用Java 实现简单的词法分析器前言项目地址关于文法核心类源码输入输出形式前言本学期学习了编译原理。参考了教材和龙书以及中科大的编译原理mooc，以一般的例子来完成一个简单的词法分析器，顺便完成本次的课程实验。预计会写一个系列，本文为第一篇。项目地址github地址关于文法采用了一般的通用例子C- -语言，C语言下的一个小子集，考虑到龙书的例子，采取了Java作为编写语言。关于C- - 的BNF描
# Java分词相似度分析
在文本处理与自然语言处理（NLP）领域，分词是将一段文本切分为有意义的词语的过程。分词对于中文尤为重要，因为中文没有自然的单词分隔符。这篇文章将介绍如何使用Java进行分词和简单的相似度分析，并提供相应的代码示例。
## 分词的基本概念
分词的主要目的是为了将文本数据转化为便于处理的信息。常用的分词工具有HanLP、结巴分词等。在Java中，我们可以使用这些库进行
原创
2024-08-16 09:09:46
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Note of Jiebajieba库是python 一个重要的第三方中文分词函数库，但需要用户自行安装。一、jieba 库简介 (1) jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能。(2) jieba 库支持3种分词模式：精确模式：将句子最精确地切开，适合文本分析。全模式：将句子中所以可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能消除歧义。搜索引擎模式：
在处理“Java 余弦相似度与分词”问题时，我们需要关注如何通过给定文本数据的分析，利用余弦相似度来判断文本间的相似性。在这个过程中，分词是一个至关重要的步骤，它帮助我们将文本转化为机器可以理解的形式。接下来，我将详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、最佳实践和扩展阅读等内容，让我们一步步深入探索。
## 备份策略
确保数据安全操作的第一步是建立一个完善的备份策略，以下是基于 Me
中文分词基本算法主要分类基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、（传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统，按下不表）1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法）定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。按照扫描方向的不同：正向匹配和逆向匹配按照长度的不同：最大匹配和最小匹配1.1正向最大匹配思想MM1》从左
# 实现Java分词匹配语句相似度
## 1. 简介
在本教程中，我将教你如何使用Java实现分词匹配语句相似度的功能。这个功能可以帮助我们判断两个语句的相似程度，通常用于文本相似度比较、搜索引擎优化等领域。
## 2. 流程表格
下面是实现这一功能的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 对两个语句进行分词处理 |
| 2 | 计
原创
2024-07-08 06:14:21
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目录论文信息论文要点论文内容解析语义相似度和bert预训练语言模型LM（Language modeling）：掩码语言模型MLM（masked language modeling）统计共现来表示语义相似各向异性向量与语义相似性BERT-flow动机Motivation基于标准化流的生成模型Flow-based Generative Model实验语义相似Semantic Textual Simi
# 如何实现python中文分词后相似度
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在Python中实现中文分词后的相似度计算。这对于自然语言处理领域的学习和应用具有重要意义。在本文中，我将详细介绍整个流程，并为每个步骤提供相应的代码和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取文本数据) --> B(中文分词)
B --> C(
原创
2024-03-05 03:40:46
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# Java 分词后检索结果相似度排序
在信息检索和自然语言处理领域，分词是一个基本而重要的步骤。分词后，如何对检索结果进行相似度排序，进而优化检索效果，是许多开发者和研究者关注的焦点。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用Java进行分词并对检索结果进行相似度排序。
## 什么是分词？
分词，顾名思义，是将一段文本切分成词语的过程。对于中文来说，由于词语之间没有明显的分隔符，分词的难度相对
原创
2024-10-20 07:09:04
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目录：1、文本表示哪些方法？
2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？
3、传统的词向量有什么问题？怎么解决？各种词向量的特点是什么？
4、word2vec和NNLM对比有什么区别？（word2vec vs NNLM）
5、word2vec和fastText对比有什么区别？（word2vec vs fastText）
6、glove和word2vec、 LSA对比有什么区别？（word2
目前我常常使用的分词有结巴分词、NLPIR分词等等最近是在使用结巴分词，稍微做一下推荐，还是蛮好用的。 一、结巴分词简介利用结巴分词进行中文分词，基本实现原理有三：基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi
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2024-08-13 10:55:56
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1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1.前言在自然语言处理过程中，经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性，我们都知道文本是一种高维的语义空间，如何对其进行抽象分解，从而能够站在数学角度去量化其相似性。有了文本之间相似性的度量方式，我们便可以利用划分法的K-means、基于密度的DBSCAN或者
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2024-07-06 09:51:41
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特点 1，支持三种分词模式： a,精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； b,全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； c,搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
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2023-07-17 21:46:13
257阅读
package com.cxqy.activity.dto.nyactivity;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
/**
* @Author yjl
* @Date 2022/1/10 15:39
* @Version 1.0
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2023-06-29 09:55:51
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一：有偏好值的相似性度量 1.基于皮尔逊相关系数的相似度 皮尔逊相关系数是一个介于-1和1之间的数，它度量两个一一对应的数列之间的线性相关程度。也就是说，它表示两个数列中对应数字一起增大或一起减小的可能性。它度量数字一起按比例改变的倾向性，也就是说两个数列中的数字存在一个大致的线性关系。当该倾向性强时，相关值趋于1。当相关性很弱时，相关值趋于0。在负相关的情况下(一个序列的值高而另
代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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欧式距离使用差值的平和再求根即可以计算欧式距离，为了保证相似度的值在0-1范围内，可以使用如下公式：相似度 = 1/(1 + 距离),当距离为0时相似度为1，距离很远时相似度为0。# 基于欧式距离的相似度计算
def ecludSim(inA,inB):
return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(inA - inB))
dataA = np.array([[2, 0, 0,
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2023-07-07 16:02:51
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距
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2023-08-20 14:43:22
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