目标 查看jieba分词组件源码,分析源码各个模块的功能,找到分词模块,实现能自定义分词字典,且优先级大于系统自带的字典等级,以医疗词语邻域词语为例. jieba分词地址:github地址:https://github.com/fxsjy/jieba jieba四种分词模式 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析. 按照优先级只显示一次需要划分的词语. 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义. 比如清华大学,会划词显示 清华/ 清华大学/ 华大/

分词是自然语言处理中最基本的一个任务,这篇小文章不介绍相关的理论,而是介绍一个电子病历分词的小实践. 开源的分词工具中,我用过的有jieba.hnlp和stanfordnlp,感觉jieba无论安装和使用都比较便捷,拓展性也比较好.是不是直接调用开源的分词工具,就可以得到比较好的分词效果呢?答案当然是否定的.尤其是在专业性较强的领域,比如医疗行业,往往需要通过加载相关领域的字典.自定义字典和正则表达式匹配等方式,才能得到较好的分词效果. 这次我就通过一个电子病历分词的小实践,分析在具体的分词任务

1.需求 先说一下需求场景吧,我们知道 jeecg 中提供了下拉,其中包含两种使用场景: 一种是直接通过 t:dictSelect 使用,再就是 t:dgCol  用于表头的列表工具条标签: 总之就是这个样子 需求来了,我们想要下拉的数据有个排序,比如原来没有排序的 再来看一下数据字典表中的数据如下: 然后,我们希望通过 类型编码做一个 倒序的排序,最终的效果如下: 2.解决过程 首先通过查找资料了解到,下拉中有个 dictionary 属性,可以通过自定义字典实现效果,格式:表名,编码,显示文

<script type="text/javascript" language="javascript"> //自定义字典对象 function Dictionary(){ this.data ={}; this.put = function(key,value){ this.data[key] = value; }; this.get = function(key){ return this.data[key]; }; this.remove = fu

最近在做一个项目的时候遇到了这么一个问题,就是省市区的联动呢,我们需要自定义字典来设置,那么微信小程序自带的省市区选择就不能用了,经过三根烟的催化,终于写出来了.下面献上代码示例. 首先是在utils文件夹存入arealist.js文件,内容为: const areaList=[ { name:'河南', id:, parentId: },{ name:'浙江', id:, parentId: },{ name:'郑州', id:, parentId: },{ name:'新乡', id:, p

前言 这节里其实一直都在讨论对象这个在js中的万能的数据结构.对象可以表式为多种的形式,表示为字典和数组之间的区别.更多的我觉得这章讨论多的是一些对应实现功能的相关操作,有可能出现的bug以及如何避免来修复这些bug.比如下面会说到的for...in枚举属性的操作,可能因为对原型的一些操作,最终造成数据对象的操作的破坏.对于属性顺序有要求的如何处理,对类数组如何处理等.下面再一起一条一条回顾一下,这章里的主要内容.我觉得没必要讲的会一语带过,相比前面的几章,个人觉得这章的内容重点很少,注意几点就

英文分词的第三方库NLTK不错,中文分词工具也有很多(盘古分词.Yaha分词.Jieba分词等).但是从加载自定义字典.多线程.自动匹配新词等方面来看. 大jieba确实是中文分词中的战斗机. 请随意观看表演 安装 分词 自定义词典 延迟加载 关键词提取 词性标注 词语定位 内部算法 安装 使用pip包傻瓜安装:py -3 -m pip install jieba / pip install jiba(windows下推荐第一种,可以分别安装python2和3对应jieba) pypi下载地址

一,文本挖掘 1.1,什么是文本挖掘 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的,可理解的,最终可用的知识的过程,同时运用这些知识更好的组织信息以便将来参考 1.2,文本挖掘基本流程 收集数据 数据集.如果是已经被人做成数据集了,这就省去了很多麻烦事 抓取.这个是 Python 做得最好的事情,优秀的包有很多,比如 scrapy,beautifulsoup等等. 预处理(对这里的高质量讨论结果的修改,下面的顺序仅限英文) 去掉抓来的数据中不需要的部分,比如 HTML TAG,只保留文本.结合 b

声明:由于担心CSDN博客丢失,在博客园简单对其进行备份,以后两个地方都会写文章的~感谢CSDN和博客园提供的平台.        前面讲述了很多关于Python爬取本体Ontology.消息盒InfoBox.虎扑图片等例子,同时讲述了VSM向量空间模型的应用.但是由于InfoBox没有前后文和语义概念,所以效果不是很好,这篇文章主要是爬取百度5A景区摘要信息,再利用Jieba分词工具进行中文分词,最后提出文本聚类算法的一些概念知识.        相关文章:        [Python爬虫]

知识内容: 1.jieba库的使用 2.wordcloud库的使用 参考资料: https://github.com/fxsjy/jieba https://blog.csdn.net/fontthrone/article/details/72775865 一.jieba库的使用 1.jieba库介绍 jieba是优秀的中文分词第三方库,使用pip安装后可以使用其来对中文文本进行分词 特点: 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析,单词无冗余: 全模式,把句子中所有的

基础概念 本文在进行文本相似度分析过程分为以下几个部分进行, 文本分词 语料库制作 算法训练 结果预测 分析过程主要用两个包来实现jieba,gensim jieba:主要实现分词过程 gensim:进行语料库制作和算法训练 结巴(jieba)分词 在自然语言处理领域中,分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤.用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库,中文文本预处理可选择jieba库.结巴分词是基于统计的分词方法,它对给出大量已经分词的文本,利用统计机器学习模型学习词语

---恢复内容开始--- 一.结巴中文分词涉及到的算法包括: (1) 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): (2) 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: (3) 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. 结巴中文分词支持的三种分词模式包括: (1) 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析: (2) 全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不

1.精确模式:试图将句子最精确地分开,适合文本分析 seg_list = jieba.cut(test_text, cut_all=False) seg_list = " ".join(seg_list) print("cut_all=False:", seg_list) 输出: cut_all=False: 我 今天下午 打篮球 2.全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义 seg_list2 = jieba.cut(test_

python学习笔记整理 数据结构--字典 无序的 {键:值} 对集合 用于查询的方法 len(d) Return the number of items in the dictionary d. 返回元素个数 d[key] Return the item of d with key key. Raises a KeyError if key is not in the map. If a subclass of dict defines a method _missing_() and key

在一次接口对接中,要用到base64自定义编码表来进行编码和解码,从网上搜索了一下,讲原理的比较多也比较透彻,提供的编码的例子但是没有解码的,以下是自己实现的一个base64自定义字典解码的例子,比较粗糙,测试过集会应该没有问题,需要这块的可以拿去看一下,先将别人博客将原理的拿过来 Base64编码,是我们程序开发中经常使用到的编码方法.它是一种基于用64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法.它通常用作存储.传输一些二进制数据编码方法!也是MIME(多用途互联网邮件扩展,主要用作电子邮件标准)

2018-12-31 更新声明:切片系列文章本是分三篇写成,现已合并成一篇.合并后,修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动.原系列的单篇就不删除了,毕竟也是有单独成篇的作用.特此声明,请阅读改进版—— Python进阶:全面解读高级特性之切片!https://mp.weixin.qq.com/s/IRAjR-KHZBPEEkdiofseGQ 切片是 Python 中最迷人最强大最 Amazing 的语言特性(几乎没有之一),在<Python进阶:切片的

在使用jieba分词时,发现分词准确度不高.特别是一些专业词汇,比如堡垒机,只能分出堡垒,并不能分出堡垒机.这样导致的问题是很多时候检索并不准确. 经过对比测试,发现nlpir进行分词效果更好.但是nlpir的效率和各种支持又没有jieba那么好,因此采用了一种折中的方案. 就是先用nlpir生成字典,然后使用jieba利用字典进行分词. 首先安装pynlpir.pynlpir的相关说明可以参考https://pynlpir.readthedocs.io/en/latest/index.html

目录 列表数据类型的内置方法 作用 定义方式 优先掌握的方法 需要掌握的方法 元祖类型的内置方法 作用 定义方式 优先掌握的方法(参考列表方法) 字典类型的内置方法 作用 定义方式 优先掌握的方法 需要掌握的方法 集合类型内置方法 定义方式 优先掌握的方法 需要掌握的方法 布尔类型 作用 数据类型总结 可变.不可变的判断方式: 知识拓展 拷贝 浅拷贝 深拷贝 附图(灵魂画师提供) 拷贝示意图 浅拷贝示意图 深拷贝 三者合一 至尊无敌超级VIP联合版 今天的课程主要针对部分数据类型的内置方法进行了

jieba简介 python在数据挖掘领域的使用越来越广泛.想要使用python做文本分析,分词是必不可少的一个环节在python的第三方包里,jieba应该算得上是分词领域的佼佼者. GitHub地址:https://github.com/fxsjy/jieba 安装方法 # 全自动安装: easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba # 半自动安装: 先下载 http://pypi.python.org/pypi/j

一.jieba库用于分词,https://github.com/fxsjy/jieba 二.分词:分词精细:全局(文本分析)<精确(快速成词)<搜素(搜素引擎分词) #分词 str=r'今天我们中出了一个叛徒,不想领导领导的领导不是好领导' a=jieba.cut(str,cut_all=True,HMM=False) #分词(字符串,是否采用全局模式(默认False精确模式),是否使用HMM模式(默认True)) print(a)#返回可迭代的生成器 print(','.join(a)) b

通过查阅网上相关资料和查看微软源码,我对Dictionary有了更深的理解. Dictionary,翻译为中文是字典,通过查看源码发现,它真的内部结构真的和平时用的字典思想一样. 我们平时用的字典主要包括两个两个部分,目录和正文,目录用来进行第一次的粗略查找,正文进行第二次精确查找.通过将数据进行分组,形成目录,正文则是分组后的结果. 而Dictionary对应的是 int[] buckets 和 Entry[] entries,buckets用来记录要查询元素分组的起始位置(这么些是为了方便理