词图 词图指的是句子中所有词可能构成的图.如果一个词A的下一个词可能是B的话,那么A和B之间具有一条路径E(A,B).一个词可能有多个后续,同时也可能有多个前驱,它们构成的图我称作词图. 需要稀疏2维矩阵模型,以一个词的起始位置作为行,终止位置作为列,可以得到一个二维矩阵.例如:“他说的确实在理”这句话 图词的存储方法:一种是的DynamicArray法,一种是快速offset法.Hanlp代码中采用的是第二种方法. 1.DynamicArray(二维数组)法 在词图中,行和列的关系:col为n…

中文自然语言处理工具HanLP源码包的下载使用记录 这篇文章主要分享的是hanlp自然语言处理源码的下载,数据集的下载,以及将让源代码中的demo能够跑通.Hanlp安装包的下载以及安装其实之前就已经有过分享了.本篇文章主要还是备忘之用,同时算是给新手朋友的一些参考吧! 不过在此之前先推荐两本书给想要学习中文自然语言处理的朋友,分别是<NLP汉语自然语言处理原理与实战>,里面介绍了汉语自然语言处理的相关技术,还有一些源码的解读:另一本是<python自然语言处理>. 下面就进入到本…

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可…

浏览目录 单例模式 admin执行流程 admin源码解析 单例模式 单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在.当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场. 比如,某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中,客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置文件的信息.如果在程序运行期间,有很多地方都需要使用配置文件的内容,也就是说,很多地方都需要创建 AppConfig 对象的实例,这就导致系…

IK分词器在是一款 基于词典和规则 的中文分词器.本文讲解的IK分词器是独立于elasticsearch.Lucene.solr,可以直接用在java代码中的部分.关于如何开发es分词插件,后续会有文章介绍. IK分词器的源码:Google Code,直接下载请点击这里. 一.两种分词模式 IK提供两种分词模式:智能模式和细粒度模式(智能:对应es的IK插件的ik_smart,细粒度:对应es的IK插件的ik_max_word). 先看两种分词模式的demo和效果 import org.wlte…

内容了解 """ .接口:什么是接口.restful接口规范 .CBV生命周期源码 - 基于restful规范下的CBV接口 .请求组件.解析组件.响应组件 .序列化组件(灵魂) .三大认证(重中之重):认证.权限(权限六表).频率 .其他组件:过滤.筛选.排序.分页.路由 """ # 难点:源码分析 一.接口 1.什么是 接口:联系两个物质的媒介,完成信息交互 web程序中:联系前台页面与后台数据库的媒介 web接口组成: url:长得像放回数…

一.什么是AAPT2 在Android开发过程中,我们通过Gradle命令,启动一个构建任务,最终会生成构建产物"APK"文件.常规APK的构建流程如下: (引用自Google官方文档) 编译所有的资源文件,生成资源表和R文件: 编译Java文件并把class文件打包为dex文件: 打包资源和dex文件,生成未签名的APK文件: 签名APK生成正式包. 老版本的Android默认使用AAPT编译器进行资源编译,从Android Studio 3.0开始,AS默认开启了 AAPT2 作为…

话不多说,上源码: package com.changeyd.utils;import java.io.File;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.io.UnsupportedEncodingException;import org.dom4j.Document;import org.dom4j.DocumentEx…

词图 词图指的是句子中所有词可能构成的图.如果一个词A的下一个词可能是B的话,那么A和B之间具有一条路径E(A,B).一个词可能有多个后续,同时也可能有多个前驱,它们构成的图我称作词图. 需要稀疏2维矩阵模型,以一个词的起始位置作为行,终止位置作为列,可以得到一个二维矩阵.例如:“他说的确实在理”这句话 图词的存储方法:一种是的DynamicArray法,一种是快速offset法.Hanlp代码中采用的是第二种方法. 1.DynamicArray(二维数组)法 在词图中,行和列的关系:col为n…

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>…