import os
from os import path
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import imreads1 = """ 北京时间4月8日，骑士主场以100-114不敌老鹰。
老鹰（41-37）二连胜，仍居东部第五。保罗-米尔
引言编译原理实验要求实现简单的词法分析器，正好最近在学习python，就使用python实现Java的词法分析器，功能比较简单，算是一个小小的实验吧。1.基本符号表设计采用字典的形式存储基本符号表，字典的键是Java的关键字，字典的值是符种，具体设计如下：# 基本符号表
tables = {
# 关键字
'abstract': 0, 'assert': 1,
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2023-08-16 14:52:18
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自然语言处理主要步骤包括： 1. 分词（只针对中文，英文等西方字母语言已经用空格做好分词了）：将文章按词组分开 2. 词法分析：对于英文，有词头、词根、词尾的拆分，名词、动词、形容词、副词、介词的定性，多种词意的选择。比如DIAMOND，有菱形、棒球场、钻石3个含义，要根据应用选择正确的意思。 &
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2024-06-08 13:34:40
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在上一部分中，我们介绍了NLP领域中的一个基本问题：序列标注问题，并对解决该问题的三种方法：HMM、CRF、RNN+CRF进行了介绍。 在这一部分中，我们将在语言结构层面对词法分析进行介绍。 现在，我们已经了解了自然语言研究层面的基本概念：语言模型、序列标注，下一步就是对“词”的分析和处理。还是那句话，规则法、概率统计法、深度学习法都只是处理NLP问题的方法，归根结底最重要的还是NLP问题。【一】
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2023-08-11 16:50:28
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### Python机械学习分词
#### 介绍
在自然语言处理（NLP）中，分词是一项重要的任务，它将连续的文本切分成有意义的词语。传统的分词方法主要基于字典，但是由于语言的多义性和新词的不断出现，传统方法难以满足各种场景的需求。机器学习方法在分词任务中取得了显著的成果，它能够更好地适应不同的语言和文本类型。
本文将介绍在Python中使用机器学习进行分词的方法，并提供相应的代码示例。我们
原创
2023-08-11 15:35:34
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基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法）定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个大机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。按照扫描方向的不同：正向匹配和逆向匹配
按照长度的不同：最大匹配和最小匹配1.1正向最大匹配思想MM
1》从左向右取待切分汉语句的m个字符作为匹配字段，m为大机器词典中最长词条个数。
2》查找大机器词典
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2024-07-23 13:05:47
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一、 实验目的 1. 通过实验对编译系统的基本理论、编译程序的基本结构有更为深入的理解和掌握； 2. 掌握编译程序设计的基本方法和步骤； 3. 能够设计实现编译系统的重要环节词法分析，同时增强编写和调试程序的能力。二、 实验要求单词的分类可将所有标识符归为一类；将常数归为另一类；保留字和分隔符则采取一词一类。符号表的建立可事先建立一保留字表，以备在识别保留字时进行查询。变量名表及常数表则
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2023-10-18 13:49:13
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句法分析是自然语言处理（natural language processing, NLP）中的关键底层技术之一，其基本任务是确定句子的句法结构或者句子中词汇之间的依存关系。 句法分析分为句法结构分析（syntactic structure parsing）和依存关系分析(dependency parsing)。以获取整个句子的句法结构或者完全短语结构为目的的句法分析，被称为成分结构
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2023-11-11 15:10:52
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1、闲话最近在学编译原理，需要用语言实现一个词法分析器，其实挺简单的，主要涉及一些语言字符串操作处理，如果会正则表达式的话，感觉实现这个会很简单，但是我并不会啊，然后自己用java实现了，也算是加强了对java的一些字符操作方法的使用。实现这个分析器，算法上基本上没什么难度，但是其中涉及的一些逻辑上的思考，说白了就是这么多种情况，有写情况还有交叉部分，你怎么让自己不绕进去，并且用代码实现自己的对这
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2023-07-24 15:23:19
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词法分析器的简单实现实验目的通过手工构造的最小化DFA来构建简单的词法分析器，进一步熟悉词法分析的过程以及加深对“RE→NFA→DFA→DFA(o)→Program”这个过程的了解。实验描述本次实验使用Java语言编写，简单实现了对C语言程序的词法分析。程序的输入是program.c文件，内含一段C语言代码，程序的输出是控制台和output.txt文件，内容是Token序列、符号表和常量表。该词法
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2023-09-01 20:34:32
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基础知识部分词法分析包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。使用词性标注便于判定每个词的语法范畴。词义标注、词义消歧主要解决多语境下的词义问题，因为在多语境下一个词可能会拥有很多含义，但在固定情境下意思往往是确定的。在中文情境下词法分析是最核心的一部分，只有做好分词工作，剩下的工作才能顺利进行。词法分析的实现主要通过基于规则、基于统计、基于机器学习的方法。lexical analysis是计算
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2023-11-12 19:51:42
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1 实验目的根据自己确定的正规表达式，编写、调试一个词法分析程序，对语句进行词法分析，从而更好理解词法分析原理。2 内容描述此程序用java编写。程序读取一个文本文件，并对其中的内容进行词法分析，此程序实现了对java程序简单的词法识别，可识别一部分保留字、标识符、操作符，一部分标点符号，同时可以识别行注释(形如//)和块状注释(形如/**/)。最终将识别的token写入指定文件名的文件，输出格式
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2023-09-20 11:36:07
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package com.searchkiller;
public class BinarySplit {
/**
* 分词算法，比如给一个字符串(只包括中文和英文字母)：
* "中华人ABC民共DE和国"
* 要切分为"中华","华人","ABC","民共","DE", "和国"
*
*/
String splitString;
public BinarySpli
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2023-05-18 16:03:14
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搜索引擎分类 搜索引擎按其工作方式主要可分为三种，分别是全文搜索引擎（Full Text Search Engine）、目录索引类搜索引擎（Search IndexDirectory）和元搜索引擎（Meta Search Engine）。 ■全文搜索引擎 全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，国外具代表性的有Google、FastAllTheWeb、AltaVista、I
此次也是课题需要,才写了这么一个项目,编译原理课你懂的.由于个人比较喜欢Java,因此写了一个Java版本简易的词法分析器.(也是因为Java对数组的使用比较随意)注意:没有出错处理,如 9int,或是 int 23等等一系列错误是检测不出来的.但是可以检测小数和注释的错误.错误种类太多太麻烦,就没有处理了.实验要求如下:实验一 词法分析程序设计【实验要求】对一个简单的语言的子集编制一
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2023-06-01 09:58:46
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这是另一套基于CRF的词法分析系统，类似感知机词法分析器，提供了完善的训练与分析接口。
原创
2019-02-18 14:31:17
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Java语言词法分析器的设计与实现.docPAGEPAGE 5Java语言词法分析器的设计与实现一．实验目的1．强化对系统软件综合工程实现能力、规划能力的训练；2．加强对词法分析原理、方法和基本实现技术的理解；二．实验内容用C语言(或 C++ )作为宿主语言完成：Java语言词法分析器的设计和实现其中具体要求：使用DFA实现词法分析器的设计；实现对Java源程序中注释的过滤；利用两对半缓冲区从文件
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2023-07-16 13:44:45
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编译原理学习一、词法分析器词法分析过程将字符流转成符号流。输入:源代码(字符流) 输出：符号流词法分析过程类似于我们中学语文学习的[词性标注],每个符号是一个元组，应该至少包括一个字符串和一个词性描述。符号(词法单元)词法分析器的结果是一个个的符号，英文Token,也叫词法单元数学上符号是一个元组，例如整数123我们可以表示为(123,Integer)符号类型Keyword(关键字)Variabl
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2023-07-15 20:47:29
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中文机械分词算法入门作者：Sunny from Hour41这几天因为要负责新的搜索系统中的分词，所以看了一些入门级的分词算法。其中主要是机械分词方法，趁这个机会总结下。机械分词方法又叫基于字符串匹配的分词方法，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区配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向
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2024-01-08 15:44:20
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一、语法词法生成器Flex 语法扫描器生成器flex (fast lexical analyser generator) 是Lex的另一个替代品。它经常和自由软件Bison语法分析器生成器 一起使用。Flex 最初由 Vern Paxson 于 1987 年用C语言写成。语法分析生成器 JavaCCJavaCC(Java Compiler Compiler) 是一个用JAVA开发的最受欢迎的语法分
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2023-09-20 08:27:05
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