https://hutool.cn/docs/#/ 入门和安装 A set of tools that keep Java sweet. -- 主页:https://hutool.cn/ | https://www.hutool.club/ -- -- QQ群③:555368316 -- -- QQ群④:718802356 -- 简介 Hutool是一个小而全的Java工具类库,通过静态方法封装,降低相关API的学习成本,提高工作效率,使Java拥有函数式语言般的优雅,让Java语言也可以“甜甜

目前最新版本的lucene自身提供的StandardAnalyzer已经具备中文分词的功能,但是不一定能够满足大多数应用的需要.另外网友谈的比较多的中文分词器还有:CJKAnalyzerChineseAnalyzerIK_CAnalyzer(MIK_CAnalyzer)还有一些热心网友自己写的比较不错的分词器在此就不说了,有兴趣的可以自己研究研究.以上三个中文分词器并不是lucene2.2.jar里提供的.CJKAnalyzer和ChineseAnalyzer分别是lucene-2.2.0目录下

一.前言 之前做solr索引的时候就使用了ANSJ进行中文分词,用着挺好,然而当时没有写博客记录的习惯.最近又尝试了好几种JAVA下的中文分词库,个人感觉还是ANSJ好用,在这里简单总结之. 二.什么是中文分词 百度百科对其定义如下: 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词.分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程.我们知道,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字.句和段能通过明显的分界

pip是python的一个工具包管理工具,可以下载安装需要的工具包,想要使用它来管理工具包首先要安装pip,安装方法可以参照下面这个网址来进行: https://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5518235.html,作者在这里采用三个步骤就完成了pip的配置.安装完pip我们还需要配置环境变量,这里面还有一些需要注意的细节,具体可以参照下面这个网址: https://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5518235.html 然后我们可以

项目简要:关于java web的一个项目,用的Spring MVCd 框架.鉴于参与此次项目的人中并不是所人都做的Spring,为了能够提高效率,建议大家是先抛开SPring来写自己负责的模块,最后再把各个模块在Spring里面集成. 项目里有一个文本分析的模块是一个同学用hanlp写的,由于在最后集成的时候直接使用maven添加的依赖,但最终测试时无法通过.后经分析发现她坐了实体识别,是自己改了hanlp的词典,手动加了很多词,而且在后期版本的迭代中还有可能继续改了hanlp的词典,这就意味着

CsvUtil是CSV工具类,主要封装了两个方法: getReader 用于对CSV文件读取 getWriter 用于生成CSV文件 1.读取文件 读取为CsvRow CsvReader reader = CsvUtil.getReader(); //从文件中读取CSV数据 CsvData data = reader.read(FileUtil.file("test.csv")); List<CsvRow> rows = data.getRows(); //遍历行 for

//导入包 import org.apache.commons.lang3.StringUtils //判断不为空 不包含空格 StringUtils.isNotEmpty(" ") = true //判断不为空 包含空格 StringUtils.isNotBlank(" ") = false //判断为空 不包含空格 StringUtils.isEmpty(null) = true StringUtils.isEmpty("") = true

<?php/** * 中文分词处理方法 *+--------------------------------- * @param stirng  $string 要处理的字符串 * @param boolers $sort=false 根据value进行倒序 * @param Numbers $top=0 返回指定数量,默认返回全部 *+--------------------------------- * @return void */function scws($text, $top = 5

目录 前言 目录 条件随机场(conditional random field CRF) 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验结果 参考文献 前言 通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词.其基本实现原理有三点: 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 安装(Linux环境) 下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup.py install 模式 默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析 全模式,把句

使用Python,字标注及最大熵法进行中文分词 在前面的博文中使用python实现了基于词典及匹配的中文分词,这里介绍另外一种方法, 这种方法基于字标注法,并且基于最大熵法,使用机器学习方法进行训练,将训练出的模型 用于中文分词,效果优于基于词典及匹配的分词方法. Table of Contents 1 背景知识 2 分词思想 2.1 以字分词 2.2 机器学习 3 实验及代码 3.1 数据来源 3.2 各部分数据示例 3.3 各部分代码示例 1 背景知识 2002年以前,自动分词方法基本上基于

http://h2ex.com/1282 现有分词介绍 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是一个信息时代最重要的技术之一,简单来讲,就是让计算机能够理解人类语言的一种技术.在其中,分词技术是一种比较基础的模块.对于英文等拉丁语系的语言而言,由于词之间有空格作为词边际表示,词语一般情况下都能简单且准确的提取出来.而中文日文等文字,除了标点符号之外,字之间紧密相连,没有明显的词边界,因此很难将词提取出来.分词的意义非常大,在中文中,单字作为最基本的语义单位

IK简介 https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4789239.html https://www.cnblogs.com/xing901022/p/5910139.html https://blog.csdn.net/hyx1990/article/details/52892032 https://blog.csdn.net/hyx1990/article/category/6462597 https://yq.aliyun.com/articles/6786 IK

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词.其基本实现原理有三点: 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 安装(Linux环境) 下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup.py install 模式 默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析 全模式,把句

__construct 构造器是一个魔术方法,当对象被实例化时它会被调用.在一个类声明时它常常是第一件做的事但是没得必要他也像其他任何方法在类中任何地方都可以声明,构造器也能像其他方法样继承.如果我们想到以前继承例子从介绍到oop,我们能添加构造方法到Animal 类中,如: class Animal{ public function __construct() { $this->created = time(); $this->logfile_handle = fopen('/tmp/log

本文转载http://blog.csdn.net/jspamd/article/details/8194919 不同的Lucene分析器Analyzer,它对TokenStream进行分词的方法是不同的,这需要根据具体的语言来选择.比如英文,一般是通过空格来分割词条,而中文汉字则不能通过这种方式,最简单的方式就是单个汉字作为一个词条. TokenStream是通过从设备或者其他地方获取数据源而构造的一个流,我们要执行分词的动作,应该对这个TokenStream进行操作. TokenStream也

这个标题有点牵强因为php有不只9种魔术方法, 但是这些将会引导你使用php魔术方法一个好的开始.它可能魔幻,但是并不需要魔杖. 这些'魔术'方法拥有者特殊的名字,以两个下划线开始,表示这些方法在php特定事件下将会被触发.这可能听起来有点自动魔法但是它真的很酷的,我们已经看过一个简单的例子在 last post,即我们使用一个构造器-使用这个作为我们第一个例子 __construct 构造器是一个魔术方法,当对象被实例化时它会被调用.在一个类声明时它常常是第一件做的事但是没得必要他也像其他任何

 Elasticsearch默认提供的分词器,会把每个汉字分开,而不是我们想要的根据关键词来分词,我是中国人 不能简单的分成一个个字,我们更希望 “中国人”,“中国”,“我”这样的分词,这样我们就需要安装中文分词插件,ik就是实现这个功能的. elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件,支持自定义词库. 现在开始安装ik分词器,安装之前,先说明一些变化: 之前可以在node节点上配置index默认的分词器,如果是多节点,那么在每个节点上都配置就行了.这个有点不灵活,

这些'魔术'方法拥有者特殊的名字,以两个下划线开始,表示这些方法在PHP特定事件下将会被触发.这可能听起来有点自动魔法但是它真的很酷的,我们已经看过一个简单的例子在 last post,即我们使用一个构造器-使用这个作为我们第一个例子. __construct 构造器是一个魔术方法,当对象被实例化时它会被调用.在一个类声明时它常常是第一件做的事但是没得必要他也像其他任何方法在类中任何地方都可以声明,构造器也能像其他方法样继承.如果我们想到以前继承例子从介绍到oop,我们能添加构造方法到Anima

elasticsearch对英文会拆成单个单词,对中文会拆分成单个字.下面来看看是不是这样. 首先测试一下英文: GET /blog/_analyze { "text": "Installation and Upgrade Guide" } 返回结果如下: { "tokens": [ { "token": "installation", "start_offset": 0, "