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=

最大匹配法:最大匹配是指以词典为依据,取词典中最长单词为第一个次取字数量的扫描串,在词典中进行扫描(为提升扫描效率,还可以跟据字数多少设计多个字典,然后根据字数分别从不同字典中进行扫描).例如:词典中最长词为“中华人民共和国”共7个汉字,则最大匹配起始字数为7个汉字.然后逐字递减,在对应的词典中进行查找. 下面以“我们在野生动物园玩”为例详细说明一下正向与逆向最大匹配方法: 1.正向最大匹配法: 正向即从前往后取词,从7->1,每次减一个字,直到词典命中或剩下1个单字. 第1次:“我们在野生动物

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

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,

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

Python开发常用组件.命令(干货) 持续更新中-关注公众号"轻松学编程"了解更多. 1.生成6位数字随机验证码 import random import string def num_code(length=6): """ 生成长度为length的数字随机验证码 :param length: 验证码长度 :return: 验证码 """ return ''.join(random.choice(string.digits)

目录 Python 数据类型常用的内置方法 1.整型 int 2.浮点型 float 字符串转浮点型: 3.字符串 str 多种类型转字符型: 索引 切片 len( )方法:统计字符串长度/个数 移除首尾指定字符 --- strip( ) 分割字符 --- split( ) Python 数据类型常用的内置方法 累死自己,卷死别人,为了生活我还是选择卷!!!! 如何查看数据类型都有哪些内置方法摁小数点'.',理解为'的'的意思! 1.整型 int 类型转换 进制转换 实例如下: 类型转换:str

前言 中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块.不同于英文的是,中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词,分词效果将直接影响词性.句法树等模块的效果.当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同.在人机自然语言交互中,成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果,帮助计算机理解复杂的中文语言.根据中文分词实现的原理和特点,可以分为: 基于词典分词算法 基于理解的分词方法 基于统计的机器学习算法 基于词典分词算法 基于词典分词算法,

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: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 /**  * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分

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1. 神经网络原理 神经网络模型,是上一章节提到的典型的监督学习问题,即我们有一组输入以及对应的目标输出,求最优模型.通过最优模型,当我们有新的输入时,可以得到一个近似真实的预测输出. 我们先看一下如何实现这样一个简单的神经网络: 输入 x = [1,2,3], 目标输出 y = [-0.85, 0.72] 中间使用一个包含四个单元的隐藏层. 结构如图: 求所需参数 w10w10 w20w20 b10b10 b20b20, 使得给定输入 x 下得到的输出 ,和目标输出 y^y^ 之间的平均均方误

#下面两种是基于QuerySet查询 也就是说SQL中用的jion连表的方式查询books = models.UserInfo.objects.all() print(type(books)) ---> <class 'django.db.models.query.QuerySet'> 查询出来是一个对象QuerySey 取值 print(books.values()) books = models.UserInfo.objects.filter()print(type(books))

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

models之对于表的创建有以下几种: 一对一:ForeignKey("Author",unique=True),  OneToOneField("Author") 一对多:ForeignKey(to="Publish",to_field="id",on_delete.CASCADE) 多对多:ManyToManyField(to="Author") 首先我们来创建几张表 from django.db im

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学

多表操作 创建模型 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄. 作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息.作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one) 出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email. 书籍模型: 书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many);一本书只应该由一个出版商出版,所以出版商和书籍是一对多关联关系

感谢老男孩~  一步一步走下去 前面是视图函数 后面是表结构models.py from django.shortcuts import render, HttpResponse from django.http import JsonResponse # Create your views here. from app01 import models def query(request): #########基于对象查询(子查询)########### # 一对多 book(publish f

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.

0.目录 1.思路2.windows安装3.相关命令行4.简单配置和初步使用5.问题:squid是否支持HTTPS6.问题:配置多个代理条目,相同ip不同port报错7.问题:根据代理请求区分HTTP/HTTPS并选择相应代理条目8.问题:代理IP类型 高匿/匿名/透明9.问题:正向/反向/透明代理10.python脚本更新配置11.log相关12.参考 1.思路 爬虫代理服务 定时监控代理源网站(30分/1小时都可),解析出所有代理IP,入数据库 从数据库中取出所有代理,访问某个固定的网站,找

Windows下的shell原理 经过查阅资料,使用os.dup2(nfd, ofd)的方式重定向socket的输入输出到windows系统的cmd是无法做到的,属于系统原因,不能直接复制Linux下的方案,所以只能写程序收集socket的输入,调用subprocess.Popen去执行,然后获取输出后在返回给socket. Python源代码 # -*- coding:utf-8 -*- # 引入依赖的库.包.模块 import os import select import socket i