使用Stanford Corenlp对中文进行词性标注 语言为Scala,使用的jar的版本是3.6.0,而且是手动添加jar包,使用sbt添加其他版本的时候出现了各种各样的问题 添加的jar包有5个 代码 import edu.stanford.nlp.pipeline.{Annotation, StanfordCoreNLP} /** * Created by common on 17-5-13. */ object NLPLearning { def main(args: Array[St

package com.bw.day10;import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.

中文文本中可能出现的标点符号来源比较复杂,通过匹配等手段对他们处理的时候需要格外小心,防止遗漏.以下为在下处理中文标点的时候采用的两种方法,如有更好的工具,请推荐补充. 中文标点集合 比较常见标点有这些: !?｡＂#＄%&＇()*+,-/::<＝>@［＼］^＿｀{|}-｟｠｢｣､.">「」『』[][][]〘〙〚〛〜〝〞〟〰〾〿–-''‛""„‟-‧﹏. 调用zhon包的zhon.hanzi.punctuation函数即可得到这些中文标点. 如果想用英

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

C++11 auto & decltype auto:根据变量初始值来推导变量类型,并用右值初始化变量. decltype:从表达式推导出类型,并将变量定义为该类型,但不用表达式的值初始化该变量. 这里要注意下:decltype(i)--是i的类型,而decltype((i))就是引用了.就像上面例子中的x 就是int &x; 右值引用 新标准在拷贝构造函数.拷贝赋值运算符和析构函数之外,还增加了移动构造函数和移动赋值运算符,而这二位就需要右值引用的支持. 1. 延长将亡值的生命. //右

catalogue . 隐写术 . Substitution cipher . Transposition cipher . Bacon's cipher . LSB-Steganography 1. 隐写术 0x1: 文件Binary拼接隐藏(增加数据) . 制作一个1.zip,把想要隐藏的东西放进去 . 再需要一张jpg图片2.jpg . 执行一个命令 copy /b .jpg+.zip output.jpg . 得到一张隐写图片,这是利用了copy命令,将两个文件已二进制方式连接起来,生成

JAVA课程设计 基于学院网站的搜索引擎 对学院网站用爬虫进行抓取.建索(需要中文分词).排序(可选).搜索.数据摘要高亮.分页显示.Web界面. 一.团队介绍 学号 班级 姓名 简介 201621123049 网络1612 [组长]袁德兴 热衷于网络安全 201621123047 网络1612 陈芳毅 有思想,有担当 ,有能力,需要男朋友可考虑 201621044079 网络1612 韩烨 学习力强,漂亮又可爱,人称韩可爱,组里唯一颜值担当 201621123055 网络1612 刘兵 人称五

海王是前段时间大热的影片,个人对这种动漫题材的电影并不是很感兴趣.然鹅,最近这部电影实在太热了,正好最近看自然语言处理的时候,无意间发现了word cloud这个生成词云的库,还蛮好玩的,那就抓抓这部电影的影评来试试吧. 爬虫抓取豆瓣海王影评 首先我们登陆豆瓣,进入海王的影评页面.然后打开影评的每一页,看看url有什么特点. 第一页 第二页 第三页 还不错,url很规律. 再开个页面,F12看看,,评论内容在<span class="short">的tag下. ok,那就闲

原文:http://mp.weixin.qq.com/s/sqa-Ca2oXhvcPHJKg9PuVg import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_sm") doc = nlp("The big grey dog ate all of the chocalate,but fortunately he wasn't sick!") # 利用空格分开 print(doc.text.split()) # 利用token的.orth

项目描述:这是一个关于情感分析的教程.谷歌的Word2Vec(文本深度表示模型)是一个由深度学习驱动的方法, 旨在获取words内部的含义.Word2Vec试图理解单词之间的含义与语义关系.它类似于recurrent neural nets(递归神经网络)或者深度神经网络, 但是计算效率更高.情感分析是机器学习领域的一个具有挑战性的任务,人们通过语言来表达自己的情感,比如说讽刺,歧视,双关语,这些无论是对人类还是计算机都具有一定的误导性.本教程将专注于Word2Vec在情感分析上的应用. 项目时

当下人工智能是真心的火热呀,各种原来传统的业务也都在尝试用人工智能技术来处理,以此来节省人工成本,提高生产效率.既然有这么火的利器,那么我们就先来简单认识下什么是人工智能吧,人工智能是指利用语音识别.语义理解.图像识别.视觉处理.机器学习.大数据分析等技术实现机器智能自动化做出响应的一种模拟人行为的手段.而我们这里介绍的Magpie则属于人工智能领域里语义理解.机器学习中的一个具体的实现技术. 前述 近期因为工作原因,需要从来自于客户聊天对话的文本中进行用户行为判断,并对其打上相应的标签.而我需

概念: 数据分两种: 1.结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等. 2.非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等.(半结构化数据:如XML,HTML等,当根据需要可按结构化数据来处理,也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理) 非结构化数据又一种叫法叫全文数据.因此:全文索引就是非结构化的数据索引.Lucene就是全文索引库.  全文检索大体分两个过程,索引创建 (Indexing) 和搜索索引 (Search) . 索引创建:将现实世界中所有的结构化

前言 NTLK是著名的Python自然语言处理工具包,记录一下学习NTLK的总结. 安装nltk pip install nltk # 测试 import nltk 安装相关的包 import nltk nltk.download() # 在弹出的界面选择想要安装的包 # 也可以指定安装 nltk.download('brown') 自然语言处理 第一步:获取语料库 语料库又称为词典,涉及多个分类,nltk自带了大量的语料库,意料之中大部分都是英文语料库,随便选一个装上. import nltk

思路如下:1.使用的Hashtable(高效)集合,记录每个单词出现的次数2.采用ArrayList对Hashtable中的Keys按字母序排列3.排序使用插入排序(稳定) public void StatisticsWords(string path) { if (!File.Exists(path)) { Console.WriteLine("文件不存在!"); return; } Hashtable ht = new Hashtable(StringComparer.Ordina

文献文档用google搜索标题即可. term预处理:用空格切分,去除标点,去除撇号,归一化小写,去除变音符号,词干还原(?),去除停用词,挖掘词组. 索引选型工程最佳实践:term粒度.按doc分块.全内存索引 Variable Byte encoding索引压缩 posting list:high impact->high term freq->sort by docid 索引分层:高频更新-重要的小型索引,中频更新-较为重要的中型索引,低频更新-不重要的大型索引,MapReduce构建后

一.使用步骤 //将一个字符串创建成token流,第一个参数---fiedName,是一种标志性参数,可以写空字符串,不建议用null,因为null对于IKAnalyzer会包错 TokenStream tokenStream = new IKAnalyzer().tokenStream("keywords",new StringReader("思想者")); //添加单词信息到AttributeSource的map中 CharTermAttribute attri

一.Lucene介绍及应用 Apache Lucene是当下最为流行的开源全文检索工具包,基于JAVA语言编写. 目前基于此工具包开源的搜索引擎,成熟且广为人知的有Solr和Elasticsearch.2010年后Lucene和Solr两个项目由同一个Apache软件基金会的开发团队制作,所以通常我们看到的版本都是同步的.二者的区别是Lucene是工具包,而Solr是基于Lucene制作的企业级搜索应用.另外,我们常用的Eclipse,帮助系统的搜索功能也是基于Lucene实现的. 二.Luce

朴素贝叶斯算法简单.高效.接下来我们来介绍其如何应用在<红楼梦>作者的鉴别上. 第一步,当然是先得有文本数据,我在网上随便下载了一个txt(当时急着交初稿...).分类肯定是要一个回合一个回合的分,所以我们拿到文本数据后,先进行回合划分.然后就是去标点符号.分词,做词频统计. # -*- coding: utf- -*- import re import jieba import string import collections as coll jieba.load_userdict('E:

pip3 install -U spacy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com python3 -m spacy download en 在终端里输一下就完事了 # import stanfordnlp # nlp = stanfordnlp.Pipeline() # doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii. He was elected president

目录 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 NLP相关的文本预处理 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 之所以心血来潮想写这篇博客,是因为最近在关注NLP文本分类这类任务中的文本预处理工作,想总结一下自己的所学所想,老规矩,本博文记载仅供备忘与参考,不具备学术价值,本文默认使用python3编程(代码能力是屎山级别的,请谅解),默认文本为英文,代码主要使用Pytorch(博主老笨蛋了,之前一直执迷不悟用Keras,现在刚刚开始用torch,怎么说

关于Solr搜索标点与符号的中文分词你必须知道的(mmseg源码改造) 摘要:在中文搜索中的标点.符号往往也是有语义的,比如我们要搜索“C++”或是“C#”,我们不希望搜索出来的全是“C”吧?那样对程序员来说是个噩梦.然而在中文分词工具mmseg中,它的中文分词是将标点与符号均去除的,它认为对于中文来讲标点符号无意义,这明显不能满足我们的需求.那么怎样改造它让它符合我们的要求呢?本文就是针对这一问题的详细解决办法,我们改mmseg的源代码. 关键字:Solr, mmseg, 中文, 分词, 标点