首先了解一下键和对应值，如下图所示，每一个键都会对应一个value，系统根据键的来获取对应的value。词典的创建 使用{ }来创建，键的字符串使用单引号，键和其对应的value使用冒号隔开，不同的键之间使用逗号隔开。 例如： phone_book={‘tom’:123,‘lily’:456}
mixed_dict={‘tom’:‘boy’,12:25}词典的访问 print(“tom has
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2023-08-16 10:01:23
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算法实现:基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法支持三种分词模式： a,精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； &n
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2023-09-09 22:12:45
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中文分词，通俗来说，就是将一句(段)话按一定的规则(算法)拆分成词语、成语、单个文字。中文分词是很多应用技术的前置技术，如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等，都是先对文本信息分词处理，再用分词结果来搜索、翻译、对比等。在Python中，最好用的中文分词库是jieba。用“结巴”给一个中文分词库命名，非常生动形象，同时还带有一种程序员式的幽默感。最好的Python中文分词组件“结巴”中文分词
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2024-07-24 16:12:41
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# 实现Java敏感词库包
## 概述
在Java开发中，实现敏感词库是一个常见的需求。通过构建一个敏感词库包，可以方便地进行敏感词过滤和替换操作。本文将介绍如何实现Java敏感词库包，并指导刚入行的小白如何完成该任务。
## 流程
以下是实现Java敏感词库包的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新的Java项目 |
| 2 | 导入敏感词库
原创
2024-04-23 04:24:00
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# Python词库：一个强大的工具集
Python作为一门流行的编程语言，拥有丰富的库和模块，这使得它成为数据分析、科学计算、机器学习等领域的首选语言。本文将介绍一些常用的Python词库，帮助读者更好地利用这些工具解决实际问题。
## 什么是Python词库？
Python词库是指由Python开发者编写的可重用的代码集合，这些代码可以帮助我们解决特定的问题。词库通常包含了函数、类、方法
原创
2023-09-08 00:51:59
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中文分词，通俗来说，就是将一句(段)话按一定的规则(算法)拆分成词语、成语、单个文字。中文分词是很多应用技术的前置技术，如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等，都是先对文本信息分词处理，再用分词结果来搜索、翻译、对比等。在Python中，最好用的中文分词库是jieba。用“结巴”给一个中文分词库命名，非常生动形象，同时还带有一种程序员式的幽默感。最好的Python中文分词组件“结巴”中文分词
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2023-09-04 20:53:03
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path [ pɑ:θ ] 路径 unexpected [ˌʌnɪkˈspektɪd] 不期望的class [klɑ:s] 类 usage [ˈju:sɪdʒ] 使用public ['p ʌblik] 公共的,公用的 version [ˈvɜ:ʃn] 版本private ['praivit] 私有的,私人的 author [ˈɔ:θə®] 作者static ['stæ tik] 静的;静态的;静止
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2023-07-02 23:37:07
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# 医学影像配准及其Python实现
医学影像配准是指将不同来源、不同时间或不同成像方式得到的医学影像对齐，以便于进行比较与分析。配准在医学影像分析中扮演着重要角色，尤其是在肿瘤监测、手术规划及疗效评估等多个领域。本文将介绍几种常用的Python包，并提供简单的示例代码，帮助读者更好地理解医学影像配准。
## 常用的Python包
在Python中，有多个包可以用于医学影像配准，最常用的包括
用括号来指定连接的范围， 但不想选择要输出的字符串，必须添加“ ?:”，它是许多神秘奥妙的正则表达式之一。
re.findall(r'^.*(?:ing|ly|ed|ious|ies|ive|es|s|ment)$', 'processing')
#输出['processing']
#正则表达式匹配单词
import nltk
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2023-10-21 15:04:50
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在信息检索(IR)中，我们企图要获取的项称之为“document”，每一个document是被一个terms集合所描述的。 “document”和“term”这两个词汇是IR中的术语，它们是来自“图书馆管理学”的。通常一个document认为是一块文本，. Usually a document is thought of as a piece of text, most likely in a m
# Python 标签词库的创建指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 创建一个简单的标签词库。标签词库是一个存储关键字、标签或词汇的集合，通常用于文本分析、分类、推荐系统等场景。下面是创建标签词库的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定标签词库的主题 |
| 2 | 收集数据 |
| 3 | 数据清洗和预处理 |
| 4 | 创建标
原创
2024-08-16 07:56:54
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医学影像属于计算机视觉的一个分支，但医学影像的深度学习具有自己的独特性。例如医学影像的采样方式决定了图像常常
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2022-01-06 14:17:16
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1，了解mmseg和libmmsegMMSeg是一个基于最大匹配算法的两种变体的中文单词识别系统。简单来说就是算法。LibMMSeg 是Coreseek.com为 Sphinx 全文搜索引擎设计的中文分词软件包，其在GPL协议下发行的中文分词法，采用Chih-Hao Tsai的MMSEG算法。LibMMSeg 采用C++开发，同时支持Linux平台和Windows平台。2，mmseg词典mmseg
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2023-10-07 13:46:01
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# Python 在医学中的应用
## 引言
随着科技的不断进步，Python 逐渐成为医学研究和临床应用领域的重要工具。它以其简易的语法和丰富的库支持，帮助科研人员处理大量数据，进行生物信息学分析，以及机器学习模型的构建。本文将介绍 Python 在医学中的一些应用场景，并带有相关代码示例。
## Python 的主要应用场景
### 1. 数据分析
医学领域通常涉及大量的实验数据，P
```python !/usr/bin/python coding: utf 8 import struct import sys import binascii import pdb 搜狗的scel词库就是保存的文本的unicode编码，每两个字节一个字符（中文汉字或者英文字母） 找出其每部分的偏
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2018-10-26 17:22:00
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# Python中文词库的实现
## 一、整体流程
为了实现Python中文词库，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Python库 |
| 步骤二 | 下载中文词库数据 |
| 步骤三 | 加载中文词库数据 |
| 步骤四 | 使用中文词库 |
接下来，我将逐步介绍每个步骤的具体实现。
## 二、步骤一：安装Python库
原创
2023-09-04 15:52:56
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中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，然而长久以来，在Python编程领域，一直缺少高准确率、高效率的分词组件。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python中文分词教程之前向最大正向匹配算法的相关资料，需要的朋友可以参考下。 前言大家都知道，英文的分词由于单词间是以空格进行分隔的，所以分词要相对的容易些，而中文就不同了，中文中一个句子的分隔就是以字为单位的了，而所谓的正向最大匹配和逆
# Python 如何生成词库
在自然语言处理（NLP）领域，构建一个词库是基础任务之一。词库通常用于处理文本数据，特别是在文本分类、情感分析和语言建模方面。本文将详细介绍如何使用 Python 生成一个简单的词库，并提供相应的代码示例。这一过程可以被视为构建一个词汇表，其中存储了所有唯一的单词及其频率。
## 问题定义
我们想要处理一组文本数据，提取出其中的单词并构建一个词库。词库不仅包含
文章目录Lucene初识适用场景特性Lucene初识分词器正向索引反向索引Lucene自带分词器项目集成IKAnalyzer分词器IKAnalyze扩展 官方网站： https://lucene.apache.org/ Lucene初识Apache顶级开源项目，Lucene-core是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的框架，提供了完整的查
# 停用词库 Python 实现教程
## 1. 介绍
停用词库是自然语言处理中的一项重要技术，用于去除文本中的常见词语，如“的”、“是”、“在”等，这些词语对于文本分析和机器学习任务没有实质性的贡献。本教程将指导你如何使用 Python 实现停用词库的功能。
## 2. 实现步骤
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤。下表展示了每一步所需的操作和代码：
| 步骤 | 操作 | 代码 |
原创
2023-09-07 06:03:04
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