一.HanLP开源框架HanLP是Hankcs主持并开源的一系列模型和算法组成的工具包，具有功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义词库等特点，提供词法分析、句法分析、文本分析和情感分析等功能，已被广泛的应用在工业、科研、教育等领域中。不同于一些简陋的分词类库，HanLP精心优化了内部数据结构和IO接口，做到了毫秒级的冷启动、千万字符每秒的处理速度，而内存最低仅需120MB。无论是移动设备
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2023-12-06 19:06:41
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1. 使用jieba对中文进行分词、去停用词ChnSentiCorp_htl_all数据集下载自：https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/ChnSentiCorp_htl_all/intro.ipynb 这个数据集有7000 多条酒店评论数据，5000 多条正向评论，2000 多条负向评论。数据大概长下
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2024-03-14 12:22:43
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应用运行过程中是不希望出现长时间的GC停顿的，因为这会影响服务的可用性，导致用户体验变差，甚至会严重损害一些关键的应用程序。本文将会列出可能导致GC停顿时间长的一些原因和解决方案。1. 对象创建的速度过高如果应用创建对象的速度非常高，随之而来的就是GC频率也会变快，然后会导致GC的停顿时间变长。所以说，优化代码以降低对象的创建速率是降低GC停顿时间最有效的方法。这可能是一件非常耗时的事情，但是却非
# 使用HanLP实现停用词过滤的指南
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，停用词过滤成为文本预处理中的重要步骤。今天，我们将通过HanLP这个强大的工具来了解如何实现停用词过滤。本文将详细介绍整个流程，并逐步为你展示所需的代码。
## 流程概述
以下是实现HanLP停用词过滤的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装HanLP库 |
|
2.7 停用词移除停用词移除（Stop word removal）是在不同的NLP应用中最常会用到的预处理步骤之一。该步骤的思路就是想要简单地移除语料库中的在所有文档中都会出现的单词。通常情况下，冠词和代词都会被列为停用词。这些单词在一些NPL任务（如说关于信息的检索和分类的任务）中是毫无意义的，这意味着这些单词通常不会产生很大的歧义。恰恰相反的是，在某些NPL应用中，停用词被移除之后所产生的影响
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2023-11-30 13:17:47
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# 如何实现“hanlp 启动停用词”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(下载停用词文件) --> B(导入停用词文件)
B --> C(加载停用词)
C --> D(完成)
```
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------|
| 1 | 下载停用
原创
2024-06-12 04:25:09
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常用的查询过滤语句 （1）term 过滤：主要用于精确匹配，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed的字符串(未经分析的文本数据类型)：DEMO1: { “term”: { “age”: 26 }} DEMO2: { “term”: { “date”: “2014-09-01” }} DEMO3: { “term”: { “public”: true }} DEMO4:
【词项邻近】 邻近操作符(proximity)用于指定查询中的两个词项应该在文档中互相靠近，靠近程度通常采用两者之间的词的个数或者是否同在某个结构单元(如句 子或段落)中出现来衡量。【停用词】手工选择那些语义内容与文档主题关系不大的高频词作为停用词。停用词表中的每个词将在索引过程中被忽略。图 2-5 给出了一个停用词表的片段。使用停用词表可以大大减小系统所需要存储的倒排记录表的数目,具体的统计数
# HanLP添加停用词指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白学习如何为HanLP添加停用词。HanLP是一个功能丰富的自然语言处理工具包，支持中文分词、词性标注、命名实体识别等多种功能。在某些情况下，我们可能需要为HanLP添加自定义的停用词，以提高分词的准确性。下面我将详细介绍整个流程。
## 流程概述
首先，我们可以通过下面的表格来了解整个流程：
| 步骤 |
原创
2024-07-27 08:44:18
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中文分词停用词表，放进txt文件即可。!
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1. 常见的中文分词器有：极易分词的(MMAnalyzer) 、"庖丁分词"分词器(PaodingAnalzyer)、IKAnalyzer 等等。其中 MMAnalyzer 和 PaodingAnalzyer 不支持 lucene3.0及以后版本。 使用方式都类似，在构建分词器时 Analyzer analyzer = new
【环境】python 2.7方法一：使用pyhanlp，具体方法如下：pip install pyhanlp # 安装pyhanlp进入python安装包路径，如/usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/将http://hanlp.properties.in改名为备份文件。 mv hanlp.properties.in h
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2023-07-21 15:11:09
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python数据分析(分析文本数据和社交媒体）
1、安装NLTKpip install nltk
[/code]
至此，我们的安装还未完成，还需要下载NLTK语料库，下载量非常大，大约有1.8GB。可以直接运行代码下载、代码如下：
```code
import nltk
nltk.download()
[/cod
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2023-06-27 10:28:36
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参考：利用jieba分词工具去除停用词： 停用词：1.在SEO中为节省空间和提高搜索效率，搜索引擎会在索引页面或处理搜索请求时自动忽略某些字或词。使用广泛，甚至是用的过于频繁的词，如英文中的‘i’,'is','what',中文中的‘我’,'就'等等几乎在每篇文章中都会出现，但是如果使用了太多的停用词，也同样可能无法得到较为精确的结果。2.在文章中出现频率很高，但是实际意义
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2024-08-23 18:38:10
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# 如何使用HanLP进行停用词处理
HanLP是一个强大的自然语言处理库，提供了多种文本分析功能，包括分词、词性标注和停用词处理。对于刚入行的小白，了解并掌握停用词的使用是非常重要的。本文将以步骤的形式引导你实现HanLP的停用词功能。
## 流程步骤
以下是使用HanLP处理停用词的基本步骤：
| 步骤序号 | 步骤描述 |
|-----
在自然语言处理（NLP）领域，使用停用词（stop words）是进行文本分析和数据处理的一个常见任务。停用词是指在文本处理中被认为没有重要意义的词汇，如“的”、“了”、“在”等。如何在 HanLP 中使用停用词，是许多开发者和数据科学家的一个重要问题。
```mermaid
flowchart TD
A[启动文本分析] --> B{是否加载停用词?}
B -- 是 --> C[
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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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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一、标记化（Tokenization）将文本切分成词二、去停用词（Stop words）停用词指的是一些出现很多却没啥实义的如介词、连词、冠词“and”、“the”、“a”等三、词干（Stemming）将单词还原为词根形式，目的是将因上下文拼写略有不同，但含义相同的单词缩减为相同的标记来统一处理，像在英语中，无论这个词是过去式还是完成式还是进行式，统统看作原型四、词嵌入（Word Embeddin
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2023-11-29 14:11:54
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#-*- coding:utf-8 -*-
from jpype import *
startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=/home/lhq/桌面/NLP_basis/hanlp/hanlp-1.7.3.jar:/home/lhq/桌面/NLP_basis/hanlp",
"-Xms1g",
"-Xm
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2024-06-26 20:41:54
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