# 地名相识度比较
在自然语言处理领域中，地名相识度比较是一项重要的任务，它可以帮助我们更好地理解地名之间的关联关系，进而帮助我们进行文本理解、信息检索等任务。在今天的文章中，我们将介绍如何使用HanLP工具包来进行地名相识度比较，并通过代码示例来说明其实现方法。
## HanLP简介
[HanLP](
## 地名相识度比较方法
地名相识度比较通常是通过计算地名之间的相似度来实现的。常见
原创
2024-02-21 06:25:12
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距离 (当 时，称为欧氏距离 (Euclidean distance)当 时，称为曼哈顿距离 (Manhattan distance)当 时，称为切比雪夫距离 (Chebyshev distance)，它是各个坐标距离的最大值，即马氏距离 / 马哈拉诺比斯距离 (Mahalanobis Distance)Ref: 马氏距离 (Mahalanobis Distance)、马氏距离与其推导
NLP笔记：浅谈字符串之间的距离0. 引言1. 汉明距离2. 最长公共子串3. 编辑距离4. jaccard距离5. bleu & rouge & ……6. 总结0. 引言故事起源于工作的一个实际问题，要分析两个文本序列间的相似性，然后就想着干脆把一些常见的字符串相似性内容一并整理一下好了。于是就大概写了一下这篇文章，大致涵盖了我所知的全部字符串相似度比较的方法，大致包括：汉明距离
# HanLP 语义相似度计算与 Java 示例
在自然语言处理中，语义相似度的计算是评估不同文本之间相似程度的重要任务。HanLP是一个功能强大的自然语言处理库，提供了多种方法用于计算文本的相似度。在今天的文章中，我们将探讨如何使用HanLP在Java中计算语义相似度，并通过示例代码进行说明。
## 什么是语义相似度？
**语义相似度**是指在某种上下文中，两个文本片段之间的意义相近程度。
原创
2024-09-06 04:59:27
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Java比较doc相似度
在软件开发过程中，经常会遇到需要比较文档相似度的情况。例如，我们可能需要比较两个文档之间的差异，或者判断一个文档是否与已有的模板相似。在Java中，我们可以使用一些方法和库来实现这个目标。本文将介绍一种常见的方法，并提供一个代码示例。
一、字符串相似度计算方法
在Java中，我们可以使用Levenshtein距离（编辑距离）来比较两个字符串的相似度。Levensht
原创
2023-12-26 06:02:26
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本报告提纲分为以下3个部分：语义表示语义匹配未来重点工作语义计算方向在百度 NLP 成立之初就开始研究，研究如何利用计算机对人类语言的语义进行表示、分析和计算，使机器具备语义理解能力。相关技术包含语义表示、语义匹配、语义分析、多模态计算等。本文主要介绍百度在语义表示方向的技术发展和最新的研究成果艾尼 ( ERNIE )，同时也会介绍工业应用价值很大、百度积累多年的语义匹配 SimNet 的相关内容
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2023-10-06 16:39:22
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# 使用HanLP提取地名：实用指南与代码示例
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，提取地名是一个重要的研究方向。地名提取不仅有助于改善信息检索，还可用于地理信息系统（GIS）等多种应用。近年来，HanLP作为一个强大的NLP工具，提供了丰富的功能来处理中文文本，包括地名提取。本文将介绍如何使用HanLP提取地名，并给出具体的代码示例。
## HanLP简介
HanLP是一个开源的自
不记得是几月份了，king总接了一个私活，就是要求从地图查询的那些网站上获取到地图下来，然后识别出地图中的地名。需求很简单的目标也很明确。king总貌似用了一个星期左右的时间就完成了。在此佩服一下。在此前我已经对图像很有兴趣，但是一直没有机会练手，现在就king总上面的需求，我也来试试识别地图上的地名。大概的思路如下：把彩色的地图图像变换成灰度图像，对灰度图像进行二值化，去掉一些噪点，然后分割出单
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2023-12-15 22:53:22
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在做NLP（自然语言处理）相关任务时，经常会遇到需要识别并提取省、城市、行政区的需求。虽然我们自己通过关键词表一个个查找也能实现提取目的，但是需要先搜集省市区关键词表，相对而言比较繁琐。今天给大家介绍一个模块，你只需要把字符串传递给这个模块，他就能给你返回这个字符串内的省、市、区关键词，并能给你在图片上标注起来，它就是 Cpca 模块。1.准备开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电
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2024-01-23 22:00:03
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{ "provinceCode": "440000", "provinceName": "广东省", "provinceType": 2, "cities": [ { "cityCode":
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2024-08-15 11:11:57
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## Java HanLP 地名识别
在自然语言处理（NLP）领域中，地名识别是一个重要的任务。它旨在从文本中识别出地理位置的名称，并将其分类为国家、城市、省份或其他地理区域。地名识别在许多应用中都有广泛的应用，包括地理信息系统、智能导航和社交媒体分析等领域。
HanLP（汉语言处理包）是一个开源的自然语言处理工具包，提供了丰富的中文文本处理功能。其中包括了地名识别功能，可以通过简单的代码调用
原创
2023-08-27 10:27:05
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pyhanlp 安装其为 HanLP 的 Python 接口，支持自动下载与升级 HanLP，兼容 Python2、Python3。安装命令为 pip install pyhanlp，使用命令 hanlp 来验证安装。pyhanlp 目前使用 jpype1 这个 Python 包来调用 HanLP，如果遇到：building ‘_jpype’ extensionerror: Micros
# HanLP 开启地名识别
地名识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在从文本中识别出地理位置、组织机构、人员姓名等特定实体。HanLP 是一个功能强大的自然语言处理工具包，常用于中文文本的处理，其中地名识别是其重要功能之一。
## 为什么需要地名识别？
在众多应用领域中，地名识别可以帮助提高信息获取的效率，尤其是在以
## 深度学习 签名相似度比较
在现代科技领域，深度学习技术被广泛应用于各种领域，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。其中，签名相似度比较是深度学习在安全认证领域的一个重要应用。通过深度学习算法，可以对签名进行特征提取和比较，实现签名的自动识别和验证。本文将介绍深度学习在签名相似度比较中的应用，以及如何使用代码实现签名相似度的比较。
### 签名相似度比较的原理
在传统的签名验证方法中，
原创
2024-06-30 05:54:16
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暴力子字符串查找算法的名字虽然很霸气，但是效率不是很高。是一种简单、粗暴的查找方式。 在最坏的情况下，暴力子字符串查找算法在长度为N的文本中查找长度为M的模式需要~NM次字符比较。核心思想：就是对主串中的每一个字符作为子串的开头，与要匹配的字符串进行匹配。对大串做大循环，每个字符开头做子串的长度的小循环，知道匹配成功或者全部遍历完成为止。package com.test.test;
impor
能够将图片中的文字内容给快速、准确地识别出来，相信对于绝大多数人而言，都会是有意义的一件事吧？平日的工作过程中，整理一些文件再寻常不过，而此时的图片文字识别软件起到的作用就颇为明显；偶尔闲下来，看看书做个笔记，这类软件同样能够节省大量的时间 证件照、快递单上的信息，手写的作文或心情记录，无法复制的软件或是文档内的资料...小编推荐的这款闪电识字，都能帮助大家一网打尽！名为闪电识字的图片
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2023-11-02 07:06:45
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```markdown
在本文中，我们将深入探讨“mysql 相识度”这一技术问题。从背景定位到参数解析，再到调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展，这个过程将会是一个系统化的解决方案。
## 背景定位
在数据库管理中，MySQL相识度问题常用于文本相似度计算。例如，如何快速判断两个字符串相似的程度，对于推荐系统或者搜索引擎是非常关键的。随着数据量不断增加，索引构建和相似度计算的性能瓶颈逐渐显
句子切分：
系统读取带分词的字符串。输入的是一个句子或者一篇文章。如果是篇章则系统会首先进行句子切分，然后调用多线程，对每个切分的句子再进行分词。导入词典：
根据输入的配置信息，导入相应的词典。进入粗分阶段：
首先，对句子进行字符级切分，即将输入的句子切分为单个UTF-8编码的字符数组然后，一元切分。查询核心词典，将字符切分的结果与
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2024-04-17 19:40:48
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HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。 类型1 数字+地名[1] 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌[2] 房天下每日成交5月12日海宁商品房销售备案43套[3] 广西近视手术专家-黄明汉院长9月9日百色见面会 类型2 前词+地名首词成
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2019-07-19 09:45:38
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HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。 类型1 数字+地名[1] 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌[2] 房天下每日成交5月12日海宁商品房销售备案43套[3] 广西近视手术专家-黄明汉院长9月9日百色见面会 类型2 前词+地名首词
原创
2019-07-19 09:47:29
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