目录常用分词工具jieba分词使用分词的原理代码实现常用的分词工具：
jieba分词 在python中最好用的分词工具HanLP Han Language Processing 汉语言处理包 HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。中科院计算所ICTCLAS free版开放了源代码，方便用户学习jieba分词工具
安装pip
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2023-12-27 18:09:28
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关系抽取 定义：自动识别实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取（两个实体）和多元关系抽取（三个及以上实体）。 通过关注两个实体间的语义关系，可以得到（arg1, relation, arg2）三元组，其中arg1和arg2表示两个实体，relation表示实体间的语义关系。 根据处理数据源的不同，关系抽取可以分为以下三种：面向结
基于HanLP，支持包括Solr（7.x）在内的任何基于Lucene（7.x）的系统。
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2019-04-15 09:36:59
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中文分词过年期间由于新冠肺炎疫情的原因，在家里多待了一周多的时间。于是就学了一下分布式系统之类杂七杂八的东西，现在终于有时间来整理一下之前学过的知识了。这次介绍一下全文检索中用到的中文分词器。中文分词的问题中文是博大精深的，因此要对中文进行系统分析的工作也是困难滴。不同于英文，英文的格式一个词就要空一格，这种设定使得英文的分析工作变得简单许多。而我们的中文就很不一样了，要对中文进行解析会面临各种各
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2024-08-01 21:20:23
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一、Maven仓库官网： https://mvnrepository.com/ 二、搜索elasticsearch，然后点击Server或者elasticsearch进入。 三、点击相应的版本号进入。 四、查看对应的lucene版本。 END
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2021-01-14 10:09:00
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# 实体提取和关系提取使用 HanLP 的完整指南
在自然语言处理（NLP）中，实体提取（Named Entity Recognition, NER）和关系提取（Relation Extraction, RE）是非常重要的任务。它们的目的是从文本中识别出有意义的信息并理解它们之间的联系。在本文中，我们将通过使用 HanLP 库来实现这两项任务。HanLP 是一个功能强大的 NLP 工具包，支持多
本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！ 如何更好的训练我们的模型呢？我们可以通过观察训练集上的loss，来决定下一步采取什么措施来优化我们的训练过程。训练集上的Loss很大在这种情况下，可能的原因有Model bias和Optimization两种。Model Bias在上一节中提到，model
# 使用 HanLP 实现关系抽取的指南
关系抽取是自然语言处理中的一个重要任务，旨在自动识别和提取文本中实体之间的关系。HanLP 是一个强大的中文自然语言处理库，在关系抽取方面提供了有效的工具。本文将详细指导你如何使用 HanLP 实现关系抽取，包括工具的安装、数据准备、模型训练、和关系抽取的实现。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看整个关系抽取的流程：
| 步骤 | 描述
关系代数运算 关系运算的参与对象是关系，运算后结果也是关系。在数据库中，关系就是一张张的表。在离散数学中，关系是做为一个个的集合来进行运算的。代数运算的分类：传统的集合运算：并、差、交、笛卡儿积、笛卡儿积的逆运算（除）专门的的关系运算：选择、投影、连接（等值连接、自然连接）五种基本运算：并、差、笛卡儿积、选择、投影五种基本操作经过有限次复合的式子称为关系代数表达式关系运算并
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2023-11-29 15:38:15
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1、transformer 其实transformer最重要的就是，输入的是什莫，输出是什么，主要的组成部分是什么？ 现在明白一点输入和另外一个的输入其实相差一位，output主要是为了训练的时候，让下一个知道之前都发生了什么，让下一个输入知道上一输出的内容，为了充分学习这一句话。output是最主要的就是它具有掩蔽模块就是为了掩盖以后的，从而达到比第一个input少知道一点东西。 2.bert
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2023-12-17 13:17:05
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本文主要介绍Lucene的常用概念，并自定义一个分词器1 环境介绍 系统：win10 lucene版本：7.3.0 https://lucene.apache.org/ jdk：1.82 lucene 简介 lucene是最受欢迎的java开源全文搜索引擎开发工具包，提供了完整的查询引擎和索引引擎，是A
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2023-11-13 15:49:40
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目录ElasticSearchElasticSearch概述Solr和ES的对比及选型ElasticSearch vs Solr总结ElasticSearch安装及head插件安装window安装安装可视化界面 es head 的插件Running with built in serverKibana的安装了解ELK安装KibanaES核心概念理解概述文档类型索引倒排索引ik分词器ik分词器命
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2024-05-02 16:19:36
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1、E-R图的定义 实体关系图：简记E-R图是指以实体、关系、属性三个基本概念概括数据的基本结构，从而描述静态数据结构的概念模式。 –百度百科 2、E-R的使用方法 E-R图为实体-联系图，提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。实体关系图表示在信息系统中概念模型的数据存储。 –百度百科 2.1E-
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2023-11-29 07:18:57
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# 使用HanLP实现实体关系抽取的指南
在自然语言处理（NLP）领域，实体关系抽取是一项重要的任务。通过此技术，我们可以从大量文本中识别出实体并分析它们之间的关系。今天，我将教你如何使用HanLP来实现这一功能。HanLP是一个强大的NLP工具包，支持多种语言处理任务。以下是我们实现实体关系抽取的基本流程。
## 实现流程
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
导语spert: 一种以变压器网络BERT为核心的联合实体和关系提取模型。采用基于span的方法:任何标记子序列(或span)构成一个潜在的实体，任何一对span之间都可以保持关系。论文题目：Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-trainin论文链接：https://arxiv.org/abs/1
关系抽取–TPLinker最近在学习和整理关系抽取的模型，在学习的过程中对关系抽取有了进一步的认识。小白的学习之路漫长开始。转入今天的正题。TPLinker的创新（1）TPLinker是一种关系抽取的新范 （2）TPLinker是单阶段抽取模型， （3）TPLinker实体和关系公用同一个解码，同时避免偏差暴露，同时抽取实体和关系，并不是先抽实体再抽关系，累加实体抽取错误的误差，保证了训练和预测的
# 使用HanLP提取主谓宾关系的流程指南
在自然语言处理（NLP）的领域，主谓宾关系是理解句子意思的基础。HanLP是一个强大的自然语言处理工具，适合用来提取句子的语法结构。本文将引导你如何使用HanLP库来提取文本中的主谓宾关系。
## 流程步骤
我们将以下通过一个简单的流程图来展示实现步骤：
```mermaid
gantt
title HanLP主谓宾关系提取流程
NASIOCN文献NLP命名实体识别实体分类分类实体解释 实体标注前提我们针对的是全文的标注，抽出来的自然段，我们要进行逐一的分词分句（单词之间是空格隔开的，句子之间是句点隔开的）并给每个单词打上标签（但我们只需要对文本中的名词打上我们预定义好的8个大类即可，后续的可代码处理）。准备工作标注工具需要上传txt格式的中英文文本文献。txt格式
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2024-09-06 14:26:57
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在进行Java HanLP关系抽取任务时，开发者通常会遇到一些版本对比和迁移的挑战。本文将详细阐述如何使用Java HanLP进行关系抽取的过程，并对相关工具及版本进行分析，确保兼容性和最佳实践的汇总。
## Java HanLP 关系抽取的版本对比
首先，我们来看不同版本的HanLP之间的演进历史。在早期版本中，功能相对简单，主要集中在基础语言处理上，随着版本的迭代，增强了对关系抽取的支持。
关系抽取–TPLinker最近在学习和整理关系抽取的模型，在学习的过程中对关系抽取有了进一步的认识。小白的学习之路漫长开始。转入今天的正题。TPLinker的创新（1）TPLinker是一种关系抽取的新范 （2）TPLinker是单阶段抽取模型， （3）TPLinker实体和关系公用同一个解码，同时避免偏差暴露，同时抽取实体和关系，并不是先抽实体再抽关系，累加实体抽取错误的误差，保证了训练和预测的
