在技术领域，GitHub 上的中文敏感词库问题引起了广泛关注。触及这一问题，往往涉及数据存储和传输的安全性，也让人感受到了信息自由流通和限制之间的复杂关系。为了探讨这个问题的解决过程，我将通过几个关键部分来详细介绍。
首先，我们从协议背景入手，了解当前的敏感词过滤机制以及其发展历程。根据我的研究，我可以概述出以下关系图：
```mermaid
erDiagram
用户 ||--o{ 关键词
1 词性标注概述1 什么是词性2 词性的用处3 词性标注4 词性标注模型2 词性标注语料库与标注集3 基于隐马尔可夫模型的词性标注4 基于感知机的词性标注5 基于条件随机场的词性标注6 词性标注评测7 自定义词性1 朴素实现2 标注语料 1 词性标注概述1 什么是词性在语言学上，词性(Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类，也称为词类。同一个类别的词语具有相似的语法性质，所
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2023-10-05 14:49:23
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github的action功能其实就是对项目代码进行自动化测试，从而保证push代码的正确性。利用action功能，你可以选择github提供的各种测试环境(windows，Linux, MaxOS)运行你的项目。不过,github的action功能暂未开放，需要点击链接进行试用申请。链接: https://github.com/features/actions/signup , 在这之后,你就可
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2023-07-26 14:04:12
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ai自动生成字幕软件有哪些？很多小伙伴在制作视频的时候，都是喜欢将视频配上字幕在发布的，但是都知道，配字幕也是个特别麻烦的活，不是简简单单就能将其配好的，需要一个字一个字的敲进软件里，非常的麻烦，费时费力，那么有没有什么ai自动生成字幕的软件呢？答案肯定是有的，下面感兴趣的小伙伴快来看看小编的整理吧！推荐一：迅捷视频剪辑软件第一款推荐这个软件的原因非常的简单了，就是简单好用！对电脑配置要求低、不易
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2023-07-07 10:22:28
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# Python编程例题
## 介绍
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，拥有广泛的应用领域。在学习Python编程的过程中，我们经常会遇到一些例题，这些例题可以帮助我们巩固所学的知识，并提供实践的机会。在本文中，我们将介绍一些常见的Python编程例题，并给出相应的代码示例。
## 例题1：计算圆的面积
计算圆的面积是一个经典的例题，可以帮助我们熟悉Python中的数学运算和
原创
2024-01-27 08:50:00
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Windows环境下现有文本编辑器以UltraEdit功能最为强大，对大文件的处理速度是其它编辑器所望尘莫及的。在输入法词库整理过程中，我的绝大部分操作是用UltraEdit来完成。设置：1、选择菜单“高级 / 设置代码页地区”，如下设置： 2、自定义工具栏，添加“转换为Unicode”和“转换自Unicode”命令按钮至工具栏。 说明：UltraEdit对中文支持不太完善。把处理文件转换为U
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2023-07-05 19:13:29
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elasticsearch 虽然自带默认词库，但是在实际应用中对于词库灵活度的要求还是远远达不到的，elasticsearch 支持我们自定义词库，此文章就来讲一讲如何又快又好地对词库进行热更新热更新方案1.基于ik分词器原生的热更新方案,部署一个web服务器,提供一个http接口,通过modified和tag两个http响应头,来提供词语的热更新2.通过修改源码支持mysql定时拉取数据更新推荐
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2024-03-27 21:39:20
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1：ElasticSearch是什么？Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名是Elastic Stack 的核心组件；Elastic Stack 是一套适用于数据采集、扩充、存储、分析和可视化的免费开源工
# Python编程规范GitHub
在开发Python项目的过程中，遵循统一的编程规范是非常重要的。通过遵循规范，可以使代码更易读、易维护，并且提高团队协作的效率。GitHub上有许多关于Python编程规范的项目，其中最著名的当属PEP 8。PEP 8是Python Enhancement Proposals的缩写，是Python社区对代码风格的规范。
## PEP 8规范概述
PEP
原创
2024-04-20 06:49:20
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类C语言起源、历史C语言、C语言的起源以及类似C语言的编程语言的历史简直不要太漫长，我简单总结列表如下：CPL(CombinedProgrammingLanguage)-1963CPL是1963年剑桥大学发明的BCPL(BaseCombinedProgrammingLanguage)-1967剑桥的MatinRichards对CPL做了简化，推出了BCPLB(BProgrammingLanguag
原创
2019-09-12 17:02:40
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# 如何实现 SwiftKey 词库功能
作为一名刚入行的小白，实现 SwiftKey 的词库功能可能会让你感到困惑。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个流程，同时教会你如何逐步实现这个功能。
## 流程概述
实现 SwiftKey 词库的整体流程可以总结为以下几个步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
原创
2024-10-12 03:49:01
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文本预处理及其作用:文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作, 才能符合模型输入的要求, 如: 将文本转化成模型需要的张量, 规范张量的尺寸等, 而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择, 提升模型的评估指标.文本预处理中包含的主要环节:文本处理的基本方法文本张量表示方法文本语料的数据分析文本特征处理数据增强方法文本处理的基本方法:分词词性标注命名实体识别文本张量表示方法:on
想给你们不一样的东西呀～
晚安。
——小匚单词库2019.5.18
原创
2021-12-10 14:04:31
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# Python词库：一个强大的工具集
Python作为一门流行的编程语言，拥有丰富的库和模块，这使得它成为数据分析、科学计算、机器学习等领域的首选语言。本文将介绍一些常用的Python词库，帮助读者更好地利用这些工具解决实际问题。
## 什么是Python词库？
Python词库是指由Python开发者编写的可重用的代码集合，这些代码可以帮助我们解决特定的问题。词库通常包含了函数、类、方法
原创
2023-09-08 00:51:59
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# Swiftkey词库的科学探索
SwiftKey是一个智能输入法应用，以其强大的预测文本功能而受到广泛欢迎。这款应用能根据用户的打字习惯，实时预测可能输入的单词和短语，从而提升输入效率。本文将探讨SwiftKey词库的工作原理，并展示如何使用代码进行简单的词汇预测。
## 1. 词库的构建
SwiftKey的词库建立在大量的文本数据基础上，例如社交媒体帖子、电子邮件和聊天记录。通过分析这
# 实现Java词库的步骤及代码解释
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现一个Java词库。首先，让我们来了解一下整个过程的流程。然后，我将逐步解释每一步需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 2. 实现流程
下表展示了实现Java词库的主要步骤及其相应的代码解释。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建词库文件 | 创建一个文本文件，用于存储词库的
原创
2023-08-08 16:46:33
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path [ pɑ:θ ] 路径 unexpected [ˌʌnɪkˈspektɪd] 不期望的class [klɑ:s] 类 usage [ˈju:sɪdʒ] 使用public ['p ʌblik] 公共的,公用的 version [ˈvɜ:ʃn] 版本private ['praivit] 私有的,私人的 author [ˈɔ:θə®] 作者static ['stæ tik] 静的;静态的;静止
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2023-07-02 23:37:07
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中文分词，通俗来说，就是将一句(段)话按一定的规则(算法)拆分成词语、成语、单个文字。中文分词是很多应用技术的前置技术，如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等，都是先对文本信息分词处理，再用分词结果来搜索、翻译、对比等。在Python中，最好用的中文分词库是jieba。用“结巴”给一个中文分词库命名，非常生动形象，同时还带有一种程序员式的幽默感。最好的Python中文分词组件“结巴”中文分词
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2023-09-04 20:53:03
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分词模块中主要是2大部分，首先是分词算法部分，然后就是词库部分。分词算法我们使用的是逆向最大匹配算法、语法效验、生词识别（基于上下文统计和语法效验）。这篇随笔主要说一下词库部分。 分词效率很大程度取决词库的设计，词库设计必须实现最大限度的查找匹配词。词库设计主要是2大部分，词数据部分和索引部分。 &nb
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2023-11-29 13:13:10
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NLPIR词库是基于自然语言处理的开源词语分词工具，广泛应用于中文信息检索和文本处理等领域。然而，在实际使用过程中，NLPIR词库也面临着各种技术痛点，包括分词精度不足、用户体验不佳以及高并发处理能力有限等问题。为了有效解决这些痛点，我们进行了系统性的改进与优化，下面就详细介绍这一过程的各个环节。
## 背景定位
在项目初期，我们遇到了不少技术债务。通过分析，发现分词算法在处理复杂句子和多义词
