文本挖掘或者文档挖掘是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程文本挖掘涵盖多种技术,包括信息抽取,信息检索,自然语言处理和数据挖掘技术.它的主要用途是从原本未经使用的文本中提取出未知的知识,但是文本挖掘也是一项非常困难的工作,因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信息技术.文本分析.模式识别.统计学.数据可视化.数据库技术.机器学习以及数据挖掘等技术. Nlpir Parser智能语义分析系统是灵玖软件经过多年的研发成果,针对互

在中文自然语言处理中,词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分.汉语是以字为基本书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此进行中文自然语言处理通常是先将汉语文本中的字符串切分成合理的词语序列,然后再在此基础上进行其它分析处理.中文分词是中文信息处理的一个基础环节,已被广泛应用于中文文本处理.信息提取.文本挖掘等应用中.分词涉及许多方面的问题,主要包括: (1). 核心词表问题:许多分词算法都需要有一个核心的(通用.与领域无关的)词表.凡在该词表中的词,分词时就应该切分出来.但对于哪些词应当收进核

在计算机广泛应用的今天,数据采集的重要性是十分显著的.它是计算机与外部物理世界连接的桥梁.各种类型信号采集的难易程度差别很大. 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统以分词技术为基础,集成了全文精准检索.新词发现.分词标注.统计分析.关键词提取.热点分析.文本分类过滤.文档去重.等功能,其中文精准搜索就是以数据采集系统为主要支撑. 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统数据采集特点: (1)利用采集技术,实现对互联网目标信息源(网站.论坛.博客.政府网站.中外媒体网站)各类碎

Internet是全球信息共享的基础设施,是一种开放和面向 所有用户的技术.它一方面要保证信息方便.快捷的共享;另一方面要防止垃圾信息的传播.网络内容分析是一种管理信 息传播的重要手段.它是网络信息安全核心理论与关键技术 研究网络内容分析所涉及的新理论.新体系结构.新方法和新技术. 内容过滤技术一般包括名单过滤技术.关键词过滤技术.图像过滤技术.模板过滤技术和智能过滤技术等.目前,内容过滤技术还处于初级阶段,实用的技术相对比较单一,主要表现在名单过滤和关键词过滤技术,而图像过滤与模板过滤技术还处

近年来随着网络技术的飞速发展和用户的剧烈增长,网络传输数据量越来越大,网络用语越来越趋于多样化.如何快速的屏蔽用户的不当言论.过滤用户发表内容中的非法词汇已成为关键词匹配领域的一项重大难题. 目前主要过滤技术,即数据库过滤.关键字过滤.由于数据库过滤方法对许多寄生在综合性网站内的不良信息无法过滤,对一些经常性地更改IP.URL,或采取多级代理方式的含有不良信息网站也无法过滤;基于关键字的不良信息过滤技术能获得较快的过滤速度,但往往不考虑上下文的关联性,漏报.错报率高, 为了克服以上问题灵玖软件成

全文索引用于处理大文本集合,利用它人们可以在海量文本中快速获取需要的信息.全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统.一般来说,全文检索需要具备建立索引和提供查询的基本功能,此外现代的全文检索系统还需要具有方便的用户接口.面向WWW的开发接口.二次应用开发接口等等.功能上,全文检索系统核心具有建立索引.处理查询返回结果集.增加索引.优化索引结构等等功能,外围则由各种不同应用具有的功能组成.结构上,全文检索系统核心具有索引引擎.查询引擎.文本分析引擎.对外接口等等,加上

1. 前言 ICTCLAS是张华平在2000年推出的中文分词系统,于2009年更名为NLPIR.ICTCLAS是中文分词界元老级工具了,作者开放出了free版本的源代码(1.0整理版本在此). 作者在论文[1] 中宣称ICTCLAS是基于HHMM(Hierarchical Hidden Markov Model)实现,后在论文[2]中改成了基于层叠隐马尔可夫模型CHMM(Cascaded Hidden Markov Model).我把HHMM的原论文[3]读了一遍,对照ICTCLAS源码,发现I

Given a nested list of integers represented as a string, implement a parser to deserialize it. Each element is either an integer, or a list -- whose elements may also be integers or other lists. Note: You may assume that the string is well-formed: St

1,安装Log Parser 2.2 https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?displaylang=en&id=24659 https://gallery.technet.microsoft.com/Log-Parser-Studio-cd458765  下载之后解压即可 2. 运行Log Parser Studio 在之前解压的LPSV2.D1文件夹中运行LPS.exe. 3. 指定IIS日志文件路径 新建查询 帮助文档 查

以下客座文章由Ray Villalobos提供.在这篇文章中Ray将要去探索很多种不同的Markdown语法.所有的这些MarkDown变种均提供了不同的特性,都超越传统的Markdown语法,却又相互之间又各有不同.如果你正在挑选一门Markdown语言使用(或是提供给你的Web产品的用户使用),那你就值得的去了解它们,一旦选定就很难再切换到别的Markdown版本而且挑选的结果依赖于你需要哪些特性.Ray提供的一门关于MarkDown课程将会分享这些不同的版本都拥有哪些特性去帮助你做出明智的

本文来自:http://mysqlserverteam.com/innodb%E5%85%A8%E6%96%87%E7%B4%A2%E5%BC%95%EF%BC%9An-gram-parser/ InnoDB默认的全文索引parser非常合适于Latin,因为Latin是通过空格来分词的.但对于像中文,日文和韩文来说,没有这样的分隔符.一个词可以由多个字来组成,所以我们需要用不同的方式来处理.在MySQL 5.7.6中我们能使用一个新的全文索引插件来处理它们:n-gramparser. 什么是N

Warning: simplexml_load_string(): Entity: line 432: parser error : EntityRef: expecting ';' character is used in XML to insert a character reference with syntax &name; (note ; after name). Parser expects a ; but it can't find it (there are more avail

使用lex yacc 对文件进行parser时,如果文件内容有错,parser报错,然后你修改了文件,再次读入文件进行parser,如果你不是重启程序进行parser,那就需要对做些处理了. "每次调用yyparse(),语法分析器会忘记上次分析可能拥有的任何状态而重新开始分析.这不像lex产生的词法分析器的yylex,它在你每次调用它时都从上次离开的地方继续分析." lex再次被调用的时候会从上次离开的地方继续分析,就是说这时候保存的状态.行号.读入文件都还是上一次的,虽然你修改了文

前段时间使用了HanLP一个纯JAVA分词工具包,后来老大说分词效果不是很好,需要换一个分词工具.于是推荐了一个分词工具——NLPIR,它是中科院XXX研发的一个分词工具.这个分词工具只用C/C++写的,但是它提供了JAVA,C#等调用接口.于是我希望是的通过java来调用.使用java调用C/C++的代码需要用到JNA,所以工程需要添加JNA的依赖包. 这里面官网上介绍的不是特别清楚,里面有些坑,第一次使用的人还真需要一段时间解决,下面将我踩的坑记录一下: 1.首先进官网:http://ict

环境:win7.VS2008.Python2.7.3 第一步:照着文档[2]将NLPIR库封装成Python的扩展: 第二步:新建一个名为“nlpir_demo”的目录,将第一步最后得到的名为“nlpirpy_ext”的文件夹拷贝到“.../nlpir_demo/”目录下: 第三步:在文档[2]尾部提供的“seg.py”基础上,在“.../nlpir_demo/nlpirpy_ext/”目录下,新建一个名为“C_NLPIR_ICTCLAS2013.py”的文件,内容如下,目的是将NLPIR进一步

这是sproto系列文章的第三篇,可以参考前面的<为sproto添加python绑定>.<为python-sproto添加map支持>. sproto是云风设计的序列化协议,用于高效的打包解包游戏协议数据.有点类似Google推出的protobuf,但是比protobuf要快.结构上有点类似cap'n Proto,但是没有打算直接使用其作为内存组织结构,因此少了数据对齐的部分.目前使用场景主要是在游戏客户端和服务器端的RPC协议上. sproto比较有趣的一点,是可以自描述,用sp

分类路径:/Datazen/DataMining/Crawler/   前段时间,一朋友让我做个小脚本,抓一下某C2C商城上竞争对手的销售/价格数据,好让他可以实时调整自己的营销策略.自己之前也有过写爬虫抓某宝数据的经历,实现的问题不大,于是就答应了.初步想法是利用pyhton中的urllib.request和re两个lib(本文示例用的是Pyhton 3.4 ,2.x的请自行切换),外加上其他的统计分析功能的话,最多两个晚上(白天要工作)可以搞定.实际上做的过程中,遇到了两个主要困难: (1)

发现一个强大的图形化IIS日志分析工具——Log Parser Studio,下面分享一个实际操作案例. 1. 安装Log Parser Studio a) 需要先安装Log Parser,下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?displaylang=en&id=24659 b) 安装Log Parser Studio,下载地址:http://gallery.technet.microsoft.com/Log-Pars

今天下午15:11-15:13间出现了类似“黑色30秒”的状况,我们用强大的IIS日志分析工具——Log Parser Studio进行了进一步的分析. 分析情况如下—— 先看一下Windows性能监视器中的问题表现: 然后用Log Parser Studio分析07:11:55与07:13:55(GMT时间)之间的IIS日志,看看这期间有多少time-taken超过1秒的请求. 在短短的2分钟之内,竟然有315个请求的time-taken超过1秒. 而在这期间Request Execution

备注:win7 64位系统,netbeans编程 NLPIR分词系统,前身是2000年发布的ICTCLAS,2009年更为现名.张华平博士打造. 实现步骤: 1.在Netbeans中,文件→新建项目→java→java应用程序:项目名称:CWordSeg:    2.将NLPIR文件下…\sample\JnaTest_NLPIR\src\code中NlpirTest.java里的代码拷贝到CWordSeg.java里面: 初步修改代码为下图所示: (1)将package包声明修改为cwordse