（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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在自然语言处理（NLP）领域中，“hanlp热词搜索”是一个重要的功能模块，用于挖掘文本数据中的高频词汇和关键词。本文将根据“hanlp热词搜索”相关问题的解决过程，详细记录从环境预检到最佳实践的完整过程。
## 环境预检
在部署“hanlp热词搜索”之前，我们首先需要确认环境配置是否符合要求。对于硬件架构的需求，我使用了思维导图将信息进行可视化，以便于更清晰地理解每一项要求。
```mer
## 如何使用HanLP获取热词
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意教你如何使用HanLP来获取热词。HanLP是一款开源的自然语言处理库，提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、命名实体识别等。下面我将以步骤的形式为你详细介绍整个流程。
### 步骤概览
为了更好地理解整个流程，我将使用表格展示每个步骤的概览。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一
原创
2024-02-05 07:41:41
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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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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
实现 elastic search ik 词库热更新，修改后发送钉钉提醒ik 是 elastic search 一个常用的分词插件，自带了一些中文得词库，但在特定领域，这些词库远远不能满足我们的名称，比如有些词语：品牌名称、游戏人物名称、剧情名称、产品种类等，在特定领域时我们需要添加一定的领域词语。ik配置文件解析进入 ik 插件的 config 目录，发现有个文件IKAnalyzer.cfg.x
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2024-07-08 16:08:06
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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
# 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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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
ElasticSearch 2 (25) - 语言处理系列之同义词摘要词干提取有助于通过简化屈折词到它们词根的形式来扩展搜索的范围，而同义词是通过关联概念和想法来扩展搜索范围的。或许没有文档能与查询 “English queen” 相匹配，但是包含 “British monarch” 的文档会很可能被认为是一个好的匹配。用户搜索 “the US” 可能期望找到文档包含 United States、
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2024-07-03 21:40:33
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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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关于“hanlp 关键词”相关问题的整理，主要是针对在自然语言处理（NLP）场景下使用 HanLP 工具进行关键字提取的方法、机制与实际应用。
## 背景定位
HanLP 是一个开源的自然语言处理工具包，广泛应用于中文文本处理，且具备关键词提取的功能。其应用场景包括各类信息检索、文本分析、情感分析等领域。在这里，我们探讨 HanLP 在关键词提取方面的实际应用和优劣势。
以下是一个场景匹配度
网络词语日新月异，如何让新出的网络热词（或特定的词语）实时的更新到我们的搜索当中呢 先用 ik 测试一下 ：curl -XGET 'http://localhost:9200/_analyze?pretty&analyzer=ik_max_word' -d '
成龙原名陈港生
'
#返回
{
"tokens" : [ {
"token" : "成龙",
"st
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2024-07-28 11:08:26
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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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一、什么叫词云图？ 云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨，词云图是数据可视化的一种常见形式，特别适合于文本数据的处理和分析。二、词云图有何特点？ 1、视觉上更有冲击力：词云图比条形图、直方图和词频统计表格等更有吸引力，视觉冲击力更强，一定程度上迎合了人们快节奏阅读的习惯。 2、内容上
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2023-09-06 07:40:20
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词向量训练一、 实验目的掌握课堂所讲词向量的基本概念和训练方法。加强对pytorch、tensorflow等深度学习框架的使用能力。二、 实验要求任选课上讲的一种词向量模型进行实现即可，如是其他模型则请写明模型结构，作业压缩文件中也提供给大家相关的一些论文来进行参考。三、实验内容1.数据读取及预处理中文语料已经分好词了，还需要去掉停用词。def load_stopwords():
with
上一章节（）我们介绍了使用热词文件形式拓展词库，这样的好处是方便简单，但是如果公司运营人员来直接管理这个东西的话，让他们去操作es的配置和linux系统有点难为他们了。 IK提供了远程地址拓展词库，也就是说我们把内容做成页面，这样的话大家直接去浏览网页即可完成es的热词拓展，直接降低了管理热词的门槛。 
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2024-08-09 07:42:32
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最近要实现的一些功能需要让ES的同义词、扩展词、停止词能够热更新，达到让搜索更精确的目的。在网上看了很多相关的博客，现在热更新的方案已经实施成功，现在来总结一下。ES版本：5.5.2IK分词器版本：5.5.2扩展词、停止词 我的ES使用的中文分词器是IK分词器，IK分词器支持一种热更新的方案，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
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2024-05-15 12:57:32
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作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R/Python），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言高效数据处理指南》、《文本数据挖掘——基于R语言》（《文本数据挖掘 基于R语言》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘 前文参考：Hope
# 实现“热词词云图 java”教程
## 摘要
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Java来实现“热词词云图”。作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供整个流程的步骤，并详细说明每个步骤需要做什么以及使用的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(生成词云图)
B --> C(展示词云图)
```
## 关系图
``
原创
2024-03-11 03:53:25
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