Python 3.9现在处于初始开发阶段，但其中让人惊喜的新功能可不少。其中一个是颠覆性的，它能使处理Python字典时编写的代码更具可读性也更精简。第一个稳定版本应该在2020年10月问世。在与它正式见面前，有一些问题必须搞清楚。Python字典字典是Python中特有的数据结构。它包含多个元素，每个元素都是一个键值对。例如，初始化包含两个元素的字典d1。键“name”的值为“Tom”，而键“a
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2024-08-30 20:58:42
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# 自然语言处理中的同义词与近义词：概念与应用
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学和语言学交叉的一门学科，它旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。这项技术在社交媒体分析、机器翻译和文本分类等方面得到了广泛应用。在这些应用中，同义词和近义词的处理尤为重要，因为它们在上下文中对词义的解析和文本的理解起到了至关重要的作用。
## 同义词与
JDK、JRE、JVM的区别JDK：java Development kit java开发工具 JRE：java Runtime Environment java运行时环境 JVM：java virtual Machine java虚拟机 JDK包括java的开发环境和运行环境，就是说JDK包含了JRE，如果需要使用Java来开发，需要安装JDK，如果只是运行java程序，则只需要安装JRE即可。
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2023-12-10 09:06:03
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# HanLP 近义词分析的科普文章
## 概述
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的研究领域，目的是让计算机能够理解、分析和生成自然语言。随着机器学习与人工智能技术的发展，越来越多的工具和库被提出以简化这一过程。其中，HanLP是一个功能丰富、易于使用的自然语言处理工具包，它为中文处理提供了多种功能，包括文本分词、词性标注、命名实体识别等。
在汉字丰富的中文中，近义词的识别和处
原创
2024-10-03 03:45:11
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近义词是指在语义上相近或者相似的词语。在自然语言处理中，近义词的处理是一个重要的任务，它可以用于词义消歧、文本相似度计算、信息检索等应用场景。HanLP是一个功能强大的自然语言处理工具包，提供了丰富的功能，包括近义词的提取和使用。
本文将介绍HanLP中的近义词提取功能，并通过代码示例演示其使用方法。文章将分为以下几个部分进行介绍：
1. HanLP简介
2. 近义词提取方法
3. HanLP
原创
2024-01-15 03:42:11
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最好的中文近义词工具包。synonyms可以用于自然语言理解的很多任务：文本对齐，推荐算法，相似度计算，语义偏移，关键字提取，概念提取，自动摘要，搜索引擎等。
Welcomepip install -U synonyms
pip install -U synonyms兼容py2和py3，当前稳定版本 v3.x。Node.js 用户可以使用 node-synonyms了。npm
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2018-06-24 23:44:04
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一、python简介 -Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协
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2024-06-21 14:13:59
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从字面上理解就是别名的意思，和视图的功能类似。就是一种映射关系。 同义词语法：CREATE [PUBLIC] SYNONYM synonym FOR object; 1.创建同义词语句： create public synonym table_name for user.table_name; 其中第一个user_
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2024-08-22 20:29:45
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python和ruby的相同点： 都强调语法简单，都具有更一般的表达方式。python是缩进，ruby是类basic的表达。都大量减少了符号。都是动态数据类型。都是有丰富的数据结构。都具有c语言扩展能力，都具有可移植性，比perl的可移植性更好。也都可以作为嵌入语言。都是面向对象的语言，都可以作为大项目的开发工具。都有丰富的库支持。也有最宽松的版权许可，除了一些工具属于GNU世界。都有
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2023-10-23 10:07:02
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SynonymsChinese Synonyms for Natural Language Processing and Understanding.更好的中文近义词：聊天机器人、智能问答工具包。synonyms可以用于自然语言理解的很多任务：文本对齐，推荐算法，相似度计算，语义偏移，关键字提取，概念提取，自动摘要，搜索引擎等。Table of Content:InstallUsageQuick
（封面图由文心一格生成） 自然语言处理数据增强魔法书：轻松解锁NLP技巧与方法！随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）已经成为了重要的研究领域之一。然而，NLP面临的一个主要挑战是数据稀缺性。在许多情况下，NLP算法需要大量的数据来训练，以获得高精度的结果。但是，由于获取大量的真实数据是非常昂贵和困难的，因此需要利用数据增强技
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2023-11-03 20:39:46
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这节主要就是熟悉MXNet框架中的两种模型：GloVe和FastText的模型(词嵌入名称)，每个模型下面有很多不同的词向量，这些基本都来自wiki维基百科和twitter推特这些子集预训练得到的。我们只需要导入mxnet.contrib中的text模块即可，这里面提供了很多关于自然语言处理相关的函数和类。from mxnet import nd
from mxnet.contrib import
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2023-11-17 14:26:36
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一、求近义词和类比词
1. 近义词方法一：在嵌入模型后，可以根据两个词向量的余弦相似度表示词与词之间在语义上的相似度。方法二：KNN（K近邻）2. 类比词使用预训练词向量求词与词之间的类比关系。eg：man：woman； son：daughter对于类比关系中的4个词，a:b :: c:d, 给定前三个词a、b、c，求第四个词d （vec
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2023-09-02 10:06:39
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在自然语言处理的应用中，生成近义词是一个常见的需求。特别是在中文处理方面，HanLP自然语言处理工具库提供了一些强大的功能。在本文中，我们将探讨如何利用HanLP来生成近义词，并讨论解决过程中出现的一些问题及其解决方案。
```mermaid
flowchart TD
A[用户输入文本] --> B[调用HanLP API]
B --> C{API返回结果}
C -->|
# 同义词近义词合并的Python实现
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助你实现同义词近义词的合并。在本文中，我将向你展示整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程概述
下面是实现同义词近义词合并的整个流程的概述。我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 读取文本数据 |
| 2. | 提取同义词和近义词 |
| 3. | 合并
原创
2023-08-03 06:38:02
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责备的近义词 I’ve been considering writing on the topic of algorithms for a little while, but with the Exam Results Fiasco dominating the headline news in the UK during the past week, I felt that now is th
这里列举了大概500个左右的库：！Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib，[Python]标准库，计算文本差异Levenshtein，快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。esmre,正则表达式的加速器。sh
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2023-11-27 12:59:23
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雅思先从阅读开始备考，因为国内学生适应了读写考试，尤其是读，阅读是突破口。但是雅思阅读的题型多变，侧重考察同义替换现象。所以阅读备考同义替换思想要掌握，同义替换词要背诵，题型和解题技巧要清晰。雅思阅读核心技能是要让学生掌握同义替换，把握好阅读中的8类题型的解题技巧，明确原文和正确选项之间的否绝对逻结词的对应。——————————大纲：一、阅读同义替换思想总结二、阅读八类题型及各自的解题技巧三、口语
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2023-12-06 21:27:37
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1.自定义分词器首先要了解Analyzer、Tokenizer和TokenFilter三者之间的联系Analyzer包含两个核心组件，Tokenizer以及TokenFilter。两者的区别在于，前者在字符级别处理流，而后者则在词语级别处理流。Tokenizer是Analyzer的第一步，其构造函数接收一个Reader作为参数，而TokenFilter则是一个类似的拦截器，其参数可以是TokenS
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2024-05-14 22:40:32
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# 使用 Python 实现中文近义词查询
在这个教程中，我们将学习如何使用 Python 实现中文近义词的查询。我们将通过一个简单的示例来实现这一过程。下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 选择合适的库 | 使用可以处理中文文本的库，例如 `jieba` 和 `thulac` |
| 2. 数据准备 | 准备一个近义词词典或使用已有的词
原创
2024-10-31 06:55:06
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