ES 分词器自然语言处理 中文分词器1. 中文分词是文本处理的基础步骤,也是人机交互时的基础模块.
2. 中文分词效果直接影响词性,句法等
3. 中文分词特点
- 基于 词典分词算法
- 基于 理解的分词方法
- 基于 统计的机器学习算法词典分词算法基于词典分词算法，也称为字符串匹配分词算法。该算法是按照一定的策略将待匹配的字符串和一个已经建立好的"充分大的"词典中的词进行匹配，若找到某个词
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2024-03-16 13:33:26
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ElasticSearch中常用的中文切词器为 analysis-ik, 是个第三方插件;ik主要有两种切词方式，一个是细粒度，一个是粗粒度，分别对应“ik_max_word”和“ik_smart”。下面分别用实例看下他们切词结果的差异： query: 北京百度网讯科技有限公司ik_max_word: 北京；京；百度网；百度；百；度；网讯；网；讯；科技有限公司；科技有限；科技；
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2024-05-13 21:07:43
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ES6 数组Arrary 常用方法：<script type="text/javascript">
// 操作数据方法
// arr.push() 从后面添加元素，返回值为添加完后的数组的长度
let arr = [1,2,3,4,5]
console.log(arr.push(5)) // 6
console.log(arr) // [
# Java拼音切词的科普与实践
拼音切词技术在自然语言处理中的应用越来越广泛，尤其在中文信息检索、自动翻译等方面具有重要意义。本文将通过实例介绍如何在Java中实现拼音切词，并提供一些基本的代码示例。
## 1. 什么是拼音切词？
拼音切词是将汉字转换为对应的拼音，并根据拼音将汉字进行分词。这一过程对于中文处理至关重要，尤其是在搜索引擎、聊天机器人、智能问答等领域。
## 2. 借助第三
原创
2024-08-15 06:18:23
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一、创建表二、加载数据一步到位，将所有txt文件放在一个文件夹中。补充：truncate table tableName;用来删除相关表中数据三、查询数据四、过渡任务：现要求查询role_main主要定位是射手并且hp_max最大生命大于6000的有几个sql语句如下：select count(*) from t_all_hero where role_main='archer' and hp_m
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2024-09-25 16:09:44
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# Java 切词器提取关键词科普文章
在自然语言处理领域，关键词提取是一项重要的任务，它可以帮助我们快速了解文本的核心内容。Java作为一种广泛使用的编程语言，拥有多种库来实现切词和关键词提取。本文将介绍如何使用Java进行关键词提取，并提供代码示例。
## 关键词提取的重要性
关键词提取可以帮助我们快速识别文本中的主要信息，无论是在搜索引擎优化、文本摘要、情感分析还是其他领域，关键词提取
原创
2024-07-16 07:42:36
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Paoding's Knives 中文分词具有极 高效率 和 高扩展性 。引入隐喻，采用完全的面向对象设计，构思先进。高效率：在PIII 1G内存个人机器上，1秒 可准确分词 100万 汉字。采用基于 不限制个数 的词典文件对文章进行有效切分，使能够将对词汇分类定义。能够对未知的词汇进行合理解析欢迎用心的贡献，极其能鼓励人----------------------！2010-01-20 庖丁 L
# Python中的切词和词频统计（Word Count）
在自然语言处理和文本分析中，切词和词频统计是常见的操作。Python作为一门强大的编程语言，有许多库可以帮助我们实现这些操作。本文将介绍如何使用Python进行文本切词和词频统计，并通过一个示例详细说明整个过程。
## 切词
在Python中，有几个常用的库可以用来进行文本切词，比如jieba、NLTK等。这里我们以jieba库为例
原创
2024-03-30 05:40:30
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# 使用PaddlePaddle进行中文分词
中文分词，即将连续的中文文本切分成一个个词语，是中文自然语言处理中的一项基本技术。由于中文文本没有明确的字词边界，分词任务的复杂性远高于很多其他语言。今天，我们将使用PaddlePaddle框架来实现中文分词，并了解其基本原理及应用。
## PaddlePaddle简介
PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep
搜索引擎现在早已经成为人们查找信息的首选工具，Google、百度、中国搜索等大型搜索引擎一直是人们讨论的话题。随着搜索市场价值的不断增加，越来越多的公司开发出自己的搜索引擎，阿里巴巴的商机搜索、8848的购物搜索等也陆续面世，自然，搜索引擎技术也成为技术人员关注的热点。
搜索引擎技术的研究，国外比中国要早近十年，从最早的Archie，到后来的Excite，以及altvista、overtur
在自然语言处理中，中文分词是一个重要的技术，特别是对于中文文本的处理。Python中有一些优秀的库可以帮助我们进行中文分词，其中最著名的就是jieba库。
### jieba库简介
jieba库是一个优秀的中文分词工具，支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。其中，精确模式是默认模式，会尽量将句子切分成最小粒度；全模式会把所有可能的词语都扫描出来，并返回一个列表；搜索引擎模式在精确模
原创
2024-03-14 04:48:48
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# Python切词与词频统计
## 1. 简介
在自然语言处理（NLP）领域中，切词与词频统计是最基础、常见的任务之一。Python作为一门强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来实现这些任务。本文将教会你如何使用Python进行切词与词频统计的操作。
## 2. 流程概述
下面是整个过程的流程图，展示了实现切词与词频统计的步骤。
```mermaid
flowchart TD;
原创
2023-12-03 09:25:05
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## Java 拆词算法
在自然语言处理领域中，拆词是一个重要的步骤。拆词算法可以将一个句子或者一段文本拆分成一个个独立的词语，这对于词频统计、信息检索等任务非常有帮助。在本文中，我们将介绍一种基于Java的拆词算法，并提供代码示例。
### 拆词算法原理
拆词算法的核心是将一个句子拆分成最小的单元，通常是词语。在中文文本中，通常使用分词的方式来进行拆词。而在英文文本中，则可以通过空格或者标
原创
2024-06-05 04:08:23
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# Java词云算法
## 简介
词云是一种用来展示文本数据的可视化技术，通过统计文本中词语的频率，将频率高的词语以较大的字体展示，从而通过词云的形式直观地展示文本数据的关键信息。Java作为一种常用的编程语言，拥有丰富的库和工具，其中也包括了一些用于生成词云的算法和库。
本文将介绍一种使用Java实现词云算法的方法，并提供相应的代码示例。在本文的代码示例中，我们将使用Java的第三方库Wor
原创
2023-09-05 07:20:37
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相关概念可以看 网上随便都有了。另外在看之前请一定要先弄清楚Trie树和KMP匹配算法AC自动机最大的好处是可以多屏蔽词同时匹配。（如果我没理解错的话）但是不支持混淆匹配，例如 屏蔽词 AB，用户输入AXXXXB。这个时候不能进行混淆匹配项目的另一套DFA算法是支持混淆匹配，但是不支持多屏蔽词同时匹配。不知道有没有大佬能有同时支持2种的解决方案。其他的算法分析我就不说了，网上一大把，
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2024-02-18 13:48:37
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Main.java/*
* 主程序
*/
import java.io.*;
import lexer.*;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Lexer lexer = new Lexer();
while (lexer.getReaderState
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2023-07-07 16:17:37
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# 英文切词最好的Python模块
在自然语言处理（NLP）领域，词语切分是处理文本数据的重要步骤。对于英文文本来说，虽然词与词之间有空格分隔，但有时需要考虑标点符号、缩写、数字等因素，因此使用合适的模块进行切词显得尤为重要。在Python中，有多个模块可以执行词语切分操作，但其中最为常用且强大的模块当属**NLTK**（Natural Language Toolkit）。
## 为什么选择N
原创
2024-08-20 06:53:28
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Word2vec是目前最常用的词嵌入模型之一。是一种浅层的神经网络模型，他有2种网络结构，分别是CBOW(continues bag of words)和 skip-gram。Word2vec 其实是对”上下文-单词“矩阵进行学习，其中上下文由周围的几个单词组成，由此得到的词向量表示 更多的融入了上下文共现的特征。 也就是说，如果2个词所对应的Word2vec向量相似度较高，那么他们很可能经常
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2024-07-25 13:13:48
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1、切片 有一个list—>L = [1,2,3,4,5,6,7]或tuple—>T = (1,2,3,4,5,6,7)，如果想取得前三个元素，怎么操作？ 硬方法，也是低效的方法是：L= L[L[0], L[1], L[2]]。但是如果数量多，就算是用循环也很麻烦。但是Python提供了，Slice切片操作符。如下：>>> L[0:3]
[1,2,3] L[0:
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2023-06-02 22:27:38
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# Java敏感词匹配算法实现指南
## 简介
在开发中，我们经常需要处理敏感词过滤的需求。本文将介绍如何使用Java实现敏感词匹配算法。我们将通过一个简单的步骤来完成这个任务。首先，我们将介绍整个流程，并用表格展示每个步骤的详细说明。然后，我们将提供代码示例，并对每个代码片段进行注释，以帮助入门开发者理解并实现算法。
## 敏感词匹配算法流程
| 步骤 | 说明 |
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原创
2024-01-30 07:43:01
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