gse是什么？Go高性能多语言NLP和分词库, 支持英文、中文、日文等, 支持接入 elasticsearch 和 bleve Gse是结巴分词(jieba)的golang实现,并尝试添加NLP功能和更多属性特征支持普通、搜索引擎、全模式、精确模式和 HMM 模式多种分词模式支持自定义词典、embed 词典、词性标注、停用词、整理分析分词多语言支持: 英文, 中文, 日文等支持繁体字NLP 和 T
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2023-09-01 06:59:57
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# 自然语言处理（NLP）在Go语言中的应用
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向之一。它涉及了计算机与人类语言之间的相互作用，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。NLP在各个领域都有广泛的应用，如语音识别、文本分类、情感分析、机器翻译等。
Go语言（或Golang）是一种以简洁、高效和可靠
原创
2023-08-31 05:40:38
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简要介绍im是一个即时通讯服务器，代码全部使用golang完成。主要功能1.支持tcp，websocket接入2.离线消息同步3.单用户多设备同时在线4.单聊，群聊，以及超大群聊天场景5.支持服务水平扩展gim和im有什么区别？gim可以作为一个im中台提供给业务方使用，而im可以作为以业务服务器的一个组件， 为业务服务器提供im的能力，业务服务器的user服务只需要实现user.int.prot
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2023-11-13 15:03:34
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Go 语言（Golang）进行自然语言处理（NLP）。以下是详细的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。通过这些步骤，我们确保读者能够顺利搭建并实现一个简单的 NLP 工具。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统的基本环境配置满足我们的需求。
### 前置依赖安装
1. **安装 Golang**
- 可从 [Gola
golang中的基本数据类型大致有：整型、小数型、布尔型、字符型、字符串一、整型1、基本介绍简单的说，就是用于存放整数值的，比如 0, -1, 2345 等等。2、分类int 的无符号的类型： 即不区分正负数3、整型的使用细节Golang 各整数类型分：有符号和无符号，int uint 的大小和系统有关。Golang 的整型默认声明为 int 型func main() {
var i int =
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2024-01-08 17:41:18
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struct是golang中最常使用的变量类型之一，几乎每个地方都有使用，从处理配置选项到使用encoding/json或encoding/xml包编排JSON或XML文档。字段标签是struct字段定义部分，允许你使用优雅简单的方式存储许多用例字段的元数据(如字段映射，数据校验，对象关系映射等等)。基本原理通常structs最让人感兴趣的是什么？strcut最有用的特征之一是能够制定字段名映射。
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2024-01-30 21:04:33
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Go（又称 Golang）是谷歌开发的一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言。Go于2009年11月正式宣布推出，成为开放源代码项目，并在Linux及Mac平台上进行了实现，后来追加了Windows系统下的实现。Go 语言语法与 C 相近，但功能上有：内存安全，GC（垃圾回收），结构形态及 CSP-style 并发计算。描述Go的语法接
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2024-01-23 23:47:21
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# Golang NLP 数据资产识别
在现代数据驱动的时代，数据资产识别是企业管理和利用其数据资产的重要过程。自然语言处理（NLP）作为一门使计算机理解和处理人类语言的技术，已经在这个过程中发挥了关键作用。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Go（Golang）中实现数据资产识别，并提供相应的代码示例。
## 什么是数据资产识别？
数据资产识别是指识别和分类企业内部和外部的各种数据资源。数据资
1.golang的优点天生支持高并发,适合电商平台等网页后端的开发功能上有内存安全、GC（垃圾回收）、结构形态以及CSP-style并发计算内存runtime,支持垃圾回收可以直接编译为机器码,而不依赖其他库丰富的标准库可以跨平台编译2.go语言结构以下用hello_world例程来解释//程序的第一部分,这一行代码定义了包名,必须在源文件中非注释的第一行指明这个文件属于哪个包
//package
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2024-02-20 09:00:25
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常用的图像格式有png，jpeg，gif，对应的文件后缀为png，jpg，gif，当然文件的具体内容编码才能证明存放的是哪种文件，图像文件的头部都存储了具体标志，比如jpeg前缀\xffd8，png前缀\x89PNG\r\n\x1a\n，gif前缀GIF8?a，使用文本编辑器打开图像文件就能明显看到。实践代码：https://github.com/phprao/go-image读取jpg文件头部f
一、NLP是什么自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语
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2023-05-24 14:53:53
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golang知识图谱NLP实战第一节——整体思路golang知识图谱NLP实战第二节——解析依存句法分析结果golang知识图谱NLP实战第三节——关系抽取最大的愿望是给engineercms工程师知识管理系统添加人工智能——知识图谱功能它包含了自然语言处理（NLP）的十大任务里的几项（Salesforce总结的十大任务，简单来说包括：问答、机器翻译、摘要、自然语言推理、情感分析...
原创
2021-07-29 13:54:05
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golang知识图谱NLP实战第一节——整体思路golang知识图谱NLP实战第二节——解析依存句法分析结果golang知识图谱NLP实战第三节——关系抽取最大的愿望是给engineercms工程师知识管理系统添加人工智
原创
2022-02-19 09:23:15
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https://github.com/xianhu/funNLP最近需要从文本中抽取结构化信息，用到了很多github上的包，遂整理了一下，后续会不断更新。很多包非常有趣，值得收藏，满足大家的收集癖！ 如果觉得有用，请分享并star，谢谢！涉及内容包括：中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇
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2024-03-14 11:29:15
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搜索引擎的基本的术语1.tf/df/idftf是词频，就是某个词的出现的次数，表示的是一个词的局部信息。df是文档频率，就是指某个词的文档频率，这个词在多少个文档中出现。idf是逆文档频率，它是词重要性的一个很好的衡量。计算如下：在大量语料库中统计的，所以一般表示一个词的全局信息。2.pagerankpagerank用来衡量网页重要性的一个指标。核心思想是投票原则。如果指向某个网页的链接非常多且质
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2023-10-07 14:17:22
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前言：NLP工具有人推荐使用spacy，有人推荐使用tensorflow。tensorflow：中文译作：张量（超过3维的叫张量）详细资料参考：http://www.tensorfly.cn/Jiagu：甲骨，语言处理工具，源码参考：https://github.com/ownthink/Jiagujiagu的中文分词是基于 深度学习的方法的。看来甲骨的分词还是比较先进的。分词一般有3种
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2024-03-14 11:24:11
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一、词袋模型：分词、去停用词、消除数字、英文，得到若干词语的集合。二、词典：词语和其索引ID的一一对应关系。假设共有N个词语。三、one-hot编码: 在词典基础上，分词之后的文章的词频向量。可以看成是M*N的单词-文档矩阵A。A(i,j)=第i篇文章中词典索引为j的词语出现的次数，即词频TF。四、TF-IDF模型：在one-hot基础上，A(i,j)的值由词频变成了词频*逆文档频率。缺点：不能表
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2023-08-03 22:26:53
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分词：将输入的自然语言文本分成一个个离散的语言单元，通常是词或符号。词性标注：对分词后的语言单元赋予相应的语法和语义标签，例如名词、动词、形容词、代词等，以便进一步分析。句法分析：将分词和词性标注后的语言单元组织成一个句子结构，分析单词之间的语法关系，如主谓宾、定状补等。命名实体识别：识别文本中的特定实体，如人名、地名、时间、组织机构等。情感分析：对文本进行分类，判断文本的情感偏向，如正面、负面或
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2023-08-08 10:09:45
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Ⅰ. NLP数据集整理中英文NLP数据集搜索平台，点击搜索一、情感分析ID标题更新日期数据集提供者说明关键字类别备注1weibo_senti_100k无无带情感标注新浪微博，正负向评论约各 5 万条微博二分类任务无2Weibo Emotion Corpus2016The Hong Kong Polytechnic University微博语料，标注了7类 emotions: like, disgu
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2024-03-14 11:28:57
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NLP入门学习（学习资料来自实验楼）
自然语言处理，简称：NLP，是指对人们平时日常使用的交流语言进行处理的一项技术。NLP 经过多年的发展，现今可以划分为两部分内容，即：自然语言的理解和自然语言的生成。本文将以文本分类为目标，介绍自然语言处理相关的基础操作和应用。（来自https://www.shiyanlou.com/courses/12
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2023-08-07 20:38:35
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