这篇博文中，我将详细记录使用Spark和Ansj分词的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和生态集成。
首先，让我们来看看需要配置的环境。
```mermaid
flowchart TD
A[安装Java] --> B
随着深度学习的发展，自然语言处理领域的难题也得到了不断突破，AlphaGo项目的主要负责人David Silver曾说“深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)”。目前深度学习在自然语言处理上主要有哪些应用？在工程实践中是否会有哪些瓶颈？以下内容是根据达观数据联合创始人高翔在《深度学习与文本智能处理》直播的总结。 一、为什么做文本挖掘 什么是
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2023-12-18 16:09:09
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# Ansj配置MySQL词库的科普文章
在自然语言处理（NLP）领域，分词是文本预处理的重要环节。而Ansj分词库是一个高效的中文分词工具，它提供了很多便捷的功能来帮助开发者进行中文文本的分析与处理。在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用Ansj配置MySQL词库，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是Ansj？
Ansj是一个基于Java的中文分词工具，具有灵活性和高效性。它支持多种分
文章目录bert的优势bert的结构bert的输入bert的预训练任务bert的微调工作 bert的优势bert是Word2Vec的替代，Word2Vec文章一写过，是词嵌入的一种方法，作用是将自然语言转化为词向量。bert使用transformer为主要框架，transformer可以准确把握语句的双向关系。bert是通过自监督学习方法，自监督学习方法指在没有标签的数据集上进行监督学习，学习结
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2023-11-27 19:51:18
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前言这些知识点基本是本人在准备春招和秋招时做的笔记，东西比较杂，有的是自己总结，有的是参考网上博客，可能不是很准确，还望各位批评指正，多多交流。问-1：L1和L2正则化的联系和区别？答： 相同点： 1：都可以用来防止过拟合 2：其主要思想都是结构风险最小化：在经验风险最小化的基础上（也就是训练误差最小化，原有的损失），尽可能采用简单的模型，以此提高泛化预测精度。 不同点： 1：L1正则化(L1范数
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2024-08-05 09:11:56
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【pre】在看一篇推文的时候，里面有这么一句话： 诶，看这意思，CV，NLP，RL，GNN是DL的纵向领域？其他三个尚且眼熟，但RL是什么呢？于是我去阅读了1、2，把我觉得有用的简单整理一下。【content】1、AI、ML、RL、DL的关系（1）AI：人工智能（Artificial Intelligence, AI）是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新
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2024-01-19 16:53:51
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从这个意义上讲，我们可以说GPT-2本质上是键盘应用程序的下一个单词预测功能，但是它比您的手机具有更大，更复杂的功能。 GPT-2在称为WebText的庞大40GB数据集上进行了训练，作为研究工作的一部分，OpenAI研究人员从互联网上进行了爬网。 为了比较存储空间，我使用的键盘应用程序SwiftKey占用了78MB的空间。 经过训练的GPT-2的最小变体，占用500MB的存储空间来存储其所有参数
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2024-01-30 20:48:59
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http://www.ansj.org/
原创
2012-11-05 18:27:38
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一. Maven的安装与配置1. maven的下载2. maven的安装将maven压缩包解压, 复制到没有中文没有空格的目录下,即安装完毕3. maven的配置环境变量MAVEN_HOME=E:\apache-maven-3.2.1 Path=%MAVEN_HOME%\bin;… …4. maven的目录介绍4. maven的仓库的配置Conf目录中有setting.xml配置文件: 配置本地仓
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2024-07-11 19:38:13
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基于java的中文分词工具ANSJ 浪尖 浪尖聊大数据ANSJ这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现.分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目.分词的目的是创建一个高稳定可
原创
2021-03-17 15:11:49
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构建词表是NLP任务中的一个基本要求，传统的方法是对各个句子进行分词，然后选取频率最高的N个词组成词表。但是这样的做法不可避免的会带来一些问题，如OOV问题，低频次/稀疏词的语义很难获取（因为没有训练）等。为解决上述问题，提出了subword模型。该模型的划分粒度介于词与字符之间，如将"looking"分割为“look”和“ing”两个子词，因而它能够大大降低词典的大小，同时对相近词能更好的处理s
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2024-06-25 17:44:16
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