对于一段英文,如果希望提取其中的的单词,只需要使用字符串处理的split()方法即可,例如“China is a great country”.   然而对于中文文本,中文单词之间缺少分隔符,这是中文及类似语言独有的“分词问题”. jieba(“结巴”)是python中一个重要的第三方中文分词函数库.jieba库是第三方库,不是python安装包自带的,因此,需要通过pip指令安装. Windows 下使用命令安装:在联网状态下,在命令行下输入 pip install jieba 进行安装,安装

如何生成动态库 net小伙 已经在此文中说明——[C]——如何生成静态库和动态库:接下来就要看看动态库中函数的作用范围: 首先我们使用命令   gcc -fPIC -shared -o libtest.so test.c 生成一个动态库 —— libtest.so. test.c 代码如下(一个很简单的输出函数): #include <stdio.h> #include <string.h> void test(void){ printf("the test is the

下面为string.h文件中函数的详细用法: strcpy函数名:strcpy功 能: 拷贝一个字符串到另一个用 法: char *strcpy(char *destin, char *source); strncpy函数名:strncpy原型:char *strncpy(char *dest, char *src,size_tn);功能:将字符串src中最多n个字符复制到字符数组dest中(它并不像strcpy一样遇到NULL才停止复制,而是等凑够n个字符才开始复制),返回指向dest的指针.

linux C 中声明并初始化一个变量const char a[512]="test";后,接着调用了一个静态库中的函数函数test(b);,a并没有传入test函数,但在调用这个函数后a的值就改变了,变成了类似于??@????的乱码. 原来是因为静态库头文件包含错误:静态库也是自己写的,在使用时包含的头文件过期了,与当前版的静态库不匹配,使用与静态库匹配的头文件即可.

1 STL的map表里有一个erase方法用来从一个map中删除掉指令的节点  2 eg:  3 map<string,string> mapTest;  4 typedef map<string,string>::iterator ITER;  5 ITER iter=mapTest.find(key);  6 mapTest.erase(iter);  7 像上面这样只是删除单个节点,map的形为不会出现任务问题,  8 但是当在一个循环里用的时候,往往会被误用,那是因为使用者

开学就要上OOP了.....感觉十分萌萌哒- -! 整理自<ACM程序设计>,本文为转载(原文地址) 迭代器(iterator) 个人理解就是把所有和迭代有关的东西给抽象出来的,不管是数组的下标,指针,for里面的.list里面的.vector里面的,抽象一下变成了iterator #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { vector<int> v; ;

unique() numpy.tolist() collections.defaultdict() random.sample()[] 1. unique():返回参数数组中所有不同的值,并按照从小到大排序 可选参数: return_index=True: 返回新列表中的每个元素在原列表中第一次出现的索引值,因此元素个数与新列表中元素个数一样: return_inverse=True:返回原列表中的每个元素在新列表中出现的索引值,因此元素个数与原列表中元素个数一样. #一.元素为数值型数据 im

操作符 如果源序列是空的 源序列只包含一个元素 源序列包含多个元素 First 抛异常 返回该元素 返回第一个元素 FirstOrDefault 返回default(TSource) 返回该元素 返回第一个元素 Last 抛异常 返回该元素 返回最后一个元素 LastOrDefault 返回default(TSource) 返回该元素 返回最后一个元素 Single 抛异常 返回该元素 抛异常 SingleOrDefault 返回default(TSource) 返回该元素 抛异常 很明显,如果

使用jieba库分词 一.什么是jieba库 1.jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库,中文文本需要通过分词获得单个词语. 2.jieba库的使用:(jieba库支持3种分词模式) 通过中文词库的方式识别 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词 全模式:把文本所有可能的词语都描述出来,有冗余 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词进行切分 3.jieba库是属于python中优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 二.安装jieba库 途径1:百度jieba库下载(百度上很

Note of Jieba ( 词云图实例 ) Note of Jieba jieba库是python 一个重要的第三方中文分词函数库,但需要用户自行安装. 一.jieba 库简介 (1) jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组:除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能. (2) jieba 库支持3种分词模式: 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析. 全模式:将句子中所以可以成词的词语都扫描

1.jieba库,介绍如下: (1) jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组:除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能. (2) jieba 库支持3种分词模式: 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析. 全模式:将句子中所以可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能消除歧义. 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长分词再次切分,提高召回率,适合搜索引擎分词. 2.按安装jieba库 (1)

一.安装jieba库 :\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba 二.jieba库解析 jieba库主要提供提供分词功能,可以辅助自定义分词词典. jieba库中包含的主要函数如下: jieba.cut(s)                                                               精确模式,返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut(s,cut_all=True)                  

1.jieba库基本介绍 (1).jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 - 中文文本需要通过分词获得单个的词语         - jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2).jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库 - 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率         - 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 - 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1).jie

jieba库的使用: (1)  jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库,jieba 支持三种分词模式:精确模式.全模式和搜索引擎模式,下面是三种模式的特点. 精确模式:试图将语句最精确的切分,不存在冗余数据,适合做文本分析 全模式:将语句中所有可能是词的词语都切分出来,速度很快,但是存在冗余数据 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次进行切分. (2).jieba库常用函数 函数 描述 jieba.lcut(s) 精确模式,返回一个列表类型的分词结果>>>jieb

1.jieba库基本介绍 (1).jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 - 中文文本需要通过分词获得单个的词语         - jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2).jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库 - 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率         - 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 - 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1).jie

jieba库是python 一个重要的第三方中文分词函数库,但需要用户自行安装. 一.jieba 库简介 (1) jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组:除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能. (2) jieba 库支持3种分词模式: 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析. 全模式:将句子中所以可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能消除歧义. 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长

一.jieba库的使用与说明 1.jieba库基本介绍 jieba库是优秀的中文分词第三方库 -中文文本需要通过分词获得单个的词语         - jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 2.jieba库使用说明 (1).jieba分词的三种模式 精确模式.全模式.搜索引擎模式 - 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词         - 全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余 - 搜索引擎模式:在精确模式

第一步:先安装jieba库 输入命令:pip install jieba jieba库常用函数: jieba库分词的三种模式: 1.精准模式:把文本精准地分开,不存在冗余 2.全模式:把文中所有可能的词语都扫描出来,存在冗余 3.搜索引擎模式:在精准模式的基础上,再次对长词进行切分 精准模式: >>> import jieba >>> jieba.lcut("中国是一个伟大的国家") Building prefix dict from the def

1.jieba库基本介绍 (1).jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 - 中文文本需要通过分词获得单个的词语         - jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2).jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库 - 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率         - 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 - 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1).jie

前面写过动态链接库 延迟绑定的一篇博文,那篇文章我非常喜欢,但是当时刚搞清楚,自己写的比较凌乱,我最近学习了Ulrich Drepper的How to write share library,学习了几篇其他的讲述动态链接的文章,再次整理了这篇文章.       有一个问题是我们调用了动态链接库里面的函数,我们怎么知道动态链接库里面的函数的地址呢?事实上,直到我们第一次调用这个函数,我们并不知道这个函数的地址,这个功能要做延迟绑定 lazy bind. 因为程序的分支很多,并不是所有的分支都能跑到