1：分词技术1.1：规则分词基于规则的分词是一种机械分词的方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不切分。1.1.1 正向最大匹配法正向最大匹配法（Maximum Match Method，MM法）的基本思想：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前子串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。如果字典中存在这样的一个i字词，
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2024-05-31 13:58:55
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分词的目的是将测试文本按一定的根据一定的规则进行分词处理[2]；便于提取文本的特征值，为文本提供特征值对比的词组。英文词组是以单词为单位，以空格为分隔，在分词上具有巨大的便利性，相对而言中文因为自身常以词语、短语、俗语等表现形式，因此中文分词具有很大的不确定性。我国经过多年的发展已经取得巨大的成就，出现了一系列具有较高的分词准确率和快速的分词系统。并且在1992年我国就制订了《信息处理用现代汉语分
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2023-07-13 22:38:36
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# Java文本分词
> "文本分词是自然语言处理中的一项重要任务，它将连续的文本序列切分成有意义的词语，便于后续的文本分析和处理。在Java中，有多种工具和库可以用来进行文本分词，本文将介绍其中的一些常用方法和示例。"
## 什么是文本分词
文本分词是将连续的文本序列切分成有意义的词语的过程。它是自然语言处理中的一项基础任务，常用于文本挖掘、信息检索、机器翻译等领域。例如，在中文文本中，将
原创
2024-01-17 05:01:48
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零、机器学习整个实现过程：一、机器学习数据组成特征值：目标值： =========================================================================二、特征工程和文本特征提取1.概要：1、特征工程是什么 2、特征工程的意义：直接影响预测结果 3、scikit-learn库 介绍 4、数据的特征抽取 5、数据的特征预处理 6、数据的降维【
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2024-06-06 12:22:04
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1、分词器在搜索时，我们通常通过词来搜索目标文本，所以我们在创建索引的时候要对文本进行分词处理。在lucene中有个Analyzer类，他是一个abstract class,他的主要实现是createComponents(String fieldName);的抽象方法，所以其分词的具体规则由子类实现。从而实现一个分词器只要Override这个方法就可以了。本文介绍一下常用的分词器：标准分词器：也叫
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2024-06-28 14:28:54
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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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A:配置IK-Analyzer：1、下载wltea-IK-Analyzer-2012FF-master，将IK-Analyzer-2012FF\dist中的IKAnalyzer2012_FF.jar和IKAnalyzer2012FF_u1.jar拷贝到：/home/software/solr-5.3.1/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib &nbs
背景在对文本进行处理分析时，大家第一印象就是对句子进行分词，统计词频，看哪些词语出现的词频较高，重点关注这些高频词即可，文章可能就是围绕着这些词展开的。中文的分词工具，大家耳熟能详的可能就是结巴分词，但是结巴分词最近也没有怎么更新，随着技术的不断迭代有一些更优秀的分词工具诞生，比如：LAC(百度)、THULAC(清华大学)、LTP(哈工大)、FoolNLTK等这里主要介绍一下百度的LAC，现在已更
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2024-01-13 07:52:55
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在 Python 中构建监督机器学习文本分类器的指导指南和流程图 引言 构建文本分类器和理解自然语言
在 Python 中构建监督机器学习文本分类器的指导指南和流程图引言构建文本分类器和理解自然语言处理 (NLP) 的世界涉及很多步骤。这些步骤必须按特定顺序执行。如果数据中的目标类别不平衡，则需要更多步骤。从头开始学习这一切可能有点雷区。网上有很多学习资
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2023-11-29 09:38:06
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Python文本分析格式化数据：表格、json非格式化数据：字符串、文本内容：1、中文分词2、自定义词典、去停用词3、词频统计、关键词抽取4、案例：招聘需求关键词抽取一、 中文分词分词：就是将0维的非格式化文本转化为格式化、向量化数据中文分词：将一个汉字序列切分成一个个单独的词英文文档中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在分词
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2023-07-05 16:25:28
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支持三种分词模式与特点：精确模式:试图将句子最精确地切开，适合文本分析；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；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。支持繁体分词支持自定义词典主要功能：jieba.cut 三个输入参数: 待分词的字符串；cut_all参数是否全模式；HMM 参数是否 HMM 模型jieba.cu
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2023-08-20 22:19:06
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分词，即将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程，它是一种自然语言处理技术，这里的分词指中文分词，其本质是提取一个字符串中的词组或者字。其详细代码非常简单，如下：#导入jieba分词模块
import jieba
#记录输入的文件路径
filepath = input('请输入要读取的文件：')
#打开文件
with open(filepath,encoding='utf-8') a
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2023-06-10 20:58:59
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最近在看自然语言处理，因为图像识别太难了，先放一放。然后在 Git 上找到了一个中文分词的 Java 项目，引入 jar 包后确实可以运行，就直接去看源码了，然后看得头昏脑涨，最后没看懂怎么实现的。 一口吃不成大胖子，只能一步一步来，就去找了相关资料来看，发现还是蛮复杂的，尤其是那些计算公式，头疼。研究了几天，今天才算入了门，现在先写一篇最简单的语句分词，算为后面做铺垫，注释很详细，适合新手阅读。
# Python 文本分词分析
## 前言
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python 进行文本分词分析。文本分词是自然语言处理中常用的技术之一，它可以将一段文本拆分成一个个有意义的词语，并对这些词语进行统计和分析。通过文本分词分析，我们可以了解文本的内容和特征，从而进行进一步的处理和研究。
## 整体流程
在进行文本分词分析的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
原创
2023-11-07 11:28:09
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目录概述模型架构pytorch实现小结参考概述我们前面介绍的文本分类算法，都是句子级别的分类，用到长文本、篇章级，虽然也是可以的，但速度精度都会下降，于是有研究者提出了层次注意力分类框架，即模型Hierarchical Attention，见论文Hierarchical Attention Networks for Document Classification。这篇论文表示，对文档/较长文本进行
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2023-08-15 16:38:00
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# Java 文本分词匹配敏感词技术解析
在当今互联网时代，信息的传播速度极快，但随之而来的还有各种不当言论和敏感词汇的传播。为了维护网络环境的清洁和健康，对文本内容进行敏感词过滤成为了一项重要的技术需求。本文将介绍如何使用Java语言实现文本分词和敏感词匹配。
## 文本分词技术简介
文本分词是自然语言处理中的一项基础技术，它将连续的文本分割成有意义的词汇序列。在Java中，我们可以使用一
原创
2024-07-23 05:54:25
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环境：windows 10、tensorflow版本为2.3.0模型构建与训练定义网络结构定义了一个TextCNN类from tensorflow.keras import Input, Model
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Dense, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Concatenate
class
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2024-07-17 15:55:22
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"结巴"中文分词的R语言版本，支持最大概率法，隐式马尔科夫模型，索引模型，混合模型，共四种分词模式，同时有词性标注，关键词提取，文本Simhash相似度比较等功能。项目使...
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2021-07-12 14:34:45
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"结巴"中文分词的R语言版本，支持最大概率法，隐式马尔科夫模型，索引模型，混合模型，共四种分词模式，同时有词性标注，关键词提取，文本Simhash相似度比较等功能。项目使...
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2021-07-12 14:33:49
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在处理文本分析时，我们经常须要面临的一个问题就是分词，特别是在中国当前的IT环境下。大部分文本数据都是中文，中文和英文有一些不一样。中文字与字之间没有明显的分隔符。而英文单词与单词之间有自然的空格符来分隔。中文分词属于自然语言处理的范畴，中文分词广泛应用于搜索引擎，在线机器翻译等领域。 分词经常使用
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2018-03-20 08:49:00
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