目录（1）分句可以当主句，也可以当从句。（1.1）复合句通常由两个或多个分句组成。（1.2）并列复合句通常由两个或多个主句组成。（2）复合句：包含了一个主句和至少一个从句的句子。（3）并列复合句有两种类型：（3.1）等位复合句：（3.2）对等复合句：（4）逗号、分号的使用。（4.1）逗号（,）：逗号在英语语法中属于标点符号，（4.1.1）用于分隔并列词或短语：（4.1.2）用于分隔连词和从句：当从
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2023-10-17 19:49:12
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# 使用 Python 分句：基础知识与应用
在自然语言处理（NLP）领域，分句是文本处理中的一项重要技术。分句的目的是将一段连续的文本分解为更小的句子，以便更好地进行分析和处理。本文将介绍如何使用 Python 进行分句，并结合实际代码示例进行讲解。
## 什么是分句？
分句是将文本按句子进行切分的过程。句子通常由一个或多个词组成，表示一个完整的思想或陈述。在Python中，我们可以使用一
## Python分句
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B{读取文本}
C{分句}
D{输出结果}
A --> B
B --> C
C --> D
```
### 2. 步骤说明
#### 2.1 读取文本
首先，我们需要从一个文本文件中读取内容。可以使用Python内置的`open()
原创
2023-09-15 18:00:59
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## Java分句：从基础语法到应用实例
### 引言
在Java编程中，分句是一项基本而重要的技能。分句可以使代码更具可读性和模块化，也有助于提高代码的复用性和可维护性。本文将介绍Java中的分句概念和语法，并通过具体的代码示例来帮助读者理解和应用分句技术。
### 一、什么是分句？
在Java中，分句是将一个大的程序或方法拆分为较小的部分来实现的过程。每个分句都有特定的功能和职责，可以
原创
2023-09-21 04:34:54
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句法分析句法分析是机器翻译的核心数据结构，是对语言进行深层次理解的基石。句法分析简介1.主要任务 识别句子中所包含的句法成分以及这些成分之间的关系，一般以句法树来表示句法分析的结果。 2.主要难点 歧义 搜索空间 3.句法分析分类 完全句法分析：企图获取整个句子的句法结构 部分句法分析：只关注局部的一些成分 4.相关方法 基于规则 存在着语法规则覆盖有限、系统可迁移差等缺陷 基于统计（主流）数据集
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2024-07-17 06:23:27
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更多内容点击查看Python 实战 | 进阶中文分词之 HanLP 词典分词（下）Python教学专栏，旨在为初学者提供系统、全面的Python编程学习体验。通过逐步讲解Python基础语言和编程逻辑，结合实操案例，让小白也能轻松搞懂Python！本文目录一、引言二、混淆矩阵 1. T-F-P-N 2. 准确率 3. 精确率&nbs
# 英文分句与自然语言处理（NLP）：一种深入了解文本结构的方法
在自然语言处理中，分句是一个关键的预处理步骤。理解句子的边界对于很多 NLP 任务是至关重要的，例如：情感分析、机器翻译以及信息提取等等。本篇文章将探讨英文分句的基本概念，同时提供一些代码示例来加深理解。
## 什么是分句
分句是将一段文本拆分成可管理的、更小的单元（句子）的过程。句子通常以句号、问号或感叹号等标点符号结束。在
原创
2024-10-17 13:18:38
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## Python精细分句实现流程
为了实现Python精细分句，我们可以使用`nltk`库。`nltk`（自然语言工具包）是一个流行的Python库，提供了用于文本处理和自然语言处理的各种工具和方法。
下面是实现Python精细分句的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 导入必要的库 |
| 2. | 加载分句模型 |
| 3. | 定义分句函
原创
2023-09-14 10:03:48
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# Python 分句包：自然语言处理的利器
在自然语言处理（NLP）领域，分句是将文本切分成句子的过程。这对于文本分析、情感分析、机器翻译等任务至关重要。Python 社区提供了许多优秀的分句包，它们可以帮助我们轻松地将文本切分成句子。本文将介绍 Python 中常用的分句包，并展示如何使用它们。
## 常用的 Python 分句包
1. **nltk**：自然语言工具包（Natural
原创
2024-07-19 03:50:48
125阅读
# NLP中的分句子：基础知识与代码示例
在自然语言处理（NLP）领域，文本的处理和分析是最为重要的任务之一。其中，分句子（Sentence Segmentation）是一项基本而又关键的技术。它的目的是将一段文本划分成多个句子，这对于后续的文本分析、情感分析、机器翻译等任务都是必不可少的步骤。
## 什么是分句子？
分句子是指将一段连续的文本分割成一个个独立的句子。最常见的分句标识符是句号
基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统 源代码地址 https://github.com/Cheng0829/yolov5-segmentation-car-person 文章目录基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统1.概述2.演示2.1 典型的一组处理结果**目标检测:** ![](https://s2.51cto.com/images/blog/202410/0817
# Java文档分句简介
Java文档分句是一种编程规范和注释技巧，用于提高代码的可读性和可维护性。它是通过在代码中添加特定格式的注释来实现的。在本文中，我们将介绍Java文档分句的基本概念和用法，并提供一些代码示例来说明如何正确地使用它。
## 什么是Java文档分句
Java文档分句是一种注释技巧，它使用特定的格式和结构来描述代码的功能和使用方式。它可以帮助其他开发人员更好地理解你的代码
原创
2023-08-26 10:16:22
35阅读
一：分词常用的分词工具有jieba分词，snowNLP，LTP，HanNLP 1.前向最大匹配算法现在假设我们有一个词典库{‘这些’，“这些年”，‘年’，‘的’， ‘情’，‘与’，‘爱’，‘终究’，‘是’， ‘错’，‘错付’，‘了’， ‘甄嬛’，。。。}我们对“这些年的情与爱终究是错付了”利用前向最大匹配法进行分词。1.首先需要设置max-len，这个参数表示每次分词时候的窗口大小。例如
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2024-10-21 22:52:18
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# Java中文分句实现方法
在Java开发中，我们经常会遇到需要对中文文本进行分句的情况。本文将介绍一种实现"java 中文分句"的方法，并逐步指导刚入行的小白如何实现该功能。
## 整体流程
下面是实现"java 中文分句"的整体流程，我们将使用一个自定义的工具类来完成此任务。
```mermaid
journey
title 分句流程
section 初始化
原创
2024-01-22 09:32:19
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## Python 自动分句
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的核心技术之一，其目的是使计算机能够理解和处理人类语言。其中一个关键的任务是将连续的文本分割成离散的句子。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 实现自动分句的功能。
### 文本分句的挑战
在将文本分割成句子时，我们需要解决一些挑战。首先，句子的结束标志可能不仅仅是句号。例如，一个问号、感叹号或省略号也可以表示句子的结
原创
2023-10-03 07:09:30
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Whisper分句 Python
## 引言
在计算机科学领域，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）一直是一个重要的研究方向。在NLP中，分句（Sentence Segmentation）是一个基本的任务，它涉及将自然语言文本划分为句子的过程。在本文中，我们将介绍一种基于Python库whisper的分句方法，并提供代码示例来演示其用法和效果。
#
原创
2024-01-16 22:42:36
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# 实现 "whisper分句 python"
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现"whisper分句"功能。"whisper分句"是指将一段文字分成多个句子，每个句子都是以小写字母开始，并且紧跟着一个空格。这个功能可以在自然语言处理和文本分析中非常有用，例如对文本进行分词或者句子级别的情感分析。
## 实现步骤
下面是实现"whisper分句"的步骤，我们将使用Pyt
原创
2024-01-17 22:24:48
408阅读
Title: Whisper Sentence Splitting in Python
Introduction:
As an experienced developer, I understand that it can be challenging for newcomers to figure out how to implement certain functionalities. In
原创
2024-01-18 18:03:45
136阅读
# 使用 Python 对英文句子进行分句处理
在自然语言处理 (NLP) 中，句子分割是一个重要的预处理步骤。特别是在处理英文文本时，将长文本分割成单独的句子可以帮助分析其语义，更好地理解文本结构。本文将为您介绍如何使用 Python 进行句子分割，并提供相关的代码示例。
## 句子分割的基本概念
句子分割是指将一个长文本划分成多个独立的句子的过程。通常，句子以标点符号（如句号、问号、感叹
分词系统简介：PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库，使用反向匹配模式分词，理论上兼容编码更广泛，并且对utf-8编码尤为方便。 由于PHPAnalysis是无组件的系统，因此速度会比有组件的稍慢，不过在大量分词中，由于边分词边完成词库载入，因此内容越多，反而会觉得速度越快，这是正常现象，PHPAnalysis的词库是用一种类似哈希(Hash)的数据结构进行存储的，因此对于比较
