话接上篇NLP的学习坑 自然语言处理(NLP)——简介 ，使用HanLP进行分词标注处词性。HanLP使用简介 以蕊小说网 https://www.2569.info HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 目前，基于深度学习的HanLP 2.0正处于alpha测试阶段。如果是
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2024-01-22 13:08:27
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# 如何使用 HanLP 实现停词处理
在自然语言处理（NLP）中，停词是指那些在分析中没有实质意义的常用词汇，如“的”、“是”、“在”等。处理这些停词可以提高文本分析的效率。HanLP 是一个强大的 NLP 库，支持多种语言处理任务，包括停词处理。在这篇文章中，我将详细介绍如何使用 HanLP 实现停词处理。我们会分步骤进行说明，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下面是整个流程的简要
原创
2024-08-31 03:24:37
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一，谈谈final, finally, finalize的区别。Final－－修饰符（关键字）。如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能读取，不可修改。被声明为fin
通过hanlp分词写入kafka在flink计算词频统计热词topN写入mysql数据库hanlp处理数据流入kafkahanlp使用可以参考下面官网本文样例读文本文件，通过hanlp分词进行了文版表情剔除，url剔除 正则处理，带语性分析需要下载hanlp的data放到resource下，使用标准的不用写 入kafkakafka中数据参考：flink处理kafka数据本地webui 需要引入依
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2023-10-21 08:19:31
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# 如何在 HanLP 中实现自定义停词
在自然语言处理（NLP）中，停词是指在文本处理中常被忽略的词汇，如“的”、“了”等。使用 HanLP 进行文本分析时，可能需要自定义停词。本文将帮助你了解如何在 HanLP 中实现自定义停词功能，我们将通过详细的步骤和代码示例来实现这个目标。
## 整体流程
下面是实现自定义停词的主要步骤：
| 步骤 | 描述
我们都知道，有些网站在对于一些敏感词会进行处理，从而保证一些黄，赌，毒问题不会直观的呈现在大家面前，可是有时候数据量大，难免会出现漏洞，所以建立一些敏感词库，让电脑在检索之后呈现的时候就过滤，从而保证网络的安全，绿色。如果对你有用，记得赞一下，手敲不易，由于无法添加附件，如果想要敏感词库的，可以留言，到时候发给你。在这里我将我使用的敏感词库添加方式以及如何在页面使用方法来过滤这些敏感词。1.首先我
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2023-12-15 22:38:40
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HanLP用户自定义词典源码分析1. 官方文档及参考链接关于词典问题Issue，首先参考：FAQ自定义词典其实是基于规则的分词，它的用法参考这个issue如果有些数量词、字母词需要分词，可参考:P2P和C2C这种词没有分出来，希望加到主词库关于词性标注：可参考词性标注2. 源码解析分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分
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2023-10-31 13:17:09
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# Python中的停词处理
在自然语言处理（NLP）中，停词（Stop Words）是指在文本分析中被认为是无意义或信息量很少的词语，如“的”、“是”、“在”等。这些词虽然在语法结构中是重要的，但它们通常不携带关键信息。这篇文章将深入探讨如何在Python中处理停词，并提供代码示例以便更好地理解其应用。
## 什么是停词？
停词通常是一些常用词，在统计文本内容或进行机器学习时，停词的存在会
在数据的探索性分析过程中，对于数值型数据集，我们可以使用pd.info()，pd.describe()来对数据做一些统计汇总，使我们对数据有一个初步的整体认识。我们也可以对其做一些可视化的展示，如使用柱状图，直方图，散点图等等。但是对于文本数据，上述的方式就没有那么有效了。在此我们可以使用词云，来对文本数据做一个直观的展示，使我们对文本数据有一个整体的了解。这一节，我们对英文文本绘制词云。由于英文
# 使用 HanLP 实现 Java 中的同义词处理
在自然语言处理（NLP）中，同义词的处理是一个常见而重要的任务。HanLP 是一个强大的自然语言处理库，可以用来处理中文文本，包括同义词的识别与替换。本文将详细介绍如何在 Java 中使用 HanLP 实现同义词处理，包括每一步的具体步骤和代码。
## 流程概述
首先，我们需要了解整个实现过程的步骤。下面的表格展示了实现“HanLP Ja
HanLP 是一个开源中文自然语言处理工具，它通过多种技术来帮助我们更好地理解和处理中文文本。在我最近的项目中，我遇到了使用 HanLP 进行语义分析时的一些挑战，尤其是在语义词处理方面。本文将详细记录解决“HanLP 语义词”问题的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及扩展应用。
## 背景定位
在我开始这个项目之初，我意识到使用 HanLP 对于大量数据的语义分析是
来来来！今天就来好好地唠一唠，到底java的那几个特性都是什么呢？到底怎么用呢？相信一定有一些小白对此会有些懊恼，没关系的，谁还不是从那个时候过来的呢！接下来我来一步一步的由潜到深的谈一谈我的看法，下面是我要说的内容一.概念的理解封装在面向对象程式设计方法中，封装（英语：Encapsulation）是指一种将抽象性函式接口的实现细节部份包装、隐藏起来的方法。 封装可以被认为是一个保护屏障，防止该类
已经分好词的文本中还有许多与我们需要无关的词，这就需要我们进行停词过滤了，而wvtool已经实现了这样的功能！ 废话不多说，上代码吧：
import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import
原创
2011-12-24 11:30:41
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HanLP在IDEA中的配置及使用HanLP介绍HanLP是一款面向生产环境的自然语言处理工具包。中文分词中有众多分词工具，如jieba、hanlp、盘古分词器、庖丁解牛分词等；其中庖丁解牛分词仅仅支持java，分词是HanLP最基础的功能，HanLP实现了许多种分词算法，每个分词器都支持特定的配置。接下来我将介绍如何配置Hanlp来开启自然语言处理之旅，每个工具包都是一个非常强大的算法集合。具有
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2023-10-09 21:59:10
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最近深度学习技术有了突飞猛进的发展，为语音识别、图像识别、自然语言处理（NLP）提供了强大的工具，为这些领域今后的快速发展提供了新的契机。 深度学习为自然语言处理带来的最令人兴奋的突破是词向量（word embedding）技术。词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。 在自然语言处理应用中，词向量作为深度学习模型的特征进行输入。因此，最终模型的效果很大程度上
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2023-07-21 15:15:12
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过滤filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表(迭代器)。filter(function, iterable) function – 函数 iterable – 可迭代对象 将可迭代对象的每个元素作为参数传递给函数，根据函数的返回值(True 或 False)进行判断，将返回 True 的元素放到新列表(迭代器)中。先设计判断函数：def is_in
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2024-10-20 20:59:02
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一、Urlrewritefilter说明及优势 Urlrewritefilter，通过java的Filter过滤器对URL进行重写，用户得到的全部都是经过处理后的URL地址，本质上通过伪地址进行页面跳转，隐藏真实地址，达到掩人耳目的目的。 有以下优势： 1：提高安全性，可以有效的避免一些参数名、ID等完全暴露在用户面前，如果用户随便乱输的话，不符
[做一个搬运工，信息来自百度百科]停用词 停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words（停用词）。这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会形成一个停用词表。 但是，并没有一个明确的停用词表能够适用于所有的工具。甚至有一些工具是明确地避免使用停用词来支持短语
（1） 项目名称：信息化领域热词分类分析及解释（2） 功能设计：1) 数据 采集：要求从定期自动从网络中爬取信息领域的相关热词；2) 数据 清洗：对热词信息进行数据清洗，并采用自动分类技术生成信息领域热词目录，；3) 热 热 词 解释：针对每个热词名词自动添加中文解释（参照百度百科或维基百科）；4) 热词 引用 ：并对近期引用热词的文章或新闻进行标记，生成超链接目录，用户可以点击访问；5) 数据
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2023-07-19 16:09:58
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# 中文停词处理的初探
中文自然语言处理（NLP）在近年来受到越来越多的关注，尤其在文本分析和情感分析等领域。停词处理是文本预处理的重要步骤，因为停词是指在文本中出现频率高但对语义理解帮助不大的词汇，例如“的”、“了”、“在”等。本文将详细介绍如何在Python中进行中文停词处理，并提供具体的代码示例。
## 流程概述
在进行中文停词处理时，我们需要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
