volatile变量自身具有下列特性。1.可见性。对一个volatile变量的读，总是能看到（任意线程）对这个volatile变量最后的写 入。 ·2.原子性：对任意单个volatile变量的读/写具有原子性，但类似于volatile++这种复合操作不 具有原子性。（PS:从JSR-133内存模型开始（即从JDK5开始），仅仅只允许把 一个64位long/double型变量的写操作拆分为两个32位
hanlp语义角色标注是一种自然语言处理（NLP）技术，用于从句子中提取出事件的参与者及其在事件中所扮演的角色。这项技术在信息抽取、问答系统、机器翻译等多个领域具有广泛的应用。随着大规模数据和计算能力的提升，hanlp作为一个开源的自然语言处理工具包，逐渐受到关注。在这篇博文中，我将详细解析hanlp的语义角色标注，包括其背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南以及生态扩展。
### 背
简介语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有施事agent、受事patient、客体theme、经验者experiencer、受益者beneficiary、工具instrument、处所location、目标goal和来源source。这篇论文主要处理在PropBank中的语义角色标注问题，其中的语义角色包括以下：ARG0、ARG1、ARG2、ARG3、ARG4ARGM-LOC（地点）、
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2024-02-19 17:45:41
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1.源数据介绍自然语言分析技术大致分为三个层面：词法分析、句法分析和语义分析。语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。在一个句子中，谓词是对主语的陈述或说明，指出“做什么”、“是什么”或“怎么样，代表了一个事件的核心，跟谓词搭配的名词称为论元。语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有：施事者（Agent）、受事者（Patient）、客体（Theme）、经验者（Experiencer）、
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2023-06-25 22:58:12
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在本文中，我们将深入探讨“hanlp语义角色分析”。这是一种自然语言处理技术，主要用于识别句子中各个成分的角色和关系，为理解语言结构提供了强有力的支持。以下是我们在解决这一问题过程中所经历的步骤和分析。
## 协议背景
语义角色分析（SRA）可以视为自然语言处理（NLP）中的一个重要子领域。通过对句子的分析，我们能够识别出其语义结构，为下游任务如机器翻译、问答系统等奠定基础。以下是炼制此协议的
# 使用 PyHanLP 实现语义角色标注
语义角色标注是自然语言处理中的一项重要技术，旨在为句子中的每个词语分配特定的语义角色。本文将详细介绍如何使用 PyHanLP 库实现语义角色标注。
## 流程概述
为了成功实现语义角色标注，整个过程可分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
# 语义角色标注（Semantic Role Labeling）及其 Python 实现
## 什么是语义角色标注？
语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）是一种自然语言处理（NLP）任务，旨在为句子中的词语分配语义角色。通过识别句子中主要事件和参与的角色，SRL 可以帮助我们更好地理解句子的意思。常见的语义角色包括行动者、受害者以及其他相关信息。
例如，在句子
1.什么是语义化标签语义化标签就是具有语义的标签，它可以清晰地向我们展示它的作用和用途。例如h系列标签，可以将文字加粗放大。<strong>标签可用于区别其他文字，起到强调作用。2.语义化标签的好处语义化标签具有可读性，使得文档结构清晰浏览器便于读取，有利于SEO优化展现在页面中时，用户体验好便于团队开发和维护3.语义化标签有哪些h系列标签--标题p标签--段落标签格式化文本标签：加粗
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2023-11-02 13:11:11
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Internet是全球信息共享的基础设施，是一种开放和面向 所有用户的技术。它一方面要保证信息方便、快捷的共享;另一方面要防止垃圾信息的传播。网络内容分析是一种管理信 息传播的重要手段。它是网络信息安全核心理论与关键技术 研究网络内容分析所涉及的新理论、新体系结构、新方法和新技术。 内容过滤技术一般包括名单过滤技术、关键词过滤技术、图像过滤技术、模板过滤技术和智能过滤技术等。目前，内容过滤技
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2023-11-13 11:39:14
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词性标注在HanLP的readme中有这样的一段话词性标注
HMM词性标注（速度快）
感知机词性标注、CRF词性标注（精度高）在之前的分词部分，我们已经发现了，在分词器中，默认是开启词性标注的，甚至想要获得没有词性标注的list还需要使用， HanLP.Config.ShowTermNature = False语句或者想办法从term_list中获取term.word。但是在HanLP中
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2023-07-21 15:10:41
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在《深入理解JVM》第八章中写着：众所周知，java是一门面向对象的程序编程语言，因为java具备面向对象的三个基本特征：继承，封装和多态。java的多态特征带来的一些最基本的体现，如“重载”和“重写”在java虚拟机中是如何实现的，这里的实现当然不是语法上的如何写，而是虚拟里如何确定正确的目标方法。
博主已经使用hanlp库在公司的商品图片推荐中应用到了，效果还不错，可以看一下博主之前写的博客。现在专门做一下这个hanlp库的技术实践总结。hanlp是什么呢，下面简单贴一下官网的介绍。HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点
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2023-07-21 15:16:02
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albert-crf for SRL(Semantic Role Labeling)，中文语义角色标注项目地址：https://github.com/jiangnanboy/albert_srl概述 自然语言的语义理解往往包括分析构成一个事件的行为、施事、受事等主要元素，以及其他附属元素（adjuncts），例如事件发生的时间、地点、方式等。在事件语义学（Event semantics）中，构成
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2023-10-07 16:53:29
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# HanLP 语义解析：通往自然语言处理的旅程
## 引言
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）成为了计算机科学中一个极富挑战性且重要的领域。其中，语义理解正是我们希望实现的目标之一。HanLP 是一个强大的自然语言处理工具包，它提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、句法分析和语义分析等。本文将深入探讨 HanLP 中的语义处理，并结合代码示例进行演示。
## HanLP 的
# Java HanLP 英文标注
在自然语言处理（NLP）领域，分词是其中一个重要的步骤。HanLP是一款优秀的中文自然语言处理工具，提供了词法分析、句法分析、情感分析等功能。在HanLP中，我们也可以通过使用英文标注器来进行英文文本的分词和词性标注。
## HanLP简介
HanLP是由一系列模型和工具组成的Java开源自然语言处理包。它提供了中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分
原创
2024-05-26 05:41:37
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随着社会的进步，科学技术的不断发展，信息技术成了目前最受关注，也是发展最快的科学技术。世界各国都在致力于信息化，而各国对于信息化的巨大需求又反过来不断促进信息技术的革新，可以说，我们已经进入了信息时代。数据的密集爆发是信息时代的重要特征之一，更令人惊讶的是，这种数据的变化并不是一个循序渐进的过程，而是一个跨越式的过程。我们的社会已经被各种各样的庞杂的数据围绕了，可以看出，大数据时代已经来临了。
软件工程作业要求/homework/11155作业目标论文查重算法设计+单元测试+JProfiler+PSP表格+Git管理代码链接（JAVA）github链接已上传打包好的jar包到release包内计算模块接口的设计与实现过程工程截图计算流程项目中的类：util包下：IKUtil：IK分词器工具类（后被弃用）hanlpUtil：hanlp分词器工具类fileUtil：文件工具类articleU
该库是自然处理处理的库，有如下功能：中文分词
词性标注
关键词提取
文本摘要
依存句法分析
短语提取1 安装 直接使用pip install pyhanlp进行安装，安装后在第一次使用时，当运行from pyhanlp import *时，会下载hanlp的数据文件，如图： 但这个文件比较大，通常下载失败，
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2023-07-12 16:22:29
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1、程序语言知识 1.1 程序语言： 程序语言分为低级语言和高级语言两个大类。 低级语言：又称为面向机器语言，它是特定的计算机系统所固有的语言。 机器语言：虽然执行效率高，但编写出来的程序可读性很差，程序难以修改和维护。 汇编语言：汇编语言是机器语言的一种提升，它使用了一些助记符号来表示机器指 令中的操作码和操作数。但它仍然是一种和计算机的机器语言十分接近的语言，使用起来仍然不
import jieba
import jieba.analyse
import jieba.posseg
def dosegment_all(sentence):
'''
带词性标注，对句子进行分词，不排除停词等
:param sentence:输入字符
:return:
'''
sentence_seged = jieba.posseg.cut
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2024-10-18 15:05:50
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