本文为原创文章 本文链接:https://www.cnblogs.com/zhanling/p/12606990.html # -*- coding: utf-8 -*- ''' Author: HermionX source:https://github.com/HermioneX ''' import numpy as np import xarray as xr import os import datetime from mpl_toolkits.basemap import Basem

http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html 命名实体识别(Named Entity Recognition)也是自然语言处理中的一个难关,特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言.上次介绍过<实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别>,这次基于类似的原理,为HanLP实现中文地址地名(NS)的自动识别. 原理 训练 对熟语料自动角色标注,统计单词的角

import arcpy mxd = arcpy.mapping.MapDocument("current") lyr = arcpy.mapping.ListLayers(mxd)[0] lyr.showLabels = True lyr.labelClasses[0].expression ="[Name]" arcpy.RefreshActiveView() arcpy.RefreshTOC()

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

支持中文分词(N-最短路分词.CRF分词.索引分词.用户自定义词典.词性标注),命名实体识别(中国人名.音译人名.日本人名.地名.实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析.CRF依存句法分析).提供Lucene插件,兼容Lucene4.x. HanLP: Han Language Processing 汉语言处理包 HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进自然语言处理在生产环境中的应用.HanLP

http://www.hankcs.com/nlp/segment/ictclas-the-hmm-name-recognition.html 本文主要从代码的角度分析标注过程中的细节,理论谁都能说,但没几人能做出一个实用高效的系统.在得出粗分结果之后,需要对其进行人名.翻译人名.地名识别,然后重新KSP得出最终结果,在ICTCLAS中,这些标注都是通过HMM模型实现的. 人名识别例子 以“王菲”为例,粗分结果是“始##始, 王, 菲, 末##末,”,很明显,粗分过程并不能识别正确的人名,因为“

支持中文分词(N-最短路分词.CRF分词.索引分词.用户自定义词典.词性标注),命名实体识别(中国人名.音译人名.日本人名.地名.实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析.CRF依存句法分析).提供Lucene插件,兼容Lucene4.x. HanLP: Han Language Processing 汉语言处理包 HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进自然语言处理在生产环境中的应用.HanLP

1. 引言 从安卓手机收集上来的机型大都为这样: mi|5 mi|4c mi 4c 2014022 kiw-al10 nem-tl00h 收集的机型大都杂乱无章,不便于做统计分析.因此,标注显得尤为重要. 中关村在线有对国内大部分手机的介绍情况,包括手机机型nem-tl00h及其对应的常见名称荣耀畅玩5C.因而,设计机型自动化标注策略如下: 在搜狗搜索中输入机型进行搜索,为了限定第一个返回结果为ZOL网站,加上限定词site:detail.zol.com.cn: 通过第一条返回结果的链接,跳转到

将沪深龙虎榜数据导入通达信的自选板块,并标注于K线图上 原理:python读取前一次处理完的计算5日后涨跌幅输出的csv文件 文件名前加"[paint]" 安照通达信的画图文件和板块文件格式,输出文件 用通达信的导入功能,导入画图文件和板块文件即可 事前数据截图: 处理后所得文件: 导入通达信后板块截图: k线截图: 代码: #coding=utf-8 #读取'[paint]'开头的csv文件 #copyright @ WangXinsheng #http://www.cnblogs.

使用Python,字标注及最大熵法进行中文分词 在前面的博文中使用python实现了基于词典及匹配的中文分词,这里介绍另外一种方法, 这种方法基于字标注法,并且基于最大熵法,使用机器学习方法进行训练,将训练出的模型 用于中文分词,效果优于基于词典及匹配的分词方法. Table of Contents 1 背景知识 2 分词思想 2.1 以字分词 2.2 机器学习 3 实验及代码 3.1 数据来源 3.2 各部分数据示例 3.3 各部分代码示例 1 背景知识 2002年以前,自动分词方法基本上基于

参考自https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 在原有基础上有一部分的修改(image改为可选参数,若不填则为拍照后选取),如果有想深入学习的,可以去关注这位'吴克'先生的文章. 本文不涉及关于人脸检测的训练部分(虽然之后随着学习深入我会再发相关的随笔),只是简单的用轮子. 今天我们来使用dlib和opencv进行人脸的检测标注 首先安装opencv和dlib的方法 pip inst

Python生成PASCAL VOC格式的xml标注文件 PASCAL VOC数据集的标注文件是xml格式的.对于py-faster-rcnn,通常以下示例的字段是合适的: <annotation> <folder>GTSDB</folder> <filename>000001.jpg</filename> <size> <width>500</width> <height>375</heig

http://www.tuicool.com/articles/zq2yyi   http://blog.csdn.net/u010189459/article/details/38546115 主题 中文分词Python 本文运用字标注法进行中文分词,使用4-tag对语料进行字标注,观察分词效果.模型方面选用开源的条件随机场工具包“ CRF++: Yet Another CRF toolkit ”进行分词. 本文使用的中文语料资源是SIGHAN提供的 backoff 2005 语料,目前封闭测

Python函数标注 是关于用户自定义函数中使用的类型的完全可选元数据信息. 函数标注 以Python字典的形式存放在函数的 __annotations__ 属性中,并且不会影响函数的任何其他部分. 形参标注的定义方式是在形参名称后加上冒号,后面跟一个表达式,该表达式会被求值为标注的值. 返回值标注的定义方式是加上一个组合符号 ->,后面跟一个表达式,该标注位于形参列表和表示 def 语句结束的冒号之间. 下面的示例有一个位置参数,一个关键字参数以及返回值带有相应标注: >>> d

参考:构建标注表达式(官方帮助) 参考:计算字段示例(官方帮助) 说明:以上两者的方法略有不同,一个是通过字段表达式显示标注,一个通过字段计算新的字段,使用的工具方法也不同,前者通过 Layer.labelClasses[0].expression 来实现,后者通过 CalculateField_management 工具实现. 可以使用标注表达式来调整标注的格式.大部分情况只显示一个字段的内容,直接操作即可,也可以将相应代码输入到 labelClasses.expression 中,通过 Ar

场景 高德API提供给开发者们一些常用功能的接口,其中有一种叫地理/逆地理编码能实现 地名查询经纬度和经纬度查地名. 实现 高德API平台: https://lbs.amap.com/ 注册并登陆 找到Web服务 然后点击获取key,按照指示获取自己的key. 按照其逆地理编码的API,只需要发送一个GET请求并带着指定参数即可. 这里我们先使用PostMan进行测试. 最简单的就是只有两个参数,一个是刚才申请的key,一个是经纬度. 接下来使用Python进行请求测试 新建python文件 i

import requests address = '40.8587960,86.866991' url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder?output=json&key=f247cdb592eb43ebac6ccd27f796e2d2&location=' + str(address) response = requests.get(url) answer = response.json() print('得到反解数据', answer) 使用py

[原文地址:https://xiaokang2022.blog.csdn.net/article/details/126936985] ​ 一个不会写好的类型标注和注释的Python程序员,是让使用TA的代码的人都痛苦无比的事情-- -- 某某大佬 一.代码智能感知 想必大部分现代的集成开发环境(IDE)都有代码智能感知功能吧! 智能感知(IntelliSense),就是在我们写代码的时候,代码编辑器自动弹出我们代码中需要补全的部分,而这些补全的部分就是代码编辑器通过智能感知得到的,最重要的是,

环境 python 3.* def operator(op1,op2,opfu): #定义符号函数,op1表示第一个运算数值,op2表示第二个,opfu表示运算符号 if opfu not in '+-*/': return -1 #如果opfu不是这四个符号当中的任何一个,返回值是-1,表示程序出错 if opfu == '+': qiao = op1+op2 #如果符号是+,那就表示op1加上op2 elif opfu == '-': qiao = op1 - op2 #如果符号是-,表示o

1.一元标注器(Unigram Tagging) 一元标注器利用一种简单的统计算法,对每个标注符分配最有可能的标记.例如:它将分配标记JJ给词frequent,因为frequent用作形容词更常见.一元标注器的行为与查找标注器相似,建立一元标注器的技术,称为训练.在下面的代码例子中,“训练”一个一元标注器,用它来标注一个句子,然后进行评估. >>> from nltk.corpus import brown >>> brown_tagged_sents=brown.ta

 基本画图操作: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2*x+1 y2 = x**2#x的平方 plt.figure() plt.plot(x,y1) #画线 plt.scatter(x,y2) #画点 plt.figure(num=333,figsize=(8,5))#图333 plt.plot(x,y2) plt.show()    设置图例: import matp