以采集起点中文小说网中(https://www.qidian.com/)的数据列表的数据为例:一.网站结构1.网站截图说明采集起点中文网中的最近更新数据列表中的数据,如下图所示: 【列表数据页面】2.采集结果截图 【采集出来的列表数据】二.配置模板新建任务点击下一步,由于仅需要采集本页面表格数据,所以勾选【抽选数据】。2.创建/选择表单表单创建后可以重复选择使用,如果已有建好的
转载 2024-01-11 23:12:34
58阅读
 文本挖掘或者文档挖掘是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程文本挖掘涵盖多种技术,包括信息抽取,信息检索,自然语言处理和数据挖掘技术。它的主要用途是从原本未经使用的文本中提取出未知的知识,但是文本挖掘也是一项非常困难的工作,因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术、机器
  全文索引用于处理大文本集合,利用它人们可以在海量文本中快速获取需要的信息。全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。一般来说,全文检索需要具备建立索引和提供查询的基本功能,此外现代的全文检索系统还需要具有方便的用户接口、面向WWW的开发接口、二次应用开发接口等等。功能上,全文检索系统核心具有建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等等功能,外围则由各种
  近年来随着网络技术的飞速发展和用户的剧烈增长,网络传输数据量越来越大,网络用语越来越趋于多样化。如何快速的屏蔽用户的不当言论、过滤用户发表内容中的非法词汇已成为关键词匹配领域的一项重大难题。  目前主要过滤技术,即数据库过滤、关键字过滤。由于数据库过滤方法对许多寄生在综合性网站内的不良信息无法过滤,对一些经常性地更改IP、URL,或采取多级代理方式的含有不良信息网站也无法过滤;基于关键字的不良
转载 2023-11-12 19:09:29
37阅读
在计算机广泛应用的今天,数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。各种类型信号采集的难易程度差别很大。  灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统以分词技术为基础,集成了全文精准检索、新词发现、分词标注、统计分析、关键词提取、热点分析、文本分类过滤、文档去重、等功能,其中文精准搜索就是以数据采集系统为主要支撑。  灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统数据
windows7 32位环境下pynlpir的安装与使用http://blog.sina.com.cn/s/blog_664f17ce0102w4h8.html pynlpir是一个针对中科院分词器NLPIR/ICTCLAS而开发的一个python包,只能在python2.7或3上运行。仅能在Windows or GNU/Linux环境中运行。 一、pynlpir的安装 1、安装环境:
转载 2024-02-05 11:26:44
2281阅读
下载pynlpir库1.打开Anaconda Prompt 输入 pip install pynlpir2.运行代码##利用NLPIR实现分词 import pynlpir ##精确模式分词 string = '这个把手该换了,我不喜欢日本和服,别把手放在我的肩膀上,工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作' pynlpir.open() result = pyn
转载 2024-05-29 00:34:11
119阅读
   NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词;词性标注;命名实体识别;用户词典功能;支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取;官方网址:http://ictclas.nlpir.org(地址一直在变,要是不能用直接搜NLPIR)资源下载下载之后,在eclipse里面创建工程并且按照以下结构来搭建: 注意要
转载 2015-05-10 11:53:00
110阅读
# nlpir 安装 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,nlpir是一个用于中文文本处理的开源工具包。它支持分词、词性标注、命名实体识别等功能,可以帮助开发者进行中文文本的处理和分析。 ## nlpir 安装步骤 要在Python中使用nlpir,首先需要安装nlpir的Python包。下面是nlpir Python
原创 2024-04-23 07:36:05
129阅读
# NLPIR安装及使用指南 自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支,其核心任务是理解和处理人类语言。NLPIR(自然语言处理与信息检索系统)是一个开源的中文自然语言处理工具,广泛应用于文本分析、情感分析等领域。本文将介绍如何安装NLPIR,并通过代码示例帮助读者理解其基本用法。 ## 一、NLPIR概述 NLPIR是一款基于词法分析的中文文本处理工具,主要功能包括中
原创 9月前
108阅读
希望在毫不知情(很少的人类介入)的情况下实现。即端对端的实现。一、Intro工具推荐:二、Auto-Encoder使用自编码器的情况:1)拿到的原始数据缺少标签 (数据降噪)  2)数据太大了,需要进行降维,使得最后数据集大小可接受(例如可以讲原始的8*8图片压缩成2*1的)将原始图片“数字2”压缩(encoder一个从大到小的NN)到一个中间量(compressed represent
NLPIR是一个基于汉语的分词、词性标注、命名实体识别等自然语言处理工具包。它是由第三代国家语言资源评价中心(National Language Resources Evaluation Center, NLREC)开发的,已经成为了汉语自然语言处理领域中最受欢迎的工具之一。 NLPIR提供了多种接口,包括C/C++、Java、Python等,以满足不同开发者的需求。在本文中,我将主要介绍如何在
原创 2023-12-13 07:03:44
184阅读
  前段时间使用了HanLP一个纯JAVA分词工具包,后来老大说分词效果不是很好,需要换一个分词工具。于是推荐了一个分词工具——NLPIR,它是中科院XXX研发的一个分词工具。这个分词工具只用C/C++写的,但是它提供了JAVA,C#等调用接口。于是我希望是的通过java来调用。使用java调用C/C++的代码需要用到JNA,所以工程需要添加JNA的依赖包。这里面官网上介绍的不是特别清楚,里面有些
转载 2024-02-04 20:46:38
253阅读
NLPIR词典是一款在中文自然语言处理领域广泛应用的工具,其核心功能是中文的分词、词性标注等。然而,使用过程中却常见一些问题,比如词典更新引发的错误,识别率下降等。本文将详细记录解决“NLPIR词典”相关问题的过程,从错误现象到解决方案,力求为广大的开发者提供实用的参考。 ```mermaid flowchart TD A[启动NLPIR词典] --> B{是否加载成功?} B
1.五大统计自然语言处理的方法目前,所有的自然语言处理的问题都可以分类成为五大统计自然语言处理的方法或者模型,即分类、匹配、翻译、结构预测,马尔可夫决策过程。各种各样的自然语言处理的应用,都可以模型化为这五大基本问题,基本能够涵盖自然语言处理相当一部分或者大部分的技术。主要采用统计机器学习的方法来解决。第一是分类,就是你给我一个字符串,我给你一个标签,这个字符串可以是一个文本,一句话或者其他的自然
# 实现“nlpir在线”指南 作为一名新手程序员,搭建“nlpir在线”系统可能会让你感到一些困惑。本文将引导你一步一步完成这个项目。我们将通过以下几个步骤实现该目标: ### 流程概述 以下是实现“nlpir在线”步骤的概述表格: | 序号 | 步骤 | 描述
原创 8月前
35阅读
# 实现 NLPIR 接口指南 NLPIR(自然语言处理与信息检索)是一种常用的中文文本处理工具。下面,我们将一起学习如何实现 NLPIR 接口。完整的过程分为几个步骤,如下所示: | 步骤 | 描述 | |------|-------------------------------| | 1 | 下载并安装 NLPIR SDK
# 如何实现 NLPIR 建模——新手指南 在自然语言处理(NLP)领域,NLPIR(自然语言处理与信息检索系统)是一个重要的工具。以下是实现 NLPIR 建模的流程以及所需的代码讲解,希望能帮助你顺利入门。 ## 流程概述 | 流程步骤 | 描述 | |----------------|--------------------
# NLPIR 功能科普 自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的重要分支之一,用于使计算机理解、分析和生成自然语言。NLPIR 是一个流行的自然语言处理工具包,旨在提供高效的自然语言处理功能。本文将探讨 NLPIR 的主要功能,并通过代码示例进行展示。 ## NLPIR 的主要功能 NLPIR 提供了丰富的自然语言处理功能,包括文本分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。以下是
NLPIR词库是基于自然语言处理的开源词语分词工具,广泛应用于中文信息检索和文本处理等领域。然而,在实际使用过程中,NLPIR词库也面临着各种技术痛点,包括分词精度不足、用户体验不佳以及高并发处理能力有限等问题。为了有效解决这些痛点,我们进行了系统性的改进与优化,下面就详细介绍这一过程的各个环节。 ## 背景定位 在项目初期,我们遇到了不少技术债务。通过分析,发现分词算法在处理复杂句子和多义词
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5