一.安装 官方链接:http://pynlpir.readthedocs.org/en/latest/installation.html 官方网页中介绍了几种安装方法,大家根据个人需要,自行参考!我采用的是: Install PyNLPIR using easy_install: $ easy_install pynlpir 二.使用NLPIR进行分词 注:此处主要使用pynlpir.nlpir模块,该模块使用ctypes为NLPIR提供面向Python的接口,因此在调用NLPIR方法时,基本与

今天第一次使用NLPIR汉语分词系统. 遇到的问题: 当点击时, 出现以下界面 看了博客https://blog.csdn.net/yuyanyanyanyanyu/article/details/52636269,我明白了这是由于NLPIR-ICTCLAS分词授权过期造成的. 解决方案: 下载许可证,然后放到Data文件夹即可. 许可证下载地址为: https://github.com/NLPIR-team/NLPIR/tree/master/License/license%20for%20a

NLPIR工具 支持自定义词表: 可以离线使用: 下载地址:http://ictclas.nlpir.org/newsdownloads?DocId=389 在线演示:http://ictclas.nlpir.org/nlpir/ 自然语言处理与信息检索共享平台:(nlpir相关的一些软件.文档.论文.语料库等资源)http://www.nlpir.org/ 上边这个地址写的信息比较详细丰富,但是万事开头难,很多同学不知道怎么具体应该调用?下边我就把几个步骤简单介绍一下: Step1.下载 我下

http://www.nlpir.org/ http://blog.csdn.net/zhyh1986/article/details/9167593

NLP实验代码可见github:NLP实验代码整理 本实验会查重,而且写起来难度比较大,建议早一些开始.实验报告要用顶会论文形式呈现,建议使用overleaf里的ACL论文latex模板比较方便一点.

本文针对的问题是 ICTCLAS2015 的多线程分词,为了实现多线程做了简单的JAVA封装.如果有需要可以自行进一步封装其它接口. 首先ICTCLAS2015的传送门(http://ictclas.nlpir.org/),其对中文分词做的比较透彻,而且有一定的可调式性.但是应用到实际开发中的话,多线程操作是必须的,因此有了本文的初衷. 可能有的小伙伴不太清楚ICTCLASS是干嘛的,下面是一段介绍:NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2015),主要功能包括中文分词:词性标注:命名实体识

一.前期准备: 1.下载最新版本的资源包:CTCLAS20160405171043_ICTCLAS2016分词系统下载包 2.下载最新版本的licence:https://github.com/NLPIR-team/NLPIR/tree/master/License 二.调试程序 1.将JnaTest_NLPIR工程工程导入到MyEclipse. 2.修改NLPIR目录 这个与操作系统有关,在\汉语分词20140928\lib\操作系统目录下.我的是win7 64bit,所以在汉语分词20140

分词,顾名思义就是把词语分开,从哪里分开?当然是一大堆词语里了,一大堆词语是什么?是废话或者名言.这在数据库搜索时非常有用. 官方网站 http://www.phpbone.com/phpanalysis/#api 下面是  PHPAnalysis无组件分词系统 的介绍和API 分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不

分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不过在大量分词中,由于边分词边完成词库载入,因此内容越多,反而会觉得速度越快,这是正常现象,PHPAnalysis的词库是用一种类似哈希(Hash)的数据结构进行存储的,因此对于比较短的字符串分词,只需要占极小的资源,比那种一次性载入所有词条的实际性要高得多,并且词库容量大小不会影

mecab(http://mecab.sourceforge.net/)是奈良先端科技大学开发的日文分词系统,基于CRF的分词原理,有c++实现,提供python.perl.ruby等接口 日文NLP中几个著名的开源系统,Juman,Chasen,Mecab,Mecab比较新,速度快. 命名实体识别 name entity recognition 识别具有特定意义的实体,主要包含地名.人名.机构名.一般划分为三大类(实体类,时间类和数字类),七小类(人名,机构名,地名,时间.日期.货币和百分比)

1.安装numpy,matplotlib,scipy和scikit-learn win7系统下直接采用pip或者下载源文件进行安装numpy,matplotlib,scipy时会遇到各种问题,这是因为这些库需要C编译环境,所以无法完成安装会出错. 采用以下方法安装完成: (1)在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/上找到numpy对应版本的whl文件下载,比如32位和64位系统,python的版本2.7还是3.x.然后 pip install do

ubuntu系统下Python虚拟环境的安装和使用        前言:进行python项目开发的时候,由于不同的项目需要使用不同的资源包和相关的配置,因此创建多个python虚拟环境,在虚拟环境下开发就显得很有必要. 安装虚拟环境 步骤: 打开Linux终端(快捷键Ctrl+Alt+T),输入命令: sudo apt install python-virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper 说明:以上两条命令逐条执行,完成后虚拟环境安装完毕.

在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记(一) https://www.jianshu.com/p/ccb805b9f014 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统,通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络.我们将从最粗糙的版本开始搭建这个小系统,然后一步步优化其中的每一部分,包括网络架构的优化,数据处理的优化,甚至整个代码架构的优化.希望想我一样的入门选手看到其中的每一步实现以及如何去优化. 关于LSTM网络的介绍,可以看官网推荐的一篇博客,写的实在是太

一.本文内容简介 二.具体内容 1. 中文分词的基本概念 2.关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况 3.具体SDK模块(C++)的组装方式 ①准备内容: ②开始组装 三.注意事项 一.本文内容简介 关于中文分词的基本概念 关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况 具体SDK模块(C++版)的组装方法 二.具体内容 1. 中文分词的基本概念 中文分词是自然语言处理的一个分支,自然语言即人们在日常生活中使用的语言,包含书面语,口语,例如报纸上的一篇通讯,博客里面的一篇

配置独立于系统的PYTHON环境 python 当前用户包 一种解决方案是在利用本机的python环境的基础上,将python的包安装在当前user的.local文件夹下 一共有两种方式来实现pip的时候安装到当前user 设置pip配置文件 pip.conf 一种是在~/.pip文件夹下的pip配置文件pip.conf中设置 加入 [install] install-option=--prefix=~/.local 相当于每次在执行 # pip install package 命令的时候在 i

SharpICTCLAS分词系统简介(4)NShortPath-1http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/669795.html SharpICTCLAS 1.0 发布!http://www.cnblogs.com/zhenyulu/archive/2007/04/18/718383.html

caffe---ubuntu1604下anaconda2.5的尝试----失败,建议使用系统的python系统,避免各种各样的陷阱. 如果使用caffe+ anacoanda 已经遇到的陷阱有 1. matlab的接口无法通过编译 2. opencv的imshow无法使用:具体的时这样,conda默认安装的opencv不支持imshow;   自行编译的opencv库,能够支持imshow,但是不能支持caffe的完整编译--特别是matlab接口. 3.

因今天安装一程序需要用到python高版本,所以升级来系统自带的python. 先查询下系统的python版本是多少. #python -V 显示出来的是2.4.3,太老了,现在升级到比较稳定的版本3.3.0,大家想升级到最新版本可以参考官方网站(https://www.python.org/downloads/). 温馨提示:更新python千万不要把老版本的删除!新老版本是可以共存的,很多基本的命令.软件包都要依赖预装的老版本python的,比如yum. 现在就开始升级操作,在此之前为了防止

从零起步 系统入门Python爬虫工程师 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 大数据时代,python爬虫工程师人才猛增,本课程专为爬虫工程师打造,有四个阶段,爬虫0基础入门->项目实战->爬虫难点突破->scrapy框架快速抓取 从易到难,层层深入.不同项目解决不同的抓取问题,带你从容抓取主流网站,进阶部分针对性讲解数据抓取的难点和面试考点,让你牢牢掌握爬虫工程师硬核技能 第1章 从零开始 系统入门python爬虫工程师-课程导学(提

# 查询系统本系统中安装的python版本 ls -l /usr/bin/python* 1.在虚拟机上新建虚拟环境 # 系统中python默认版本为python2.,可以将其修改为python3 # 第一步:先删除python rm -rf /usr/bin/python # 第二步:创建软链接 ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python # 第三步:查看python版本是否修改为python3 python -V # 如果已经将python改为python3