原理： 依托HanLP的核心词典和自定义词典根据TF*IDF算法计算 每个命名实体和名词短语的得分score，按score倒排返回前面若干个关键词 解释： TF 称为词频，表示词在一篇文档中出现的频率=词在该文档中出现的次数 / 该文档中单词的总数---TF越大，表示该词对文档越重要 DF称为文档频率，一个词在多少篇文章中出现过 本系统用的公式是：比重 k * 关键词在本文出现的次数 t /
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2023-06-26 12:38:48
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# Hanlp工具测试实现流程
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用Hanlp工具进行文本处理和分析。Hanlp是一款非常强大的自然语言处理工具，可以实现分词、词性标注、命名实体识别等多种功能。我们将按照以下步骤来完成Hanlp工具的测试。
## 流程图
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journey
title Hanlp工具测试实现流程
section 准备环境
se
原创
2023-08-16 06:08:54
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# 测试HanLP：轻松体验自然语言处理
## 什么是HanLP？
HanLP是一个开源的自然语言处理（NLP）工具包，特别适用于中文处理。它提供了多种语言处理功能，比如分词、命名实体识别、句法分析、情感分析等。无论是学术研究还是实际应用，HanLP都能提供强大的支持。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用HanLP，并展示一些基本的代码示例，帮助读者快速入门。
## HanLP的安装
首先
原创
2024-10-26 03:42:06
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安装注意事项1、hanlp1.x版本#普通安装方式
pip install pyhanlp
#镜像加速安装
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ pyhanlp2、安装hanlp2.x版本，本文主要介绍2.1版本的安装及遇到的问题#普通安装方式
pip install hanlp[full]
#镜像加速安装
pip install -i h
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2023-10-03 15:47:56
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在项目的src/main/resources下新建一个文本文件 testdata.txt 测试代码 package package03; import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term; import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTok ...
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2021-07-19 17:54:00
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# 实现 HanLP 训练工具的入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴看到你对使用 HanLP 进行自然语言处理的兴趣。本文将指导你实现简单的 HanLP 训练工具，并会详细讲解每一步的流程与代码实现。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看实现 HanLP 训练工具的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
1.word2vec首先通过词向量的学习我发现了自己理解中的误区，我原来一直以为Word2Vec是一种词向量。其实它只是一种训练词向量的模型，和那些机器学习的模型的本质是一回事，通过训练数据得到我们想要的内容，只不过Word2Vec训练出来的是词的向量表示。我觉得这也是许多NLP任务中预训练词向量的原因吧。 Word2Vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本，
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2024-10-06 18:50:49
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文章目录前言一、java版实战二、Python版实战总结 前言其实，单纯从我们的实用来看，前面的所有章节都无需理解，本节才是关键，就像绝大部分人不会去追究1+1为什么等于2，我们只需要知道它等于2即可hanlp分词主要有两个，对应前面章节学习的双数组字典树和基于双数组的AC树。 类名分别为：DoubleArrayTireSegment和AhoCorasickDoubleArrayTireSegm
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2023-07-12 15:44:54
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# 教你实现“糊涂工具的HanLP”
HanLP是一个强大的自然语言处理工具，主要用于中文文本分析。本文将带你一步步实现一个基于HanLP的简单文本处理工具。对于刚入行的小白来说，可能会觉得这个过程有些复杂，但只要跟着我们的步骤和代码，就能简单上手。
## 整体流程
下面是构建“糊涂工具的HanLP”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|
一. 原理 负采样推导: http://www.hankcs.com/nlp/word2vec.htmlhttps://github.com/kmkolasinski/deep-learning-notes/blob/master/seminars/2017-01-Word2Vec/slides.pdf cbow与skip gram：https://zhuanlan.zhihu.com/
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2024-02-06 13:52:17
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HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。不leArrayTrie等，这些基础
原创
2022-07-09 00:25:56
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hanlp工具包是一个用于自然语言处理的开源工具包，旨在为开发者提供便捷的中文处理能力，涵盖词法分析、句法解析、实体识别等多项功能。在使用hanlp工具包的过程中，可能会遇到环境配置、依赖管理等问题。本文将详细记录解决这些问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和版本管理六个部分。
## 环境预检
在开始部署hanlp之前，我们需要进行环境预检，以确保系统的兼容性和所需
这里首先了解下词性标注： 中文的词性标注一般存在很多不固定性，比如同音同形的词在不同的场景下，其表示的语法属性截然不用，这就为词性标注带来了很大的困难。但是从另外一个方面看，整体上来说大多数的词语，尤其是实词，一般只有一个到两个词性，而其中一个词性相对于另一个是高频的，这时如果默认将高频词性作为词性选择进行标注，也能有很高的准确率。这时对于大部分的场景来说，还是能满足基本的准确度要求的。最简单的
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2024-10-24 07:52:46
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在当前的互联网时代，NLP（自然语言处理）技术已经开始广泛应用于各行各业，尤其是智能客服、舆情监测和内容推荐等领域。随着企业业务的不断增长，从最初的简单文本分析到现在的复杂语义理解，开发团队对语言处理能力的需求也日益增高。在这种背景下，我们决定在我们的Spring Boot项目中引入HanLP工具，以提升文本处理的效率和准确性。
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title 业务增
在文档中我们有时需要对个别难读的字注音让人明白，或者在小学课堂中，常常需要对文章注音帮助阅读，那么在word中怎么完成这个功能呢?Word文档怎么添加拼音?1、打开Word文档。2、在该界面内输入我们需要的文字，并将输入的文字选择起来，然后找到开始开始里的拼音指南选项。3、点击拼音指南选项，在弹出的对话框内我们就可以看到系统就会为我们添加上标注拼音。4、然后我们在下面的设置里设置参数。5、设置好之
HanLP是由一系列模型预算法组成的工具包，结合深度神经网络的分布式自然语言处理，具有功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义等特点，提供词法分析、句法分析、文本分析和情感分析等功能，是GitHub最受欢迎、用户量最大（超过13000个star）、社区活跃度最高的自然语言处理技术。
原创
2019-07-03 10:27:34
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Hanlp简介官方文档官网地址：https://www.hanlp.com/index.html Github地址：https://github.com/hankcs/HanLP/tree/v1.7.8简介一款包含中英文分词、自定义分词、词性标注、关键词提取、情感分析等nlp功能的开源三方包。以快速上手，简单配置为突出特点。亲测0基础可上手。 如项目中有数据清洗，数据分析，数据感情分析类似需求时，
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2023-07-12 16:21:44
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未加密的文档取词：★打开acrobat5.0里的“edit”菜单，选择“Preferences”中的“Options”。取消选择“Certified Plug-ins only”。然后重新启动电脑。★把词霸目录中的xdict32.api的后缀名由api改为CHS， 然后将它copy到Program Files/Adobe/Acrobat 5.0/Reader/plug_ins目录中。★将词霸的xd
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2024-07-24 12:39:04
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# Hanlp 全功能测试 朗读规则
在自然语言处理领域，语音合成技术是一个重要的分支，其核心功能之一是朗读规则。Hanlp是一个开源的自然语言处理工具包，它具有丰富的功能和强大的性能，其中包括文本朗读功能。本文将介绍Hanlp全功能测试中的朗读规则，并通过代码示例展示其使用方法。
## 什么是朗读规则
朗读规则是指根据语言学知识和声学特性，将文本转换为语音的规则。这些规则包括语音语调、韵律
原创
2024-05-21 06:30:31
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一、Ansj1、利用DicAnalysis可以自定义词库： 2、但是自定义词库存在局限性，导致有些情况无效：比如：“不好用“的正常分词结果：“不好，用”。 （1）当自定义词库”好用“时，词库无效，分词结果不变。（2）当自定义词库“不好用”时，分词结果为：“不好用”，即此时自定义词库有效。 3、由于版本问题，可能DicAnalysis, ToAnalysis等类没有序列化，导致读取hdfs数据出错此
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2019-06-21 12:00:07
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