特点1，支持三种分词模式： a,精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； b,全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； c,搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。2，
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2023-07-07 09:09:32
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python处理中文分词https://github.com/tsroten/pynlpir （一个外国小哥搞得，还有文档介绍http://pynlpir.rtfd.org）
原创
2022-01-05 13:45:38
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有些语言的书写系统，由于没有词边界的可视表示这一事实，使得文本分词变得更加困难。 这里介绍一种简单的分词方法。一，分词问题描述对以下没有明显词边界的句子进行分词：doyouseethekittyseethedoggydoyoulikethekittylikethedoggy遇到的第一个挑战仅仅是表示这个问题：我们需要找到一种方法来分开文本内容与分词 标志。 我们可以给每个字符标注一个布尔值来指
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2023-07-10 19:39:31
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支持三种分词模式与特点：精确模式:试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式:在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持自定义词典主要功能：jieba.cut 三个输入参数: 待分词的字符串；cut_all参数是否全模式；HMM 参数是否 HMM 模型jieba.cu
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2023-08-20 22:19:06
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jieba "结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 "Jieba" Feature 支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 支持繁体分词 支持自定义词典 在线演示 http://ji
# Python处理Excel分词教程
## 整体流程
首先，我们来看整个处理Excel分词的流程。我们将使用Python的pandas库来读取Excel文件，使用jieba库进行中文分词，并将结果保存到新的Excel文件中。
以下是整体流程的表格形式：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 读取Excel文件 |
| 2
特性： 支持两种分词模式：默认模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，适合搜索引擎。 用法：全自动安装：easy_install jieba半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-pack
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2023-08-11 16:11:22
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零、机器学习整个实现过程：一、机器学习数据组成特征值：目标值： =========================================================================二、特征工程和文本特征提取1.概要：1、特征工程是什么 2、特征工程的意义：直接影响预测结果 3、scikit-learn库 介绍 4、数据的特征抽取 5、数据的特征预处理 6、数据的降维【
""" 实现额外的方法 """ import re def tokenlize(sentence): """ 进行文本分词 :param sentence: str :return: [str,str,str] """ fileters = ['!', '"', '#', '$', '%', '&'
原创
2021-08-25 14:29:46
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首先，我们将抓取一些网页内容。然后来分析网页文本，看看爬下来的网页的主题是关于什么。我们将使用 urllib模块来抓取网页：import urllib.requestresponse = urllib.request.urlopen('http://php.net/')html = response.read()print (html)从打印输出中可以看到，结果中包含许多需要清理的HTML标记。我
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2023-07-27 18:05:46
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解法一 $O(n^2)$
这里采用了字符串hash的方法
class Solution {
public boolean wordBreak(String s, List wordDict) {
Set hash = new HashSet<>();
int n = s.length(), P = 131;
long Q = Long.MAX_VALUE;
for(String wor
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2023-06-29 13:50:40
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本文简要介绍了常用分词算法以及python实现，包括：基于规则的分词算法、基于语言模型的分词算法和维特比分词算法。
原创
2022-09-23 17:06:47
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Java分词器 -- IKAnalyzer分词器简介Ikanalyzer在Maven项目中的应用进阶补充，自定义字典参考文献 简介java大概有11个大的开源分词器，分别是：1.word分词器 2.Ansj分词器 3.Stanford分词器 4.FudanNLP分词器 5.Jieba分词器 6.Jcseg分词器 7.MMSeg4j分词器 8.IKAnalyzer分词器（本文要说的） 9.Paod
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2023-09-19 08:21:15
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基于python的中文分词的实现及应用刘新亮 严姗姗(北京工商大学计算机学院，100037) 摘 要 中文分词的实现及应用属于自然语言处理范畴，完成的是中文分词在Python语言环境下的实现，以及利用这个实现的一个应用程序接口和一个中文文本处理的应用。设计共分为五个部分，分别是：分词模块、包装模块、应用程序接口、Nonsens
淘宝里面，每个宝贝都有一个标题，根据标题来分词，区分出季节和性别，分别写了两个方法，供大家参考。public int season(String str) { String dest = ""; Pattern p = Pattern.compile("\\s*|\t|\r|\n"); Matcher m = p.matcher(str); dest = m.replaceA
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2021-07-22 10:44:53
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中文分词≠自然语言处理！ 中文分词只是第一步；HanLP从中文分词开始，覆盖词性标注、命名实体识别、句法分析、文本分类等常用任务，提供了丰富的API。 不同于一些简陋的分词类库 ...
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2021-07-19 17:05:00
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首先，介绍一下IK的整个分词处理过程：1. Lucene的分词基类是Analyzer，所以IK提供了Analyzer的一个实现
原创
2023-06-23 06:45:55
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