静态代码分析工具Checkstyle, FindBugs，以及IDE如NetBeans, Eclipse能快速进行代码关联，它们使用了API解析代码，生成AST，深入分析代码元素。JAVA 6 提供了3种新API来完成这样的任务： http://www.jcp.org/en/jsr/detail?id=199">Java Compiler API(JSR 199), http://www
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2023-11-22 09:02:59
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## 如何实现Java分析文本内容
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Java中实现文本内容的分析。首先，我们需要明确整个流程，并详细说明每一步需要做什么，包括使用的代码和注释。
### 流程图
```mermaid
journey
title 分析文本内容流程
section 准备工作
开发者->小白: 说明流程和要求
section 代码
原创
2024-03-06 06:22:43
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# Java文本分析技术实现教程
## 一、流程概述
下面是实现Java文本分析技术的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------------|
| 1 | 读取文本 |
| 2 | 分词 |
| 3 | 统计词频 |
| 4 | 生成词云图 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 1. 读取文本文件
```
原创
2024-04-12 03:29:33
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java实现多文档文本编辑器编辑器界面比较简单，但功能较为全面，可以保存，另存，打开文件，复制，粘贴，撤销，剪切，字体设置，部分文字的字体设置，部分文字的颜色设置，字数统计，查找，替换等功能。 package 编辑器;
import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
import javax.swing.*;
import java.util.*; /
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2023-06-01 10:15:17
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一个暑假回来到了该找工作的紧张时期了。不过项目还是要继续做嘛，╮(╯_╰)╭，放假前用python爬到了一些网页，也尝试着分了词。现在进入文本挖掘阶段吧。R在数据挖掘和机器学习方面好似很方便，安了试试看。界面跟Matlab有几分相似呢……o(≧v≦)o~~-------2013.9.13----python分词、词频统计、寻找公共词--R还是有点偏向学术计算的语言了，最后还是换上半生不熟的pyth
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2024-08-08 10:56:55
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一.javadoc1.简述对于Java语言，最体贴的一项设计就是它并没有打算让人们为了写程序而写程序——人们也需要考虑程序的文档化问题。对于程序的文档化，最大的问题 莫过于对文档的维护。若文档与代码分离，那么每次改变代码后都要改变文档，这无疑会变成相当麻烦的一件事情。解决的方法看起来似乎很简单：将代码同文档 “链接”起来。为达到这个目的，最简单的方法是将所有内容都置于同一个文件。然而，为使一切都整
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2023-07-19 22:31:03
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探索没有TensorFlow API的纯Kotlin语言中的贝叶斯文本分类。 文本分类是自然语言处理中的一项重要任务，具有广泛的应用前景。我们将学习如何以非深度学习的方式使用该技术，而无需使用TensorFlow和神经网络。因为这个分类器将在Android应用程序中工作，所以需要用Kotlin或Java编写。为什么不是我们的TensorFlow或者Python呢? Tens
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2023-10-09 08:14:33
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文本分类是指将一篇文章归到事先定义好的某一类或者某几类，在数据平台的一个典型的应用场景是，通过爬取用户浏览过的页面内容，识别出用户的浏览偏好，从而丰富该用户的画像。 本文介绍使用Spark MLlib提供的朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法，完成对中文文本的分类过程。主要包括中文分词、文本表示（TF-IDF）、模型训练、分类预测等。特征工程文本处理对于中文文本分类，需要先对内容进行分词，我使
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2023-10-05 16:38:23
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作者 | 陆昱博士 追一科技 今天和大家分享的主题是基于文本和语音的双模态情感分析。大家可能会从自然语言处理的角度认为情感分析已经做得比较成熟了，缺少进一步研究的方向。此外，从多模态角度来讲，大家可能会好奇为何使用文本+语音的方法来解决情感分析的问题。本次分享希望能和大家就上述疑问进行探讨。今天的介绍会围绕下面四点展开：文本+语音双模态情感分析概述MSCNN-SPU模型论文介绍
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2024-01-30 20:51:31
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在训练阶段，主要完成词频的统计工作。读取训练集，统计出每个词属于该分类下出现的次数，用于后续求解每个词出现在各个类别下的概率，即词汇与主观分类情感之间的关系：private static void train(){
Map<String,Integer> parameters = new HashMap<>();
try(BufferedReader br = new
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2023-09-15 22:41:47
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遇到的问题:还是最近在做的练手项目，现在有一个文本文件config.txt，格式如下：150
0 499 220
1 798 205
2 1096 191
3 1393 78
4 1690 94
5 1985 37
6 2280 60
7 2575 31
8 2868 139
9 3161 108
10 3453 50
11 3744 31
12 4035 200
13 4325 41
。。。
。
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2023-06-15 19:34:57
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文本分析程序 一、设计项目内容与要求编写一个文本分析程序。要求：可以统计字词的频率。文本来源可以选择本地文件，也可以是网址。如果能统计出热点词或关键词，或者能判断文章的相似度，可酌情加分。要求：（1）程序要有较好的可读性：要有适当的中文注释，变量名/函数名/类名要合适，建议控件名使用匈牙利命名法。（2）程序要有较清晰的逻辑结构：注意类与类之间的关系，注意函数的简洁，必要时使用
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2024-01-25 19:18:03
48阅读
1,语义分析是编译过程的一个逻辑阶段， 语义分析的任务是对结构上正确的源程序进行上下文有关性质的审查，进行类型审查。语义分析是审查源程序有无语义错误，为代码生成阶段收集类型信息。比如语义分析的一个工作是进行类型审查，审查每个算符是否具有语言规范允许的运算对象，当不符合语言规范时，编译程序应报告错误。如有的编译程序要对实数用作数组下标的情况报告错误。又比如某些某些程序规定运算对象可被强制，那么当二目
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2023-10-22 19:13:20
80阅读
# Java文本分析框架
文本分析是一种用于从文本数据中提取关键信息和模式的技术。在信息爆炸的时代，文本分析应用广泛，比如情感分析、主题建模、文本分类等。为了简化文本分析的过程，并提高效率，许多开源的Java文本分析框架被开发出来。本文将介绍几个常用的Java文本分析框架，并提供相应的代码示例。
## 1. OpenNLP
OpenNLP是一个广泛使用的Java自然语言处理（NLP）工具包。
原创
2023-07-17 16:43:36
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允中在自然语言处理中，情感分析一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中，一段文本可以是一个句子，一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类，如（正面，负面），（高兴，悲伤）；也可以是三类，如（积极，消极，中性）等等。情感分析的应用场景十分广泛，如把用户在购物网站（亚马逊、天猫、淘宝等）、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论；或为了分析用户对于某一产品的整体使用感受，抓取产品的用户
文章目录前言富文本文档中的结构元素文本块框架表列表图像总结 前言官方文档 Rich Text Processing - Rich Text Document Structure 文本文档由QTextDocument 类表示，该类包含有关文档的内部表示、其结构的信息，并跟踪修改以提供撤消/重做功能。 文本文档的结构化表示形式将其内容呈现为文本块、框架、表格和其他对象的层次结构。它们
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2024-10-23 19:03:20
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随着Web2.0技术的出现和发展，互联网上（包括门户网站、电子商务网站、社交网站、音/视频分享网站、论坛、博客、微博等）产生了海量的、由用户发表的对于诸如人物、事件、产品等目标实体的评论信息。例如，下面这两个短文本评论：（1）“比较了多个智能手机后选择了8150，性价比还可以。另外，就是考虑到它是3.7的屏幕，大小比较合适，否则携带很不方便。”（京东商城用户，2011.11.25）；（2）“我以前
# 让我们构建一个 Java 文本分析 AI
作为一名刚入行的开发者，构建一个能进行文本分析的人工智能是一个不错的入门项目。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例以及相关的图表展示。
## 流程概述
在工作开始之前，我们首先需要明确文本分析的流程。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 07:26:33
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前言最近大部分时间都在撸 Python，其中也会涉及到将数据库表转换为 Python 中 ORM 框架的 Model，但我们并没有找到一个合适的工具来做这个意义不大的”体力活“，所以每次新建表后大家都是根据自己的表结构手写一遍 Model。一两张表还好，一旦 10 几张表都要写一遍时那痛苦只有自己知道；这时程序员的 slogan 再次印证：一切毫无意义的体力劳动终将被计算机取代。intel
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2024-08-24 20:50:59
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词法分析包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。文本分词1. 中文文本分词目前中文文本分词主要分为基于词典的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法。、基于词典的分词方法主要用词典匹配等进行分词操作，常见的有最大匹配法、最小分词方法等；基于统计的分词方法是利用词与词之间共同出现的概率统计信息实现分词，一般是基于大量的历史语料库经过分词之后建立语言模型来实现，但是这类方法强依赖于语料库。
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2023-11-10 07:11:17
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