英文词典是手机中经常使用的应用。因此，在本文将结合Android来讨论如何实现一个Android版的英文词典。实现英文词典的方法很多。在本文使用了SQLite数据库来保存英文单词信息。系统通过SQLite数据库中保存的单词信息来查找到与指定英文对应的中文信息。当然，实现这样一个英文词典需要解决一系列技术问题。例如，如何将保存英文单词信息的数据库文件随程序（apk文件）一起发布；发布后如
原创
2022-07-19 12:09:43
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一. 介绍Motivation基于字符的中文NER中，同一个字符可能属于多个lexicon word，存在 overlapping ambiguity 的现象, 这会对最终标注结果造成误导。例如图1中， “河流” 也可属于 "流经" 两个词中，都含有同一个"流"字。Ma等人于2014年提出，想解决overlapping across strings的问题，需要引入「整个句子中的上下文」以及「来自高
原创
2021-04-10 17:22:11
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论文主要基于海量的微博数据，使用简单的文本统计算法，构建了一个十万词语的大规模情感词典。情感词典的构建流程如下：表情符种子获取，利用提前构建好的情感词语种子，在一个较小规模的微博语料上，为所有的表情符进行情感归类及重要的排序，从而为每类情感选择一些相关性较高的，具有代表性的表情符。 通过以下公式获取表情符种子： 情感倾向一共是2种，因此有一个积极的情
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2023-12-05 19:01:36
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情感极性分析是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。 目前常见的情感极性分析方法主要是两种：基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。 数据准备 1.情感词典及对应分数 词典来源于BosonNLP数据下载的(htt
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2024-01-08 12:41:39
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想把Linux用作桌面系统，其中一部分障碍就是Linux上没有像有道一样简单易用的词典。其实我们完全可以自己开发一款桌面词典， 而且开发一款桌面词典也没用我们想象的那么难。在这门项目课中，我们就将开发一款非常简单的桌面词典，其功能就是：当我们选中一个单词时，词典会将该单词 的中文（英文）含义然后显示在新的窗口中。
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2014-12-31 15:15:17
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作者于2023年8月新开专栏——《文本挖掘和知识发现》，主要结合Python、大数据分析和人工智能分享文本挖掘、知识图谱、知识发现、图书情报等内容。这些内容也是作者《文本挖掘和知识发现（Python版）》书籍的部分介绍，本书预计2024年上市，采用通俗易懂和图文并茂的形式藐视，会更加系统地介绍文本挖掘和知识发现，共计20章节内容，涵盖上百个案例。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人
## Java基于词典规则的中文分词jar包
中文分词在自然语言处理中扮演着重要的角色，它将汉字序列切分成具有语义的词语。Java中有许多中文分词的工具包可供选择，其中基于词典规则的中文分词jar包是一种常用的选择。
### 什么是基于词典规则的中文分词？
基于词典规则的中文分词是一种常见的中文分词方法。它基于一个包含各种词语的词典，通过匹配词典中的词语，将输入的中文文本切分成词语序列。具体
原创
2023-08-29 12:23:58
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准备工作import jieba
import numpy as np
import pandas as pd定义读取情感词典到列表中的函数#读取情感词典到列表中的函数
def read_dic(dic_type):
with open(dic_type+'_extended.txt',encoding="utf-8") as f:
positive_extended =
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2024-07-09 22:04:05
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1引用2成员方法也叫成员函数。3类变量即静态变量，是所有对象共享的，类和对象都可以调用，如：Child.total或者ch1.total4 所谓多态，就是一个指一个引用（类型）在不同情况下的多种状态。也可以理解为：多态是指通过指向父类的指针，来调用在不同子类中实现的方法。5抽象类,含有抽象方法的类必须在加上abstract修饰符，标识该类为抽象类，即含有抽象方法的类叫抽象类。为何需要抽象方法：只是
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2024-07-02 16:13:47
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这次到CRNN部分了，CRNN网络很简单，就是CNN+RNN，因为RNN适用于时间序列类型的数据，车牌呢，其实也是有规律的，比如第一位是汉字，后面是字母+汉字；前一部分通过MTCNN将车牌区域已经定位了，那这部分就需要拿CRNN来对其进行训练，使其能作为一个pipeline处理MTCNN输出的车牌图像；首先是CNN+RNN的网络，这里使用的网络比较简单，CNN部分使用了浅层网络和BN层，最终输出s
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2024-08-09 15:32:14
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词典的功能主要分为五个部分，查询单词，查询历史记录，注册，登陆，删除历史记录。主要用到的技术：JSON字符串，堆栈窗体（方便以后加新功能），QTcpSocket，LcdNumber，时间戳的转换。通信用的是TCP通信，将TCP封在了一个头文件中，哪个文件想去通过TCP链接发送消息就可以使用头文件QT端写的是客户端，服务器还是在我笔记上次的Linux系统下写的服务器，做了一些小修改项目演
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2024-02-18 08:34:18
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## 基于词典的情感分析教程
情感分析是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它旨在从文本中识别和提取主观信息。本文将介绍如何使用Python和词典的方法来实现情感分析。我们将详细讲解每一步的实施流程，并提供必要的代码示例和解释。
### 一、整体流程
首先，我们来看一下实施情感分析的整体流程。我们将这个流程整理成一个表格，步骤如下注：
| 步骤 | 描述
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2024-09-17 06:14:01
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NLP:命名实体识别（NER）1.NER相关简介1.1概念1.2分类2.关于NER的方法（概述）2.1基于规则的方法2.1.1概念相关2.1.2优缺点2.2基于模型的方法2.2.1基于传统机器学习的方法（主要）2.2.2基于深度学习的方法（主要）2.3混合方法3.中文NER 的难点（主要） 1.NER相关简介1.1概念命名实体识别(Named EntitiesRecognition, NER)是
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2023-08-16 05:06:27
81阅读
实现Trie tree，可用作实现词典。可用来存储，查找及删除string， 同时实现返回前缀为指定字符所有结果的功能。每个node存所有child节点与及对应path上的字符所组成的map，利用count来记录每个节点的子树种存在多少word，便于删除的操作。findAllWithPrefix 用到了DFS的思想，遍历所有带有前缀的结果并输出。常见应用于搜索引擎中。1 class TrieNod
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2023-06-22 22:07:50
533阅读
648. 单词替换在英语中，我们有一个叫做 词根(root)的概念，它可以跟着其他一些词组成另一个较长的单词——我们称这个词为 继承词(successor)。例如，词根an，跟随着单词 other(其他)，可以形成新的单词 another(另一个)。现在，给定一个由许多词根组成的词典和一个句子。你需要将句子中的所有继承词用词根替换掉。如果继承词有许多可以形成它的词根，则用最短的词根替换它。你需要输
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2023-07-23 15:07:52
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序列标注任务是中文自然语言处理（NLP）领域在句子层面中的主要任务，在给定的文本序列上预测序列中需要作出标注的标签。常见的子任务有命名实体识别（NER）、Chunk 提取以及词性标注（POS）等。BERT 模型刷新了自然语言处理的 11 项记录，成为 NLP 行业的新标杆。既然 Google 开源这么好的模型架构和预训练的中文模型，那我们就使用它构建一个序列标注模型。PS: 最近我开源了一个极简文
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2021-03-31 17:24:13
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有道词典app是网易有道出品的互联网时代词典软件，是最好用的免费全能翻译软件，也是最受欢迎的词典软件。有道词典手机版目前已经有超过5亿用户。有道词典下载本地增强版是可随身携带的多语种互译词典，离线时也可轻松查询，内置超过65万条英汉词汇以及超过59万条的汉英词汇。有道词典通过独创的网络释义功能，轻松囊括互联网上的流行词汇与海量例句。本站提供有道词典下载安装。有道词典手机版支持中文、英语、日语、韩语
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2023-10-30 14:49:06
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JAVA词汇大全A B C D E F H I J L M O P R S T U V W A Abstract Window Toolkit(AWT)抽
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2023-08-22 16:21:00
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# NER NLP：命名实体识别与自然语言处理
## 引言
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一项重要的任务。它指的是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。NER在信息抽取、机器翻译、问答系统等应用中起到关键作用。本文将介绍NER的基本概念
原创
2023-09-03 10:23:29
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