php 两段文本对比,不同的文字显示高亮[下面这个只能区分错误后面的..]   <?php $str1 ="MIIEvQIBADANBgkqhkiG9w0BAQEFAASCBKcwggSjAgEAAoIBAQDFUUnBVaHOzlXb Gn3gA+GGpUOdI9yhzKQ0q2vEFLVA+JD7KN9+pzA2Iyfoc1Ldd9WPe7hhxyc22Egg 4BP/mNPfoEbDbshtRUxgR/RoyF4xtw4wFfES26dv3K3wWoueUg5BHtsMXd9qwRe

自然语言处理的大部分任务是监督学习问题.序列标注问题如中文分词.命名实体识别,分类问题如关系识别.情感分析.意图分析等,均需要标注数据进行模型训练.深度学习大行其道的今天,基于深度学习的 NLP 模型更是数据饥渴. 本文分享一个中文文本标注工具Chinese-Annotator.  https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 最前沿的 NLP 技术往往首先针对英文语料.英文 NLP 的生态很好,针对不同有意思的问题都有不少大规模语料公开供大家研究,

转载自公众号:EmbeddDeveloper 对嵌入式感兴趣可以关注原作者博客: http://blog.csdn.net/ybhuangfugui 此处转载为分享用 Ⅰ.摘要 Beyond Compare 是一个文件对比(比较)工具,这种比较工具软件可以说是软件开发工程师必备的一种工具.Beyond Compare 这个工具在软件开发过程中会经常用到,主要用于软件源代码比较. 针对初学者:下载官方代码自己修改,自己修改了代码之后,借用比较工具,可以查看修改了那些地方. 比如:我们移植 UCOS

简介 查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现,网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理,Java实现,R语言实现,甚至都有一个C++的实现. 正好我写的一些文章,我没能很好的分类,我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类,然后我再看每个聚类大概的主题是什么,给每个聚类一个标签,这样也是完成了分类. 中文文本聚类主要有一下几个步骤,下面将分别详细介绍: 切词 去除停用词 构建

diff 命令详解 1.概述 windows系统下面就有不错的文本对比工具可以使用,例如常用的Beyond Compare,WinMerge都是图形界面的比较工具而且使用非常方便,如果你仅仅是在windows下工作,这些GUI的比较工具绝对是首选.对于在linux环境下工作的人来说,如果每次想看两个文件的区别都要将文件下载到windows环境然后用图形工具进行比较实在是太麻烦了.那么我们必须学会使用linux环境下的比较工具 diff. diff命令在最简单的情况下,比较给定的两个文件的不同.如

软件名称: 注册表对比工具(Regshot)软件语言: 简体中文授权方式: 免费软件运行环境: Win7 / Vista / WinXP软件大小: 263KB图片预览: 软件简介:Regshot 是一个免费的注册表对比工具,这个软件可以扫描并保存注册表的“快照”,并对两次快照进行自动的对比,找出快照间存在的不同之处,结果可以保存成txt或者是html文档 对比注册表的方法:1.打开Regshot,勾选"扫描",点击“摄取[1]”,这样就能记录下当前注册表和文件夹的结构2.点击“摄取[2

最近因为相关项目需要考虑中文文本检错,然后就发现了爱奇艺发布的号称SOTA的FASPell已经开源代码,所以开始着手实现. 检错思想两步:一,掩码语言模型(MLM)产生候选字符:二,CSD过滤候选字符. 资源与数据文件 开源代码中不包含任何处理好的数据,全部需要自己处理.训练和测试使用的SIGHAN数据没有问题.但是所需的char_meta.txt文件构建较为困难,其由字音和字形两部分特征构成.字音在unihan database可以检索到,但字形特征依照论文阐述是使用汉字的完整带结构笔画级分解

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

今天向大家介绍一个使用起来十分方便且功能十分强大的文件对比工具-Beyond Compare. 1    工具下载 工具的下载很简单,百度搜索Beyond Compare即可. 下载完成后,解压缩,双击目录中的“BCompare.exe”即可使用工具了. 2    工具的使用 2.1  文件对比 1. 打开工具后,工具的主界面如下图所示.可以看到我们可以选择多种对比方式,这里先介绍文件对比. 2. 在左侧的目录中选择文本比较,会弹出比较界面.界面分为左右两个部分,分别用于显示我们需要进行的对比两

/***************************************************************************************** * 文件夹差异文件对比工具 meld * 说明: * 之前就听说Lee使用文件夹文本差异对比软件winmerge,不过如果要在Linux下使用,那么就要 * 装wine才行了,索性还是换一个在Linux下通用的比较好,于是选择了meld. * * 2016-9-15 深圳 南山平山村 曾剑锋 ************

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集 基于 jieba 的中

1. 背景介绍 文本情感分析是在文本分析领域的典型任务,实用价值很高.本模型是第一个上手实现的深度学习模型,目的是对深度学习做一个初步的了解,并入门深度学习在文本分析领域的应用.在进行模型的上手实现之前,已学习了吴恩达的机器学习和深度学习的课程,对理论有了一定的了解,感觉需要来动手实现一下了.github对应网址https://github.com/ble55ing/LSTM-Sentiment_analysis LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,在自然语

luke可以方便的查看lucene的索引信息,当然也可以查看solr和es中的索引信息(基于lucene实现). 查看索引前,要注意lucene版本的问题,高版本的lucene用低版本的luke工具就可能无法打开. 记得以前用luke还可以实现索引修复的功能,会把有错误的段segment删掉,使用前备份. 关于luke的使用后面补上. Tika是一个文本提取工具,可以从word,pdf,excel等文件中提取内容,为es等提供数据源.图片信息可以只分析标题大小,没必要记录RGB颜色信息. Tik

原文:http://www.jianshu.com/p/99282a4f3870 https://sourceforge.net/projects/winmerge/?source=typ_redirect http://winmerge.org/downloads/ WinMerge 免费开源的文档内容差异对比工具中文版下载 -------------------------------------------------------------------------------------

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

本篇文章,将带你一步步的安装文本标注工具brat. brat是一个文本标注工具,可以标注实体,事件.关系.属性等,只支持在linux下安装,其使用需要webserver,官方给出的教程使用的是Apache2. 使用示例

一 安装与介绍 1.1 概述 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.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode. 1.2 特点 # s as SnowNLP(text) 1) s.words 词语 2

1.  整体思路 第一步:先将中文文本进行分词,这里使用的HanLP-汉语言处理包进行中文文本分词. 第二步:使用停用词表,去除分好的词中的停用词. 2.  中文文本分词环境配置 使用的HanLP-汉语言处理包进行中文文本分词. ·HanLP-汉语言处理包下载,可以去github上下载 ·HanLP 的环境配置有两种方式:方式一.Maven:方式二.下载jar.data.hanlp.properties. ·官方环境配置步骤也可以在github上查询到. ·环境配置好后,java使用HanLP进

程序员必备良品 Beyond Compare 灰常好用,一直使用的文本 文件比较工具,用来对比两个文件文本的差异,可以用于各种代码,文本对比 使用方法: 解开压缩后:添加右键的 !添加右键.bat,运行后会添加到右键,右键单击文件 选择左边加入对比,然后选择另外的文件 右键 和之前的 对比, 打开软件BCompare.exe 直接拖入两个文件对比, 下载地址:网盘下载 密码:52pj 若好点个关注呗!

HanLP中文自然语言处理工具实例演练 作者:白宁超 2016年11月25日13:45:13 摘要:HanLP是hankcs个人完成一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.HanLP具备功能完善.性能高效.架构清晰.语料时新.可自定义的特点. 在提供丰富功能的同时,HanLP内部模块坚持低耦合.模型坚持惰性加载.服务坚持静态提供.词典坚持明文发布,使用非常方便,同时自带一些语料处理工具,帮助用户训练自己的语料.笔者坚定支持开源的项目,本文初衷是使用自然语言