文章目录Lucene初识适用场景特性Lucene初识分词器正向索引反向索引Lucene自带分词器项目集成IKAnalyzer分词器IKAnalyze扩展 官方网站： https://lucene.apache.org/ Lucene初识Apache顶级开源项目，Lucene-core是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的框架，提供了完整的查
# Java中文停用词库的实现
## 1. 整体流程
下面是实现"Java中文停用词库"的整体流程，可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 下载中文停用词库 |
| 2 | 导入停用词库文件 |
| 3 | 加载停用词库到内存 |
| 4 | 检查文本中是否包含停用词 |
下面将详细介绍每一步骤需要做什么，以及相应的代码实现。
## 2.
原创
2023-09-28 17:03:59
227阅读
# 停用词库 Python 实现教程
## 1. 介绍
停用词库是自然语言处理中的一项重要技术，用于去除文本中的常见词语，如“的”、“是”、“在”等，这些词语对于文本分析和机器学习任务没有实质性的贡献。本教程将指导你如何使用 Python 实现停用词库的功能。
## 2. 实现步骤
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤。下表展示了每一步所需的操作和代码：
| 步骤 | 操作 | 代码 |
原创
2023-09-07 06:03:04
724阅读
import nltk ##conda install nltk 具体记不清了，需要点击弹窗左侧的stopwords，然后点击右下角的download
from nltk.corpus import stopwords
stopwords = stopwords.words("english")
print(stopwords)##停用词，无太大价值，意义不大的词语 import nltk
f
转载
2023-06-30 21:58:56
560阅读
# Java敏感词停用词词库：保护你的应用免受不良信息的侵害
## 简介
在开发Java应用程序时，我们经常需要处理用户的输入。然而，由于网络上存在大量的不良信息，如涉黄、政治敏感等，为了保护用户和应用的安全，我们需要对用户输入进行过滤和限制。
敏感词和停用词的词库是常用的过滤和限制用户输入的方法之一。本文将介绍什么是敏
原创
2023-10-26 05:55:59
272阅读
目录第2章 构建自己的词汇表——分词2.1 挑战（词干还原预览）2.2 利用分词构建词汇表2.2.1 点积2.2.2 度量词袋之间的重合度2.2.3 标点符号的处理2.2.4 将词汇表扩展到n-gram2.2.5 词汇表归一化2.3 情感2.3.1 VADER: 一个基于规则的情感分析器2.3.2 朴素贝叶斯2.4 小结第2章 构建自己的词汇表——分词在自然语言处理中，从文本中产生其数值向量实际是
## Python停用词库加入
### 1. 导言
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中非常重要和热门的研究方向之一。在NLP任务中，文本预处理是非常重要的一步。而停用词库是文本预处理中常用的一种技术手段。本文将介绍Python中如何使用停用词库进行文本预处理，并给出代码示例。
### 2. 停用词库简介
停用词（Stop Wor
原创
2023-08-13 08:24:35
135阅读
# Python中文停用词库下载与使用
## 介绍
在进行自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的过程中，经常需要去除一些无意义的词语，这些词语被称为停用词（Stop Words）。停用词是指在文本中频繁出现但无实际意义的词汇，例如“的”、“是”、“在”等。在Python中，我们可以使用中文停用词库来帮助我们去除这些无意义的词语，从而提高NLP的效果。
原创
2023-12-31 11:02:16
542阅读
# 项目方案：使用中文停用词库进行Python文本处理
## 1. 项目背景
在进行自然语言处理（NLP）任务时，文本中常常包含很多无意义、重复或常见的词语，这些词语对于任务的结果没有太大的帮助。这些词语被称为停用词（Stop Words）。在英文中，有一些常用的停用词库可供使用，但在中文中，我们需要自己构建停用词库。本项目旨在提供一个使用中文停用词库的Python方案，帮助用户对中文文本进行停
原创
2023-09-15 15:36:02
515阅读
# Python下载停用词库是什么
在自然语言处理（NLP）中，停用词是指在文本处理过程中被忽略的常见词语。这些词语通常是与上下文无关的常用词汇，例如"的", "是", "在"等。由于这些词语在语义分析中往往没有太大的贡献，因此在文本处理任务中将其过滤掉可以减少计算量，提高效率。
在Python中，我们可以使用开源的停用词库，通过下载并导入这些词库，快速实现停用词的过滤功能。本文将介绍如何使用
原创
2023-11-28 04:29:44
87阅读
## 解决问题：Python如何调用中文停用词库
### 问题描述
在文本分析、自然语言处理等领域，常常需要对文本进行预处理，其中一个重要的步骤是去除停用词（Stop Words）。停用词是指在文本中频繁出现但并没有实际含义的词语，例如“的”、“是”、“在”等。对于中文文本，我们需要使用中文停用词库来去除这些停用词。本文将介绍如何使用Python调用中文停用词库来解决这个问题。
### 解决
原创
2023-10-05 16:48:53
347阅读
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
转载
2023-12-06 19:06:41
65阅读
# Python 的 Jieba 停用词库及其应用
在自然语言处理（NLP）中，停用词是指在文本中由于出现频率高，但对分析没有实质性贡献的词汇。这些词包括“的”、“了”、“是”等。在使用中文文本分析时，Jieba 分词工具是 Python 中非常流行的库，它支持停用词的处理。在本文中，我们将探讨 Jieba 库的停用词库位置、如何使用以及示例代码。
## Jieba 概述
Jieba 是一个
原创
2024-09-27 05:13:05
389阅读
# Python如何调用自己的中文停用词库
在文本处理和自然语言处理（NLP）领域，停用词是指在特定文本处理中被忽略的词。对于中文文本，常见的停用词包括“的”、“是”、“在”等，这些词对于语义理解并没有太大帮助。为了提高文本分析的准确性，我们可以创建并调用自己的中文停用词库。本文将详细介绍如何实现这一过程，并给出代码示例。
## 实际问题背景
在进行中文文本分析时，如何有效去除停用词可以显著
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
转载
2023-11-30 13:17:47
218阅读
一、jieba三种分词模式（一）概述 jieba 库的分词原理是利用一个中文词库，将待分词的内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组；除此之外，jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能。支持三种分词模式1、精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； &nbs
转载
2024-05-31 12:45:58
98阅读
序列化和反序列化Java在运行时，如果需要保存对象的状态（即下次程序运行时，能够还原对象当前的状态），就需要使用到序列化操作。本质是吧对象保存为一个文件存到磁盘上，下次运行时从磁盘上读取文件，恢复对象。网络程序：如果把一个对象从一台机器（虚拟机）发送到另外一台机器（虚拟机），这种情况也需要把对象序列化为二进制内容，然后再通过网络发送给另外一台机器，对方收到二进制内容，在反序列化为对象。Object
转载
2024-10-23 23:34:34
7阅读
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
转载
2024-03-14 12:22:43
122阅读
简单描述程序功能：python+flask
1.停用词为csv文件
2.源文件为txt文件
转载
2023-05-29 23:23:15
162阅读
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
