一.介绍：jieba:“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.完整文档见 :GitHub: https://github.com/
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2024-07-12 09:58:17
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本文内容参考了：
[1] 基于HMM的语音识别系列博客
[2] 从语音识别到股指预测---隐马尔科夫模型(HMM)的一种应用
[3]
[4] 袁冰清,于淦,周霞.浅说语音识别技术[J].数字通信世界,2020(02):43-44+18.
[5] 陈银燕. 基于HMM和GMM天然地震与人工爆破识别算法研究[D].广西师范大学,2011.目录1.HMM和语音识别基本内容HMMHMM-GMM语音数据识
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2024-07-17 11:13:23
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我们都知道，有些网站在对于一些敏感词会进行处理，从而保证一些黄，赌，毒问题不会直观的呈现在大家面前，可是有时候数据量大，难免会出现漏洞，所以建立一些敏感词库，让电脑在检索之后呈现的时候就过滤，从而保证网络的安全，绿色。如果对你有用，记得赞一下，手敲不易，由于无法添加附件，如果想要敏感词库的，可以留言，到时候发给你。在这里我将我使用的敏感词库添加方式以及如何在页面使用方法来过滤这些敏感词。1.首先我
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2023-12-15 22:38:40
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一. 介绍采用特定于说话者和语境的建模来解决这些任务，在这些任务中，语境的作用还没有得到彻底的探讨，部分原因是在各种话语层面的对话理解任务中缺乏统一的框架 提出了几种独特的情境探测策略:(1） 特定说话人语境；（2） 语境顺序；（3） 释义语境；（4） 标签转移；（5） 条件随机场在对话中话语顺序标注中的作用任务定义: 给定一个对话以及每个组成话语的说话人信息，话语级对话理解任务旨在从一组预定义的
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2024-02-05 14:24:31
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Abstract：本文深入分析了Java程序设计中Java编译器对java源文件和JVM对class类文件的编码/解码过程，通过此过程的解析透视出了Java编程中中文问题产生的根本原因，最后给出了建议的最优化的解决Java中文问题的方法。1、中文问题的来源计算机最初的操作系统支持的编码是单字节的字符编码，于是，在计算机中一切处理程序最初都是以单字节编码的英文为准进行处理。随着计算机的发展，为了适应
# Java jieba分词过滤形容词实现教程
## 引言
在自然语言处理领域，jieba分词是一个非常常用的中文分词工具。然而，在某些应用场景中，我们可能需要对分词结果进行进一步的过滤，例如去除形容词。本文将教会你如何使用Java实现jieba分词并过滤形容词。
## 整体流程
下面的表格展示了实现该功能的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 引入
原创
2024-02-04 10:33:05
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## 实现Java Jieba分词过滤中文形容词
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现"Java Jieba分词过滤中文形容词"。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
gantt
title 任务流程图
section 初始化
安装Jieba分词插件 :a1, 2022-01-01, 2d
加载中文形容词词库
原创
2024-02-05 07:18:50
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在处理自然语言文本情感分析时，否定词和语气词的作用不可忽视。它们能够显著改变一个句子的情感倾向。例如，"这部电影不好"中的“不好”是一个明确的否定词，它将整个句子的情感从积极转为消极。进行否定词和语气词情感性转换，特别是在 Python 环境中，需要对文本进行精确分析和处理。
---
## 背景定位
在自然语言处理（NLP）领域，通过情感分析对情绪进行量化和解读，已成为多年来研究的热点。而在
在 Python 中使用 Pandas 库进行数据分析时，你可以使用条件过滤来筛选和过滤输出。Pandas 提供了多种方法来实现数据的过滤和筛选操作，(ChatGPT编写)以下是一些常用的方式：1. 使用布尔索引： ```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name'
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2024-08-02 16:42:39
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1.IKAnalyzerIK Analyzer 是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。可与lucene配合使用。IK Analyzer是一个结合词典分词和文法分词的中文分词开源工具包。它使用了全新的正向迭代最细粒度切分算法。 central repository中似乎没有。示例代码： import java.io.IOException;
import java.io.St
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2023-08-28 21:16:06
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整理停用词 去空行和两边的空格#encoding=utf-8
filename = "stop_words.txt"
f = open(filename,"r",encoding='utf-8')
result = list()
for line in f.readlines():
line = line.strip()
if not len(line):
con
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2024-01-12 08:59:52
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词云_jieba分词本篇是对词云的代码展示，详细的见如下描述：# -*- coding: utf-8 -*-from wordcloud import WordCloudimport matplotlib.pyplot as pltimport jiebaimport recom...
原创
2023-02-21 13:42:17
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本期分享者：甘子发澜舟科技算法实习生 ，郑州大学自然语言处理实验室（ZZUNLP）二年级硕士生。目前正在进行文本纠错方向的研究 E-mail: zfganlp@foxmail.com写在前面自然语言文本中经常会出现一些拼写错误（typo)，在中文文本里即所谓的错别字，中文拼写纠错（Chinese Spelling Correction，CSC）可以对中文文本中的 typo 进行检测和纠正。拼写纠错
从键盘输入一个中文字符串变量s，内部包含中文逗号和句号。计算字符串s中的中文词语数。示例如下: 请输入一个中文字符串，包含标点符号。考点：计算生态示例输入：问君能有几多愁?恰似一江春水向东流输出：中文词语数：8代码模板：import _____
s = input("请输入一个中文字符串，包含标点符号：")
m =_____
print("中文词语数：{}".format(_____))知识拓展1
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2024-02-04 21:51:40
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开头本文只是jieba代码的一个粗略阅读笔记：由于jieba过于工程化的原因，很多逻辑包在其中必须一层一层拨开，本人在想看分词思路的同时，也突然想看看其工程化的代码，此文档为学习内容记录，所以内容比较琐碎。本人主要参考jieba注释代码：https://github.com/fxsjy/jiebajieba原作者代码网址：( 可以看看其项目issue,里面可以解答很多问题)https://gith
pom.xml使用maven工程构建ES Java API的测试项目，其用到的依赖如下：当前内容已被隐藏，您需要登录才能查看快速登录快速注册ES API之基本增删改查使用junit进行测试，其使用的全局变量与setUp函数如下：当前内容已被隐藏，您需要登录才能查看快速登录快速注册索引添加：JSON方式当前内容已被隐藏，您需要登录才能查看快速登录快速注册索引添加：Map方式当前内容已被隐藏，您需要登
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2023-11-18 07:27:44
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jieba的相关内容jieba作为python的分词模块，在文本处理方面具有广泛的应用。 结巴中文分词支持的三种分词模式包括： (1) 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析； (2) 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，但是不能解决歧义问题； (3) 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。jieba分词一般在项目中，
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2024-01-12 01:58:15
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概述 结巴分词是一款非常流行中文开源分词包，具有高性能、准确率、可扩展性等特点，目前主要支持python，其它语言也有相关版本，好像维护不是很实时。分词功能介绍 这里只介绍他的主要功能:分词，他还提供了关键词抽取的功能。精确模式 默认模式。句子精确地切开，每个字符只会出席在一个词中，适合文本分析；Print "/".jo
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2023-06-14 15:29:52
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一、jieba的使用举例jieba的简单使用 我们根据作者的 github的例子来编写一个自己的例子，代码如下：# encoding=utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("去北京大学玩123", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/".join(seg_list)) # 全模式
seg_list = jie
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2023-12-14 20:51:43
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1、结巴的简单使用from __future__ import unicode_literals
import sys
sys.path.append("/opt/python_workspace/jieba_demo/jieba-master/")
import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse
print('='*40)
prin
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2023-12-14 06:38:10
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