新建一个Maven项目，修改pom.xml文件内容：注意版本的不同；<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.lucene/lucene-analyzers-smartcn -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
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2023-07-19 13:41:36
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算法介绍最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html。计算公式比较简单，如下：预处理由于需要处理的候选词大约后3w+，并且语料文档数有1w+，直接挨个文本遍历的话很耗时，每个词处理时间都要一分钟以上。为了缩短时间，首先进行分词
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2023-06-21 21:22:49
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算法介绍最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。关于TFIDF。计算公式比较简单，如下：预处理由于需要处理的候选词大约后3w+，并且语料文档数有1w+，直接挨个文本遍历的话很耗时，每个词处理时间都要一分钟以上。为了缩短时间，首先进行分词，一个词输出为一行方便统计，分词工具选择的是HanLp。然后，将一个领域的文档合并到一个文件中，并用“$$$”标识符分割，方便
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2023-07-07 18:08:08
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采用java图形化界面编写了java语言的词法分析器，该分析器可识别所有java关键字。软件工程课程中编译原理实验。Keyword.jvavpackage org.kyc.test1;
public class Keyword {
private String keyword; //存储关键字字符
private int keywordindex;//存储关键字的下标
Keyword[]
# Java中的分词算法
分词是自然语言处理（NLP）中的一项基本任务，旨在将连续的文字序列分割成独立的词语。在中文处理中，分词尤其复杂，因为中文没有空格等明显的词界标识。本文将介绍一种基本的分词算法，并用Java进行实现。
## 分词算法简介
### 基本思路
分词的基本思路是从一个待分词的字符串中，通过查找词典中的词语进行分割。常见的分词方法有：
1. **基于字典的分词**：通过不
算法介绍最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html。计算公式比较简单，如下：预处理由于需要处理的候选词大约后3w+，并且语料文档数有1w+，直接挨个文本遍历的话很耗时，每个词处理时间都
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2018-11-14 09:22:46
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首先，最大公约数的概念，相信大家都了解，我这里就不多说了。直接看代码。实在不知道，看百度百科解释：https://baike.baidu.com/item/最大公约数1.简单穷举法/**
* @描述 简单穷举法, 从2开始到较小的数, 速度最慢
* @param num1
* @param num2
* @return 最大公约数
*/
目录中文分词简介什么是分词分词算法有哪些什么是一个好的分词算法基于匹配规则方法前向最大匹配（forward-max matching）后向最大匹配（backward-max matching）双向匹配（Bi-direction Matching）基于概率统计语言模型HMM/CRF讲个段子日/ 照香炉/ 生/ 紫烟
日照/ 香炉/ 生/ 紫烟下面我们一起来学习分词算法吧中文分词简介什么是分词借用百度
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2023-08-12 21:35:48
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之前发文剖析了「结巴分词」中用「DAG」和「Viterbi」算法进行中文分词的两个方案。有了前面的基础，这里再来讨论词性标注(POS)与关键词提取。词性标注如图，在 DAG分词时所用的 dict 里面含有词汇、词频和词性三个信息。所以，最简单的情况下，只需要在分词时查询 dict 记录下每个词的词性即可。对于 dict 中没有给出 pos 信息，或者采用 Viterbi 算法对 OOV 做分词时，
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2023-08-04 17:45:05
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package com.huawei.cloud.phone.platform.app.api.web.controller;import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.Set;public class analyzer {/**
* 最大匹配分词算法
*
* @author JYC506
*/
p
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2023-06-13 22:24:55
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上面那个是一个ugc的标题，下面的是搜索词1）title会在离线进行分词，并且对分词得到的每个term进行id化（就是转换成一个个uint32de term_id）2) query进来之后，也会分词，然后term_id化3）最后遍历结果，两个term_id 值相等，就匹配上了靳东主演的电视剧我们的爱情term咋生成的？这个term是对query和title进行小粒度分词得到的query_term_
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2023-12-17 10:25:06
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ElasticSearch1、ElasticSearch学习随笔之基础介绍 2、ElasticSearch学习随笔之简单操作 3、ElasticSearch学习随笔之java api 操作 4、ElasticSearch学习随笔之SpringBoot Starter 操作 5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作 6、ElasticSearch学习随笔之分词算法 7、ElasticSear
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2024-08-09 15:55:37
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效果：中文分词统计出现次数并排序 直接看代码：import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.*;
/**
* Created
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2024-02-09 21:33:12
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开发中 遇到关键词搜索的情况，需要对输入内容
分词进行模糊匹配，下面推荐一个
分词插件-结巴
分词。源码地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis1.引入相关jar<dependency>
<groupId>com.huaban</groupId>
<artifactId>jieba-ana
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2023-07-05 15:47:30
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这是我第一次写博客，里面有些内容可能描述不当，但是我能保证最后的程序可以在eclipse环境下运行最近有了作业，要求写中文分词程序，主要是依据一个词典，txt文本，里面是词语，然后要求依据词典，对输入的一句话进行分词。txt的部分截图见下：首先，要明确中文分词，需要包含的功能：读取txt文件的数据存储词语的容器，这里可以使用array，但是推荐使用set具体中文分词的比对逻辑过程首先读取txt文件
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2023-07-20 10:42:52
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简介：利用字与字间、词与词间的同现频率作为分词的依据，不一定需要建立好的词典。需要大规模的训练文本用来训练模型参数。优缺点：不受应用领域的限制；但训练文本的选择将影响分词结果。 概率最大统计分词算法 一、主要原理 对于任意一个语句，首先按语句中词组的出现顺序列出所有在语料库中出现过的词组；将上述词组集中的每一个词作为一个顶点，加上开始与结束顶点，按构成语句
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2023-10-13 22:35:43
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一、前言学习huggingface tokenizers 库。首先介绍三大类分词算法：词级、字符级、子词级算法；然后介绍五种常用的子词级（subword ）算法：BPE、BBPE、WordPiece、Unigram、SentencePiece。二、常用分词算法大类：词级、字符级、子词级词表通常在模型预训练语料库上训练而成，包括不同的分词方式，例如对 “Don’t you love ? Transf
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2024-08-09 17:41:54
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现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法 基于字符串匹配的分词方法：这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词） 1）正向最大匹配法（由左到右的方向） 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）: 3）最少切分（使每一句中切出的词数最小） 4
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2023-12-13 21:08:32
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本文并非原创算法，但是经过我的改进已将原创改为Java实现， 目前比较流行的几大分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。本文采用的是基于字符串匹配法。 正向最大匹配分词： 该算法是基于分词词典实现，从字符串左侧
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2024-03-11 22:40:04
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首先这个词典管理类Dictionary类采用的设计模式是单立模式，实现的代码：1. /*
2. * 词典单子实例
3. */
4. private static final Dictionary singleton;
5.
6. /*
7. * 词典初始化
8. */
9. static{
10. new Dictionary();
11. }
12. pri
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2024-03-06 10:08:34
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