最大匹配算法是自然语言处理中的中文匹配算法中最基础的算法,分为正向和逆向,原理都是一样的. 正向最大匹配算法,故名思意,从左向右扫描寻找词的最大匹配. 首先我们可以规定一个词的最大长度,每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配,如果没有找到,就缩短长度继续寻找,直到找到或者成为单字. 实例: S1="计算语言学课程是三个课时" ,设定最大词长MaxLen = 5  ,S2= " " 字典中含有三个词:[计算语言学].[课程].[课时] (1)S2=

简介 本篇文章主要分为两个大的部分,第一部分通过图解的方式讲解BM算法,第二部分则代码实现一个简易的BM算法. 基本概念 bm是一个字符串匹配算法,有实验统计,该算法是著名kmp算法性能的3-4倍,其中有两个关键概念,坏字符和好后缀. 首先举一个例子 需要进行匹配的主串:a b c a g f a c j k a c k e a c 匹配的模式串:a c k e a c 坏字符 如下图所示,从模式串最后一个字符开始匹配,主串中第一个出现的不匹配的字符叫做坏字符. 好后缀 如下图所示,从模式串最后

sift,The Scale Invariant Feature Transform ,尺度不变特征变换,是检测图像中具有唯一性.对图像平移.旋转.缩放.甚至仿射变换(如从不同角度拍摄图片)保持不变性的图像局部特征的一种有效方法.可以容易地应用到图像匹配的应用中,如目标检测与识别,或者计算图像间的几何变换. 该算法由David. Lowe在2004年发表,并在好像是2007年申请了专利. 网络已有几个版本的实现 请大家查看sift创始人的代码:David Lowe's SIFT code: ht

kmp算法跟之前讲的bm算法思想有一定的相似性.之前提到过,bm算法中有个好后缀的概念,而在kmp中有个好前缀的概念,什么是好前缀,我们先来看下面这个例子. 观察上面这个例子,已经匹配的abcde称为好前缀,a与之后的bcde都不匹配,所以没有必要再比一次,直接滑动到e之后即可. 那如果好前缀中有互相匹配的字符呢? 观察上面这个例子,这个时候如果我们直接滑到好前缀之后,则会过度滑动,错失匹配子串.那我们如何根据好前缀来进行合理滑动? 其实就是看当前的好前缀的前缀和后缀是否有匹配的,找到最长匹配长

/*-------------------------------------------------------------------------*/ // 函数名称: histeq() // 传入参数: // BYTE*dstData 要匹配的灰度图像内存空间 // double *srcArray 模版的直方图累积,并进行归一化,大小为256 // int m_Width 匹配内存空间的宽度 // int m_Height 匹配内存空间的高度 // int m_pitch 匹配内存空间的

之所以研究这个算法,是因为最近在研究NLP中文的分词,所谓分词就是将一个完整的句子,例如“计算语言学课程有意思”,分解成一些词组单元“计算语言学,课程,有,意思”. “最大匹配法” 在中文分词中有所应用,因此这里介绍一下. “最大匹配法” 分为正向匹配和逆向匹配,这里先看正向匹配. 算法思想: 正向最大匹配算法:从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配,如果匹配上,则切分出一个词.但这里有一个问题:要做到最大匹配,并不是第一次匹配到就可以切分的 .我们来举个例子: 待分词文本: sente

目录 一.中文分词理论描述 二.算法描述 1.正向最大匹配算法 2.反向最大匹配算法 3.双剑合璧 三.案例描述 四.JAVA实现完整代码 五.组装UI 六.总结 前言 这篇将使用Java实现基于规则的中文分词算法,一个中文词典将实现准确率高达85%的分词结果.使用经典算法:正向最大匹配和反向最大匹配算法,然后双剑合璧,双向最大匹配. 一.中文分词理论描述 根据相关资料,中文分词概念的理论描述,我总结如下: 中文分词是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: /** * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果 * @author 杨尚川 */ public interface WordSegmenter {

本次实验内容是基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现.使用正向和反向最大匹配算法对给定句子进行分词,对得到的结果进行比较,从而决定正确的分词方法. 算法描述正向最大匹配算法先设定扫描的窗口大小maxLen(最好是字典最长的单词长度),从左向右取待切分汉语句的maxLen个字符作为匹配字段.查找词典并进行匹配.若匹配成功,则将这个匹配字段作为一个词切分出来,并将窗口向右移动这个单词的长度.若匹配不成功,则将这个匹配字段的最后一个字去掉,剩下的字符串作为新的匹配字段,进行再次匹配,重复以上过程,

介绍:ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口.Elasticsearch 是用 Java 开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers).下面来进行比较下系统默认分词器和常用的中文分词器之间的区别. 系统默认分词器:1.

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 在软件工程中,通过都是先了详细设计,然后按照详细设计来进行开发.在编写详细设计的时候,通常都会画一些类图.时序图.流程图等等UML设计,然后通过uml类图生成代码,这个属于正向工程生成代码,然而在实际开发中,很可能是先完成了代码开发,再来补充一大堆的文档,这是就需要通过代码来生成类图,这个就属于逆向工程了,下面进入主题,如何利用staruml通过java代码生成类图. 下载安装staruml,安装过程没有什么特别的就不介绍了,下一步下一步点下去就OK了 要使用Java代码生成类图或者类图生成J

Treap名字的来源:Tree+Heap,正如名字一样,就是一颗简单的BST,一坨堆的合体.BST的不平衡的根本原因在于基于左<=根<=右的模式吃单调序列时候会无脑成长链,而Treap则添加一个优先级属性,值的大小随机生成,用最大堆的方式维护.之所以使用堆,是因为堆是一颗 完全二叉树,而BST梦寐以求的就是完全二叉结构,二者一结合,就产生了一种新的Balanced BST.Treap依赖于随机数,随机生成的优先级属性,通过简单的左右旋可以将长链旋转成近似完全二叉树结构,注意只是近似,平均情况下

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前向最大匹配: 最大匹配出的词必须保证下一个扫描不是词表中的词或词的前缀才可以结束. 正向最大匹配算法:从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配,如果匹配上,则切分出一个词.但这里有一个问题:要做到最大匹配,并不是第一次匹配到就可以切分的 .我们来举个例子: 待分词文本:   content[]={"中","华","民","族","从","此","站",&quo

 https://blog.csdn.net/Xiongchao99/article/details/73381280 1.C和C++的特点与区别? 答:(1)C语言特点:1.作为一种面向过程的结构化语言,易于调试和维护: 2.表现能力和处理能力极强,可以直接访问内存的物理地址: 3.C语言实现了对硬件的编程操作,也适合于应用软件的开发: 4.C语言还具有效率高,可移植性强等特点. (2)C++语言特点: 1.在C语言的基础上进行扩充和完善,使C++兼容了C语言的面向过程特点,又成为了一种面向对

1.C和C++的特点与区别? 答:(1)C语言特点:1.作为一种面向过程的结构化语言,易于调试和维护: 2.表现能力和处理能力极强,可以直接访问内存的物理地址: 3.C语言实现了对硬件的编程操作,也适合于应用软件的开发: 4.C语言还具有效率高,可移植性强等特点. (2)C++语言特点: 1.在C语言的基础上进行扩充和完善,使C++兼容了C语言的面向过程特点,又成为了一种面向对象的程序设计语言: 2.可以使用抽象数据类型进行基于对象的编程: 3.可以使用多继承.多态进行面向对象的编程: 4.可以

1.1 CodeSmith 一款人气很旺国外的基于模板的dotnet代码生成器 官方网站:http://www.codesmithtools.com 官方论坛:http://forum.codesmithtools.com/default.aspx 版权形式:30天试用 开源:否 需要先注册确认后才能下载 1.2 MyGenerator MyGenerator是又一个国外很不错的代码生成工具,有人觉得比CodeSmith简单.好用.所有api可以在帮助菜单中找到. 官方网站:http://www

简介:本文主要介绍把现今主流的springboot框架项目和精准测试工具进行结合和应用,通过精准测试的数据穿透.数据采集.测试用例与代码的双向追溯.数据分析等一系列精准测试的特有功能,达到对项目质量的保证. 本次环境搭建分为基础环境准备.springboot环境搭建.精准测试环境搭建.精准测试与springboot环境对接等一整套完整的配置过程,用户可以通过下图中的流程图确认自己所部署过程中进行到的阶段点,从而排查部署中可能遇见的问题. 一,Spring Boot配置流程 1,使用工具 1, E

配置测试Guns Guns简介 Guns是一个近几年来基于SpringBoot的开源便利且较新的JavaEE项目开发框架,它整合了springmvc + shiro + mybatis-plus + beetl + flowable多项开源技术,致力于让Java后台开发更简洁快速 一,Guns的环境Guns 源码 Maven Eclipse-Photon JDK8 MySQL 安装环境 注:Eclipse和JDK的安装和安装包就用自己现有的就可以,星云测试将提供MySQL和Nodejs的安装包,