pyhanlp用户自定义词典添加实例说明 pyhanlp是python版封装的的HanLP,项目地址:https://github.com/hankcs/pyhanlp 经过测试,HanLP比nltk在中文分词和实体识别方面都更好用. 如何向pyhanlp添加自定义的词典?以python 2.7.9为例: 1.安装pyhanlp:pip install pyhanlp 2.在字典路径下添加自定义的词典:CustomDictionary主词典文本路径是data/dictionary/custom/

hanlp的词典模式 之前我们看了hanlp的词性标注,现在我们就要使用自定义词典与停用词功能了,首先关于HanLP的词性标注方式具体请看HanLP词性标注集. 其核心词典形式如下: 自定义词典 自定义词典有多种添加模式,首先是展示的一个小例子,展示了词汇的动态增加与强行插入,删除等.更复杂的内容请参考后边的第二段代码. 简单的例子 from pyhanlp import * text = "攻城狮逆袭单身狗,迎娶白富美,走上人生巅峰"  # 怎么可能噗哈哈! print(HanLP.

HanLP用户自定义词典源码分析 1. 官方文档及参考链接 关于词典问题Issue,首先参考:FAQ 自定义词典其实是基于规则的分词,它的用法参考这个issue 如果有些数量词.字母词需要分词,可参考:P2P和C2C这种词没有分出来,希望加到主词库 关于词性标注:可参考词性标注 ​ 2. 源码解析 分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分词HanLP.segment(text)的大致流程(HanLP版本1.5.3).首

1. 官方文档及参考链接 l 关于词典问题Issue,首先参考:FAQ l 自定义词典其实是基于规则的分词,它的用法参考这个issue l 如果有些数量词.字母词需要分词,可参考:P2P和C2C这种词没有分出来,希望加到主词库 l 关于词性标注:可参考词性标注 2. 源码解析 分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分词HanLP.segment(text)的大致流程(HanLP版本1.5.3).首先把自定义词添加到词库

备注:win7 64位系统,netbeans编程 基本代码框架参见我的另一篇文章:NLPIR分词功能 代码实现: package cwordseg; import java.io.UnsupportedEncodingException; // import utils.SystemParas; import com.sun.jna.Library; import com.sun.jna.Native; /** * * 功能:添加/删除用户自定义词汇/词典 * 最后更新时间:2016年3月15日

HanLP二元核心词典解析 本文分析:HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找.当词典文件没有被缓存时,会从文本文件CoreNatureDictionary.ngram.txt中解析出来存储到TreeMap中,然后构造start和pair数组,并基于这两个数组实现词共现频率的二分查找.当已经有缓存bin文件时,那直接读取构建start和pair数组,速度超快. 源码实现 二元核心词典的加载 二元核心词典在文件:CoreNatureDictionary.ngram.txt,约有46.3

使用过hanlp的都知道hanlp中有许多词典,它们的格式都是非常相似的,形式都是文本文档,随时可以修改.本篇文章详细介绍了hanlp中的词典格式,以满足用户自定义的需要. 基本格式 词典分为词频词性词典和词频词典. 1.词频词性词典(如CoreNatureDictionary.txt) (1)每一行代表一个单词,格式遵从[单词] [词性A] [A的频次] [词性B] [B的频次] .... (2)支持省略词性和频次,直接一行一个单词. (3).txt词典文件的分隔符为空格或制表符,所以不支持含

本文为本人学习pyhanlp的笔记,大多知识点来源于GitHubhttps://github.com/hankcs/HanLP/blob/master/README.md,文中的demo代码来源于该GitHub主 what's the pyhanlp pyhanlp是HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 安装时可能遇到的问题: 报错:error: Microsoft Visual C++ 14.0 is r

goldendict sudo yum install goldendict打开goldendict,阅读welcome,添加本地词典,在http://abloz.com/huzheng/stardict-dic/zh_CN/中下载想要的词典添加网络词典:http://www.iciba.com/%GDWORD%/ 原本想安装stardict,结果出现如下错误:Error: Package: stardict-3.0.2-1.el6.x86_64 (/stardict-3.0.2-1.el6.x

Remarks:本次使用jmeter版本为4.0 以下数据都在必应中演示: 添加普通变量 1.添加 User Defined Variables(用户自定义变量) 2.设置变量 3.使用变量 4.查看结果 生成随机变量并使用 1.添加random variable(随机变量),在测试计划(Test Plan)上点击右键. 2.设置随机变量的名称.样式.范围 3.开始引用 ${number} #${}是固定书写格式,花括号中间为需要引用变量的名称 4.查看执行结果 5.其他写法 添加用户自定义变量

过程分析 1.添加新词需要确定无缓存文件,否则无法使用成功,因为词典会优先加载缓存文件 2.再确认缓存文件不在时,打开本地词典按照格式添加自定义词汇. 3.调用分词函数重新生成缓存文件,这时会报一个找不到缓存文件的异常,不用管,因为加载词典进入内存是会优先加载缓存,缓存不在当然会报异常,然后加载词典生成缓存文件,最后处理字符进行分词就会发现新添加的词汇可以进行分词了. 操作过程图解: 1.有缓存文件的情况下: 1  System.out.println(HanLP.segment("张三丰在一起

目录 界面查询应用 熟悉Schema.xml copy域的应用 回到顶部 界面查询应用 添加一个文档 查询添加的文档 以上详细介绍了query里面的参数详解. 当不输入任何条件时,进行查询,看看返回结果. 返回了刚才添加进去的文档. 添加文档时,我们添加了id,title,content 分词,那么如果我们想自己定义,该如何? {"id":"change.me","aaaaaa":"change.me"} 结果返回错误: St

使用标准分词器,如图: 使用word分词器 下载word-1.3.jar,注意solr的版本和word分词的版本 将文件word-1.3.jar拷贝至文件夹C:\workspace\Tomcat7.0\webapps\solr\WEB-INF\lib\下 修改如下文件C:\workspace\solr_home\solr\mysolr\conf\schema.xml     在schema节点下添加如下节点: <fieldType name="word_cn" class=&qu

python实现文章或博客的自动摘要(附java版开源项目) 写博客的时候,都习惯给文章加入一个简介.现在可以自动完成了!TF-IDF与余弦相似性的应用(三):自动摘要 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html idf.txt来自 https://github.com/jannson/yaha/blob/master/yaha/analyse/idf.txtpython分词库中:ht

利用结巴分词来进行词频的统计,并输出到文件中. 结巴分词github地址:结巴分词 结巴分词的特点: 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: 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: 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 算法: 基于前缀词典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) 采用了动态

原文链接:http://www.gowhich.com/blog/147?utm_source=tuicool&utm_medium=referral PS:结巴分词支持Python3 源码下载的地址:https://github.com/fxsjy/jieba 演示地址:http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ 特点 1,支持三种分词模式: a,精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:    b,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

Solr是一个apache名下很好用的开源索引.搜索工具,网上的资料虽多但很杂,笔者花了一天的时间对Solr进行了较为初步的研究,对Solr的基础应用做了一定的总结.文中涉及到的配置方法并不唯一,API的用法也未必规范,仅希望能够通过此文让大家对solr更快的入手. 一.Solr的安装环境与配置: 1.  下载所需软件,安装配置Tomcat 首先下载Tomcat与Solr,Tomcat可在各软件网站下载得到,Solr下载地址如下: http://mirror.bjtu.edu.cn/apache

原文  http://www.gowhich.com/blog/147 主题 中文分词Python 源码下载的地址:https://github.com/fxsjy/jieba 演示地址:http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ 特点 1,支持三种分词模式: a,精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:     b,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:     c,搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召

一.前言 之前做solr索引的时候就使用了ANSJ进行中文分词,用着挺好,然而当时没有写博客记录的习惯.最近又尝试了好几种JAVA下的中文分词库,个人感觉还是ANSJ好用,在这里简单总结之. 二.什么是中文分词 百度百科对其定义如下: 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词.分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程.我们知道,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字.句和段能通过明显的分界

我的python环境是Anaconda3安装的,由于项目需要用到分词,使用jieba分词库,在此总结一下安装方法. 安装说明======= 代码对 Python 2/3 均兼容 * 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/jieba/ ,解压后运行 `python setup.py install`* 手动安装:将