在本篇博文中，我们将深入探讨如何在R语言中实现英文分词和提取词干的过程。这一过程对于文本挖掘、自然语言处理等业务场景至关重要。用户反馈指出，“我们在进行文本分析时，发现分词效果不佳，词根提取也存在很多冗余”，这使得我们的分析结果不够准确和可靠。以下是问题的演进过程：
### 时间轴
- **2023年1月**：用户首次反馈分词效果不佳。
- **2023年3月**：进行了初步的算法调整，但结果仍
# 提取词干（Stemming）的Java实现
## 引言
欢迎来到开发者的世界！作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现提取词干（Stemming）的功能。提取词干是自然语言处理（NLP）中的一个重要步骤，用于将单词转化为它们的基本词干形式。在本文中，我将向你展示如何使用Java来实现这一功能。
## 流程概述
在开始实现之前，让我们先了解一下整个提取词干的流程。下面是一个简单的流程图，展
原创
2023-08-04 04:27:44
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Lucene里面的分词器里面有一个PorterStemFilter类，里就用到了著名的词干提取算法。所谓Stemming，就是词干，在英语中单词有多种变形。比如单复数加s，进行时加ing等等。在分词的时候，如果能够把这些变形单词的词根找出了，对搜索结果是很有帮助的。Stemming算法有很多了，三大主流算法是Porter stemmin
take up 占用，接受，培养，开始对…产生兴趣take off 起飞，脱掉，取消，模仿take on&nbs
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2023-11-09 05:09:32
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1.Object-Oriented ['əbdʒekt'ɔ:rɪəntɪd] 面向对象 adj2.inheritance [ɪnˈherɪtəns] 继承;遗传;遗产 n inherit [ɪnˈherɪt] 继承 v3.encapsulation 包装，封装，包裹 n  
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2024-03-11 09:10:11
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此文文章主要介绍了在Python中使用NLTK库实现对词干的提取的教程,其中还用到了Pandas和IPython,需要的朋友可以参考下什么是词干提取？ 在语言形态学和信息检索里，词干提取是去除词缀得到词根的过程─—得到单词最一般的写法。对于一个词的形态词根，词干并不需要完全相同；相关的词映射到同一个词干一般能得到满意的结果，即使该词干不是词的有效根。从1968年开始在计算机科学领域出现了词干
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2023-12-18 14:39:10
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Java提取字符串中的汉字、字母、数字1.提取汉字public static void main(String[] args) {
String str = " 我是123一段测abd试 空a格 的字符 串 ";
System.out.println("过滤出汉字：" + str.replaceAll("\\s*","").replaceAll("[^(\\u4e0
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2023-05-31 15:10:12
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曾经在学习SEO撰写TDK的时候，老师给我们举了一个例子：月饼批发_提供2014月饼批发团购价格-XX月饼批发厂家。当时还不明白标题里包含了百度中文分析算法技术。在源源不断的学习中，才后知后觉这就是传闻中的分词算法。分词算法原理较为复杂，置身SEO行业我们需要掌握一些能够为我们所用的技术原理，跟SEO不能产生多大关系的也不必费心去研究。那么如何利用百度搜索分词算法布局关键词，告别堆砌呢？跟着本文一
分词技术是NLP领域中十分关键的一部分，无论是使用机器学习还是深度学习，分词的效果好坏直接影响到最终结果。在中文领域中最常用的分词工具是结巴分词（jieba）,下面简单的介绍下分词的技术以及jieba的原理和代码分析，主要是添加了一些注释，仅供参考。中文分词目前中文分词技术主要分为两类，基于词典的分词方法，基于概率统计的分词方法。基于词典分词 顾名思义，根据已有词典进行分词，类似于查字典。基于词典
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2023-12-14 13:14:09
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# Hanlp 不分词获取词性
在自然语言处理领域，分词是一个非常重要的任务，它可以将一个句子拆分成一个个独立的词语，方便后续的处理。而词性标注则是指对分词结果中的每个词语进行标注，使得我们可以更好地理解句子的语法结构和意义。Hanlp是一个优秀的自然语言处理工具包，可以帮助我们进行中文文本的分词和词性标注。但是有时候我们不需要进行分词，只想直接获取词性，那么该如何使用Hanlp呢？本文将介绍如
原创
2024-03-04 05:12:05
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结巴分词在SEO中可以应用于分析/提取文章关键词、关键词归类、标题重写、文章伪原创等等方面，用处非常多。具体结巴分词项目：https://github.com/fxsjy/jieba安装方法：以mac系统为例(因为自己用mac系统)：在终端输入：[Asm] 纯文本查看 复制代码pip3 install jieba -i http://pypi.douban.com/simple --trusted
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2024-08-14 15:35:28
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#前言 大多数语言的单词都可以 词形变化 ，意味着 下列单词可以改变它们的形态用来表达不同的意思：单复数变化 ： fox 、foxes时态变化 ： pay 、 paid 、 paying性别变化 ： waiter 、 waitress动词人称变化 ： hear 、 hears代词变化 ： I 、 me 、 my不规则变化 ： ate 、 eaten情景变化 ： so be it 、 were it
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2024-07-24 16:46:23
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Java 结巴分词根据词性取词的描述
在处理中文文本分析时，分词是基础而关键的一步。结巴分词是一个在Java生态中广泛使用的开源库，它提供了灵活且高效的中文分词功能。通过结合词性标注，我们可以在分词的基础上进行更深层次的语言处理，比如信息提取、情感分析等。本文将详细记录如何在Java中实现基于词性的结巴分词。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境已经准备好。在此过程中，
Hello，World！从去年开始学习Python，在长久的学习过程中，发现了许多有趣的知识，不断充实自己。今天我所写的内容也是极具趣味性，关于优秀的中文分词库——jieba库。?关于Jieba ?什么是jieba？1、jieba 是目前表现较为不错的 Python 中文分词组件，它主要有以下特性：中文文本需要通过分词获得单个的词语j
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2023-11-15 15:04:22
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背景知识视频教程本文将开发产生圆形鼓面声波图形所需的图形和动画机制。理论一维波形可以通过傅立叶分析描述为由正弦波之和组成，以整数谐波间隔组成。在敲击乐器(例如鼓)的作用下，二维膜上的波传播受贝塞尔微分方程的控制。 x = 0的值被称为第一类贝塞尔函数，可用于模拟圆形或环形薄膜(例如铃鼓或鼓头)的振动模式。 下面绘制了α= 0、1、2时的第一类Jα的贝塞尔函数。圆形传播的弹性薄圆形膜受贝塞尔微分方程
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2024-03-13 22:07:58
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今天想和大家分享手机提词器哪个好用。在现代社会中，录制视频已经成为了越来越多人所必需的一种技能，随着视频内容的普及和需求的不断增加，许多人都开始通过手机来进行视频拍摄。然而，在拍摄视频的过程中，很多人经常会遇到忘词的尴尬情况，这不仅会影响到视频的质量，还会让自己感到尴尬和困惑。为了避免这种情况的发生，这种情况下，可以使用手机上的提词工具来帮助记忆。那么你知道手机提词器哪个好用吗？不知道的话，还不快
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2023-09-15 15:05:36
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结巴分词 0.34 发布，更新内容如下：2014-10-20: version 0.341. 提升性能，词典结构由Trie改为Prefix Set，内存占用减少2/3, 详见：https://github.com/fxsjy/jieba/pull/187；by @gumblex2. 修复关键词提取功能的性能问题jieba"结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 "Jieba"Featur
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2024-08-02 18:44:32
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Python jieba 中文分词的使用使用jieba分词来实现《本草纲目》里面常用药材。#得出不需要的常用词首先你要下载一份《本草纲目》.txt，这样程序才能正常运行
import jieba
txt=open(‘本草纲目.txt’,‘rb’).read()
words=jieba.lcut(txt)
counts={}
print(words)
for word in words:
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2023-11-21 21:41:59
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目前我常常使用的分词有结巴分词、NLPIR分词等等最近是在使用结巴分词，稍微做一下推荐，还是蛮好用的。 一、结巴分词简介利用结巴分词进行中文分词，基本实现原理有三：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
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2024-08-13 10:55:56
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# Python获取词典的大小
词典（Dictionary）是Python中一种非常重要的数据结构，它是无序的键值对集合。在实际的编程任务中，我们经常需要获取词典的大小，也就是词典中键值对的数量。本文将介绍如何使用Python获取词典的大小，并提供相应的代码示例。
## 词典的大小
Python中的词典是一种可变的、无序的映射类型，它由键（key）和值（value）组成的键值对集合。词典中的
原创
2023-11-09 15:36:47
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