简介 平时经常用Python写些小程序.在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词,于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词.jieba使用起来非常简单,同时分词的结果也令人印象深刻,有兴趣的可以到它的在线演示站点体验下(注意第三行文字). .NET平台上常见的分词组件是盘古分词,但是已经好久没有更新了.最明显的是内置词典,jieba的词典有50万个词条,而盘古的词典是17万,这样会造成明显不同的分词效果.另外,对于未登录词,jieba“采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterb

名词性从句 在主从复合句中,从句可以充当主句的主语.表语.宾语或同位语.由于在多数情况下,主语.表语.宾语或同位语这四种句子成分由名词性词类充当,所以,我们把这些作用相当于名词的从句统称为名词性从句,把充当主语.表语.宾语或同位语的从句分别称为主语从句.表语从句.宾语从句或同位语从句.也就是说充当什么成分就叫什么从句.名词性从句由连接词(或关联词)引导. 常用的连接词有: 疑问词(who, whom, whose, what, which, where, why, when, how)可以引导主

实现效果: 上一篇文章有附全文搜索结果的设计图,下面截一张开发完成上线后的实图: 基本风格是模仿的百度搜索结果,绿色的分页略显小清新. 目前已采集并创建索引的文章约3W多篇,索引文件不算太大,查询速度非常棒. 刀不磨要生锈,人不学要落后.每天都要学一些新东西. 基本技术介绍: 还记得上一次做全文搜索是在2013年,主要核心设计与代码均是当时的架构师写的,自己只能算是全程参与. 当时使用的是经典搭配:盘古分词+Lucene.net. 前几篇文章有说到,盘古分词已经很多年不更新了,我在Support

续上文VS Code英汉词典插件v0.0.6-改为TS实现, 加测试后, 继续重构(提取常量, 避免var, 添加类型等等), 并完善测试. 测试方法参考: Testing Visual Studio Code Extensions, 调试也支持. 觉得虽然启动测试有一定开销(似乎必需启动一个vscode个例), 但还可以接受. 在重构过程中测试用例起了保驾作用. 借助TypeScript特性, 为所有的接口添加了类型, 比如: export interface 词形变化 { 类型: strin

首先,我们定义好一个LSTM网络,然后给出一个句子,每个句子都有很多个词构成,每个词可以用一个词向量表示,这样一句话就可以形成一个序列,我们将这个序列依次传入LSTM,然后就可以得到与序列等长的输出,每个输出都表示的是一种词性,比如名词,动词之类的,还是一种分类问题,每个单词都属于几种词性中的一种. 我们可以思考一下为什么LSTM在这个问题里面起着重要的作用.如果我们完全孤立的对一个词做词性的判断这样我们需要特别高维的词向量,但是对于LSTM,它有着一个记忆的特性,这样我们就能够通过这个单词前面

http://x-algo.cn/index.php/2016/02/29/crf-name-entity-recognition/ 类似使用CRF实现分词和词性标注,地域识别也是需要生成相应的tag进行标注.这里使用的语料库是1998年1月人民日报语料集.最终学习出来的模型,对复杂的地名识别准确率(F值)非常低,推测是预料中对地名的标注多处是前后矛盾.例如  [华南/ns 地区/n]ns  标为地名实体,但是 东北/f 地区/n 确分开标注,类似错误还有很多.将来有时间可以考虑使用微软的词库 

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典. Features • 中文分词(Character-Based Generative Model) • 词性标准(TnT 3-gram 隐马) • 情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其

1 安装 前言 Stanford CoreNLP的源代码是使用Java写的,提供了Server方式进行交互.stanfordcorenlp是一个对Stanford CoreNLP进行了封装的Python工具包,GitHub地址,使用非常方便. 安装依赖 1:下载安装JDK 1.8及以上版本. 2:下载Stanford CoreNLP文件,解压. 3:处理中文还需要下载中文的模型jar文件,然后放到stanford-corenlp-full-2018-02-27根目录下即可(注意一定要下载这个文件

jieba为自然语言语言中常用工具包,jieba具有对分词的词性进行标注的功能,词性类别如下: Ag 形语素 形容词性语素.形容词代码为 a,语素代码g前面置以A. a 形容词 取英语形容词 adjective的第1个字母. ad 副形词 直接作状语的形容词.形容词代码 a和副词代码d并在一起. an 名形词 具有名词功能的形容词.形容词代码 a和名词代码n并在一起. b 区别词 取汉字“别”的声母. c 连词 取英语连词 conjunction的第1个字母. dg 副语素 副词性语素.副词代码

智课雅思词汇---二十三.动词性后缀-ate-fy-ish-ize 一.总结 一句话总结: 1.-ate(differentiate,maturate)? 后缀:-ate ①[动词后缀] 表示做.造成.使之成....做...事等意义 hyphenate 加连字符 orientate 使向东,定方向 differentiate 区别 triangulate 使成三角形 maturate 使成熟 luxuriate 享受,沉溺 oxygenate 氧化,充氧化 liquidate 清洗,清除 ori

智课雅思词汇---二十四.名词性后缀ary(也是形容词后缀) 一.总结 一句话总结:很多词缀即是名词词缀也是形容词词缀,很多词即是名词也是形容词 1.名词性后缀-tude? 词根词缀:-tude [来源及含义]Latin: a suffix; state, quality, condition of [同源单词]acritude, altitude, altitude, amplitude, amplitude modulation, aptitude 2.名词性后缀-ty-iety-ity?

智课雅思词汇---二十三.名词性后缀mony 一.总结 一句话总结:Latin: action, result of an action or condition; a suffix that forms nouns 词根词缀:-mony [来源及含义]Latin: action, result of an action or condition; a suffix that forms nouns [同源单词]acrimony, patrimony, sanctimony, testimony

智课雅思词汇---二十二.-al即是名词性后缀又是形容词后缀 一.总结 一句话总结: 后缀:-al ②[名词后缀] 1.构成抽象名词,表示行为.状况.事情 refusal 拒绝 proposal 提议 withdrawal 撤退 1.名词性后缀acy是什么意思? 后缀:-acy [名词后缀] 构成抽象名词.表示性质.状态.行为.职权等 determinacy 确定性 conspiracy 阴谋.密谋 supremacy 至高,无上 candidacy 候选人的地位 literacy 识字 pri

智课雅思词汇---二十一.名词性后缀acity是什么意思 一.总结 一句话总结:后缀:-acity [名词后缀] 构成抽象名词,表示性质.状态.情况.与形容词后缀-acious相对应 rapacity 掠夺 vivacity 活泼,有生气 sagacity 聪明,贤明 veracity 诚实,真实 capacity 容量 audacity 大胆 laoqucity 多言,健谈 edacity 贪吃 sequacity 盲从 词根词缀:-acity [来源及含义]Latin: suffix; qu

背景 Ansj 是一个开源的 Java 中文分词工具,基于中科院的 ICTCLAS 中文分词算法,比其他常用的开源分词工具(如mmseg4j)的分词准确率更高.工具支持词性标注,所以就可以依据词性进行分词结果的过滤. 词性介绍  1. 名词 (1个一类,7个二类,5个三类) 名词分为以下子类: n 名词 nr 人名 nr1 汉语姓氏 nr2 汉语名字 nrj 日语人名 nrf 音译人名 ns 地名 nsf 音译地名 nt 机构团体名 nz 其它专名 nl 名词性惯用语 ng 名词性语素 nw 新

Pocket英语语法---一.形容词性物主代词和名词性物主代词 一.总结 一句话总结:名词性物主代词=形容词性物主代词+名词 Is that your umbrella? This is your cup,but where is mine? 1.第一讲 语序和五种基本句式? 基本句式一,主语加谓语 S V基本句式二,主语加系动词加表语 S V P基本句式三,主语加谓语加宾语 S V O基本句式四,主语加谓语加间接宾语加直接宾语 S V o O基本句式五,主语加谓语加宾语加宾补. S V O C

基于JieBaNet+Lucene.Net实现全文搜索   实现效果: 上一篇文章有附全文搜索结果的设计图,下面截一张开发完成上线后的实图: 基本风格是模仿的百度搜索结果,绿色的分页略显小清新. 目前已采集并创建索引的文章约3W多篇,索引文件不算太大,查询速度非常棒. 刀不磨要生锈,人不学要落后.每天都要学一些新东西. 基本技术介绍: 还记得上一次做全文搜索是在2013年,主要核心设计与代码均是当时的架构师写的,自己只能算是全程参与. 当时使用的是经典搭配:盘古分词+Lucene.net. 前几

实现效果: 上一篇文章有附全文搜索结果的设计图,下面截一张开发完成上线后的实图: 基本风格是模仿的百度搜索结果,绿色的分页略显小清新. 目前已采集并创建索引的文章约3W多篇,索引文件不算太大,查询速度非常棒. 刀不磨要生锈,人不学要落后.每天都要学一些新东西. 基本技术介绍: 还记得上一次做全文搜索是在2013年,主要核心设计与代码均是当时的架构师写的,自己只能算是全程参与. 当时使用的是经典搭配:盘古分词+Lucene.net. 前几篇文章有说到,盘古分词已经很多年不更新了,我在Support

be of +名词 = 形容词 这是一种常用的构词法 of + 名词 就等于 对应的形容词, 这也是, 扩展词汇的一种方法. 原则上你可以任意使用, 但是, 通常只是针对 那些形容词, 名词相对来说比较长的单词 在使用. 如: it is of great(名词前面还可以用adj.) importance for you to do morning exercises. the tolerance of water loss is of obvious advantage in the dese

NOUN n,VERB v ,ADJ a, ADV r, ADJ_SAT s     NOUN: [('s', ''), ('ses', 's'), ('ves', 'f'), ('xes', 'x'),                ('zes', 'z'), ('ches', 'ch'), ('shes', 'sh'),                ('men', 'man'), ('ies', 'y')],     VERB: [('s', ''), ('ies', 'y'), ('es

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