这几年大多数流行的单词类app，像是薄荷单词啦百词斩啦我都用了一遍，有的甚至坚持用了一年，但是效果总是不尽人意。上学期我发现了一款比较小众的app，试用一学期之后，感觉效果非常棒，而且可以单词卡的形式背诵任何知识！！不仅局限于单词！！这个app叫做Quizlet。主要内容由两块构成：学习集和文件夹。打开app之后，首先出现的是学习集界面，你可以自己创建学习集，也可以通过搜索来导入其他用户创建的学习
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2024-01-17 14:59:57
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文章目录从头开始训练一个词性标注模型自定义模型一、导入所需要的包与模块二、自定义词性三、词性标注训练模型一、模型参数的注解（语种、输出目录以及训练迭代次数）二、创建一个空白的语言模型三、放入测试集四、保存模型以及测试模型不足的地方代码参考 从头开始训练一个词性标注模型词性标注的全称为Part-Of-Speech tagging。顾名思义，词性标注是为输入文本中的单词标注对应词性的过程。spaCy
# 使用 HanLP 定义自定义词性
在自然语言处理 (NLP) 中，词性标注是非常重要的一步。HanLP 是一个功能强大的 NLP 库，允许用户自定义词汇和词性标注。本文将教你如何使用 HanLP 实现自定义词性，整个过程将按步骤进行详细讲解。
## 整体流程
以下是实现自定义词性的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------
1. 分词（Word Cut）英文：单词组成句子，单词之间由空格隔开中文：字、词、句、段、篇词：有意义的字组合分词：将不同的词分隔开，将句子分解为词和标点符号英文分词：根据空格 中文分词：三类算法中文分词难点：歧义识别、未登录词 中文分词的好坏：歧义词识别和未登录词的识别准确率分词工具：Jieba，SnowNLP，NlPIR，LTP，NLTK。2. 词性标注（POS Tag）词性也称为词类或词汇
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2023-07-21 15:18:42
248阅读
# 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
原创
2024-04-18 06:50:41
662阅读
文章目录如何阅读本文？Hanlp用户自定义词典引用简介操作步骤环境创建编辑词典文件将用户自定义词典路径加入配置文件删除缓存文件 如何阅读本文？首先我们对Hanlp用户词典进行简介，推荐首先阅读链接文章，它是本文的第一来源；环境配置方面分为几个步骤，每个需要动手操作的步骤都用黑体加粗显示，依据这些步骤你完全可以将用户自定义词典创建完成，但是我们建议将分析部分仔细看一看，加深理解；对每一个步骤出现的
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2024-03-04 04:53:35
477阅读
对于词典，直接加载文本会很慢，所以HanLP对于文本文件做了一些预处理，生成了后缀名为.txt.bin的二进制文件。 这些二进制文件相当于缓存，避免了每次加载去读取多个文件。 通过这种txt和bin结合的方式，HanLP一方面方便用户编辑查看词典，另一方面bin方便加载，这种方式可谓是兼二者之长，设计上堪称典范。打开hanlp的data目录data\dictionary\custom，删除所有的.
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2024-07-22 17:33:10
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自定义字典简化代码解决定制需求1.概述在开发中字典使用频率是非常高的，python标准库的字典能够满足我们大部分的需求，对于一些特殊的需求如果使用标准库自带的字典也能实现，不过需要多些一些逻辑代码，使代码变得臃肿不易维护。因此创建自定义字典实现特殊需求更加便利，下面就来介绍下如何创建自定义字典解决实际需求。2.自定义字典2.1.选择UserDict基类创建自定义字典，首先需要继承一个字典作为基类。
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2024-05-14 16:09:49
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1 jiebajieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：
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2024-01-03 15:50:29
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### Spring Boot中使用HanLP自定义词典
#### 简介
在Spring Boot应用中使用HanLP自定义词典，可以有效地提高中文分词的准确性和效果。自定义词典可以用于补充HanLP默认词典中没有的个性化词汇，以满足特定应用场景的需求。
#### 步骤
下面是整个流程的步骤，可以使用表格来展示：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入H
原创
2023-07-20 22:15:10
725阅读
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文章目录前言一、什么是星际译王？二、星际译王的特点三、需要的素材四、开整第一步：安装文本编辑器。第二步：安装StarDict3.0.1.2。第三步：安装stardict-editor.exe。第四步：iconv.dll也同上。第五步：做个测试文本。第三行一定要是空行，否则会出错。第六步：打开stardict-editor.exe，打开Edit页面，点击Open按钮。选择D盘的测试文件夹中的测试文
# 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
原创
2024-01-12 12:03:33
178阅读
简介网络上有很多介绍 jieba 自定义词库的文章。
但基本都是浅显的模仿官方文档，告诉读者使用 jieba.add_word 或者 jieba.load_userdict。
但在实际生产中，需要面对：
1 自定义词典可能会非常大
2 每次重启程序都需要较长时间
3 不知道如何复用词典模型
本文将解决上述问题。为啥要自建词库使用默认词库，往往会把特定词语进行分词，而我们希望这些词语完整的
IKAnalyzer下载地址：https://ik-analyzer.googlecode.com/files/IK%20Analyzer%202012FF_hf1.zipIK Analyzer 2012FF_hf1.zip这个包；因为我用的是solr4.x的； 解压、文件拷贝 下载之后用unzip解压，没有安装unzip童鞋安装下； 解压之后讲IKAnalyze
在处理自然语言处理任务时，使用像 HanLP 这样的工具能够极大提高文本分析的效率。然而，面对特定领域的文本，如何设置自定义词典以提升词汇识别的准确性可能成为一个挑战。本文将详细讲解如何解决“HanLP 设置自定义词典”这一问题，并提供系统的调试步骤、性能调优及相关技巧，以确保在特定业务场景下的 NLP 应用能够持久稳定运行。
### 背景定位
在一次项目实施中，我们需要对逐渐增长的用户数据进行
# SpringBoot HanLP 自定义词典实现流程
作为经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在SpringBoot中使用HanLP自定义词典。下面是整个实现流程的详细步骤：
```mermaid
journey
title SpringBoot HanLP 自定义词典实现流程
section 创建SpringBoot项目
section 添加HanLP依赖
section
原创
2023-09-08 06:45:58
308阅读
# 在 HanLP 中使用自定义词典
HanLP 是一个强大的自然语言处理工具，广泛应用于中文文本的分词、词性标注、命名实体识别等任务。虽然 HanLP 提供了很高的准确率，但在某些领域，例如医疗、法律或行业术语中，默认词典可能无法涵盖特定的专业词汇。因此，使用自定义词典就显得尤为重要。在本文中，我们将探讨如何在 HanLP 中使用自定义词典，以及实现这一功能的步骤和示例代码。
## 什么是自
前言自然数据处理里很重要的一环节就是中文分词，它指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这些单词顺序拼接后等于原文本。而中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派。什么是词在基于词典的中文分词中，词的定义要现实得多：词典中的字符串就是词。 根据 齐夫定律：一个单词的词频与它的词频排名成反比。 即二八原理，20%的词用于80%的场景中，所以词典分词还是可行的。切分算法常见的基于词典的分词
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2024-10-16 22:08:17
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# HanLP 动态自定义词典的探秘
在自然语言处理（NLP）领域，分词是基础而又重要的任务之一。尤其是在中文处理上，由于字和词的关系较为复杂，使用一个好的分词工具显得尤为重要。HanLP 是一个强大的自然语言处理工具包，其中的动态自定义词典功能能够让开发者方便地进行词汇扩展，以更好地适应特定领域的需求。
## 什么是动态自定义词典？
动态自定义词典是指在分词过程中，用户可以根据需要实时添加
安装全自动：easy_install jieba 或者 pip install jieba 或者pip3 install jieba手 动：jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录半自动：下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/、解压、运行python setup.py install算法基于统计词典，构造前缀词典；基于前缀词典对句子进行
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2024-08-29 17:24:47
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