这是老师大作业需要的技术才知道hanlp这个外部包  使用方法 包以及数据如下GIT下载很慢我传百度云了   链接:https://pan.baidu.com/s/14a22v1g_CAQN-G-k8f3Ovw  提取码:yfse  1 把你的下载的data解压到你项目的根目录下 例如你项目文件夹叫 test  把data文件夹放在text文件夹下就行 2 配置 hanlp.properties 把这个文件放在你需要调用hanlp的目录下(那个文件调用了这外部包方法就放在跟这个文件同级的目录下)

python调用hanlp分词包手记   Hanlp作为一款重要的分词工具,本月初的时候看到大快搜索发布了hanlp的1.7版本,新增了文本聚类.流水线分词等功能.关于hanlp1.7版本的新功能,后面有使用的到时候在给大家分享.本篇分享一个在python里调用hanlp分词包的过程文章,供需要的朋友参考学习交流!以下为文章内容: 1.在python下安装pyhanlp sudo pip install pyhanlp (详见pyhanlp官方文档) 2.pyhanlp的一些使用方法 (1)Ha

本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果.为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章. 学习内容 在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里.但后者相对麻烦且目前样本量不大.我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词

HanLP分词命名实体提取详解   分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章,文章中分享的内容略有一段时间(使用的hanlp版本比较老),最新一版的hanlp已经出来了,也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升! 文本挖掘是抽取有效.新颖.有用.可理解的.散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程.对于文本来说,由于语言组织形式各异,表达方式多样,文本里面提到的很多要素,如人名.手机号.组织名.地名等都称之为实体.在工程领域,招投标文件里的这些实体信息至

算法介绍 最近要做领域概念的提取,TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理. 关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html. 计算公式比较简单,如下: 预处理 由于需要处理的候选词大约后3w+,并且语料文档数有1w+,直接挨个文本遍历的话很耗时,每个词处理时间都要一分钟以上. 为了缩短时间,首先进行分词,一个词输出为一行方便统计,分词工具选择的是HanLp. 然后,将一个领域的文档合并到一

本篇分享一个hanlp分词工具应用的案例,简单来说就是做一图库,让商家轻松方便的配置商品的图片,最好是可以一键完成配置的. 先看一下效果图吧: 商品单个推荐效果:匹配度高的放在最前面 这个想法很好,那怎么实现了.分析了一下解决方案步骤: 1.图库建设:至少要有图片吧,图片肯定要有关联的商品名称.商品类别.商品规格.关键字等信息. 2.商品分词算法:由于商品名称是商家自己设置的,不是规范的,所以不可能完全匹配,要有好的分词库来找出关键字.还有一点,分词库要能够自定义词库,最好能动态添加.如果读者不

本篇导航: flask实现分页 添加后保留原url搜索条件 单例模式 一.flask实现分页 1.django项目中写过的分页组件 from urllib.parse import urlencode,quote,unquote class Pagination(object): """ 自定义分页 """ def __init__(self,current_page,total_count,base_url,params,per_page_co

首先需要知道的一个知识点: 1.request.GET是一个QueryDict类型的,要想取出?后面的结构就用request.GET.urlencode() 2.request.GET默认是不可修改的,需要把params = QueryDict(mutable=True) ,mutable这个参数设置成True 这样就可以修改了.就可以设置值了. print(type(request.GET)) #<class 'django.http.request.QueryDict'> from dja

本篇导航: flask实现分页 添加后保留原url搜索条件 单例模式 一.flask实现分页 1.django项目中写过的分页组件 from urllib.parse import urlencode,quote,unquote class Pagination(object): """ 自定义分页 """ def __init__(self,current_page,total_count,base_url,params,per_page_co

新发布1.7.0版本的hanlp自然语言处理工具包差不多已经有半年时间了,最近也是一直在整理这个新版本hanlp分词工具的相关内容.不过按照当前的整理进度,还需要一段时间再给大家详细分享整理的内容.昨天正好看到的这篇关于关于1.7.0版本hanlp分词在spark中的使用介绍的文章,顺便分享给大家一起学习一下! 以下为分享的文章内容: HanLP分词,如README中所说,如果没有特殊需求,可以通过maven配置,如果要添加自定义词典,需要下载“依赖jar包和用户字典". 直接"jav

今日内容前戏 静态字段和字段 先来看下面一段代码 class Foo: x = 1 # 类变量.静态字段.静态属性 def __init__(self): y = 6 # 实例变量.字段.对象属性 # 实例方法 def func(self): pass # 静态方法 @staticmethod def func(): pass # 类方法 @classmethod def func(): pass @property def start(self) pass 官方说法:x称之为 类变量  y称之

如果你想从别的 Git 托管服务那里复制一份源代码到新的 Git 托管服务器上的话,可以通过以下步骤来操作. 1) 从原地址克隆一份裸版本库,比如原本托管于 GitHub git clone --bare git://github.com/username/project.git 2) 然后到新的 Git 服务器上创建一个新项目,比如 Gitcafe. 3) 以镜像推送的方式上传代码到 GitCafe 服务器上. cd project.git git push --mirror git@gitc

接上一章,动态页面抓取——抓取京东评论区内容. url=‘https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv399&productId=4560435&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1’ 重点是productId——产品id.page——页码.pag

转载请注明出处  “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体,繁体分词,还支持自定义词库. jieba的分词,提取关键词,自定义词语. 结巴分词的原理 原文链接:http://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/78722754 1.jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参数用来控制是否采用全模式:HMM

文章大纲 Elastic search & kibana & 分词器 安装 版本控制 下载地址 Elastic search安装 kibana 安装 分词器配置 Elastic search & kibana & 分词器 安装 版本控制 ES版本:7.2.0 分词器版本: kibana 版本:7.2.0 下载地址 ES 下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-2-0 kib

有些时候我们需要对git仓库中的项目进行一些迁移,如从a账号迁移到b账号下,从github平台迁移到内部的gitlab平台等.一般平台会自带 migrate 或者 import 的功能,可以很方便的进行仓库的迁移.当然,我们也可以自行进行迁移,当需要迁移的项目比较多时,脚本进行迁移更快捷. 下面来看看如何进行手动迁移,同时在迁移后,保留原项目的分支和tag,以及提交记录等. 先将待迁移的项目 clone 下来 git clone --mirror <url_of_old_repo> cd &l

说明 ·目前的实现方式是以远程词库的内容重新构建CustomDictionary.trie,demo主要是为了实现同步远程词库,对性能暂不作考虑,对性能要求要以CustomDictionary.dat为基础实现 按hanlp作者述 trie后期可能会取消 目前CustomDictionary使用DAT储存词典文件中的词语,用BinTrie储存动态加入的词语,前者性能高,后者性能低 之所以保留动态增删功能,一方面是历史遗留特性,另一方面是调试用:来可能会去掉动态增删特性. ·ik的方案,远程词库并

这篇文章主要是记录HanLP标准分词算法整个实现流程. HanLP的核心词典训练自人民日报2014语料,语料不是完美的,总会存在一些错误.这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果,这时请打开调试模式排查问题: HanLP.Config.enableDebug(); 那什么是语料呢?通俗的理解,就是HanLP里面的二个核心词典.假设收集了人民日报若干篇文档,通过人工手工分词,统计人工分词后的词频:①统计分词后的每个词出现的频率,得到一元核心词典:②统计两个词两两相邻出现的频率,得到二元核心词典.根据贝

这是另一套基于CRF的词法分析系统,类似感知机词法分析器,提供了完善的训练与分析接口. CRF的效果比感知机稍好一些,然而训练速度较慢,也不支持在线学习. 默认模型训练自OpenCorpus/pku98/199801.txt,随hanlp 1.6.2以上版本发布. 语料格式等与感知机词法分析器相同,请先阅读<感知机词法分析器>. 中文分词 训练 CRFSegmenter segmenter = new CRFSegmenter(null); segmenter.train("data

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器.因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment分词器. 今天的文章还会介绍各分词词典文件的使用位置以及作用,相信小伙伴们看了今天的文章应该不会再在github上提出干预自定义不生效的问题

一.Ansj 1.利用DicAnalysis可以自定义词库: 2.但是自定义词库存在局限性,导致有些情况无效: 比如:“不好用“的正常分词结果:“不好,用”. (1)当自定义词库”好用“时,词库无效,分词结果不变. (2)当自定义词库 “不好用”时,分词结果为:“不好用”,即此时自定义词库有效. 3.由于版本问题,可能DicAnalysis, ToAnalysis等类没有序列化,导致读取hdfs数据出错 此时需要继承序列化接口 1|case class myAnalysis() extends