一.安装jieba库 :\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba 二.jieba库解析 jieba库主要提供提供分词功能,可以辅助自定义分词词典. jieba库中包含的主要函数如下: jieba.cut(s)                                                               精确模式,返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut(s,cut_all=True)                  

本工具可实现的效果: 1.读取大文件(大于1GB) 2.根据分隔符分割后的列分组 3.速度快. 4.处理过程中,可以随时停止处理,操作不卡死. 5.有对当前内存的实时监测,避免过多占用内存,影响系统运行. 6.实时显示处理的行数. 处理类代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.IO; using System.Linq; using System.Text

转载请注明出处  “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体,繁体分词,还支持自定义词库. jieba的分词,提取关键词,自定义词语. 结巴分词的原理 原文链接:http://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/78722754 1.jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参数用来控制是否采用全模式:HMM

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---恢复内容开始--- 一.结巴中文分词涉及到的算法包括: (1) 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG): (2) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合: (3) 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法. 结巴中文分词支持的三种分词模式包括: (1) 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析: (2) 全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不

输入法中,当你输入一个字的时候,输入法就能猜出你要输入什么词.这就是词联想.现在,再python中简单实现类似这样的功能:根据制定好的词库,输入一个新的词,帮助实现词联想.其中分词用了jieba包. # -*-coding:utf-8-*- """ 分词的函数cut_words() """ def cut_words(temp): import jieba import re wenben = re.sub("[1234567890\s

cat 显示文本  -E 显示结尾的$符 -n 对显示的每一行进行编号 -b 对非空行进行编号 -s 对连续的空行进行压缩 tac 倒序显示 less 分屏显示文本 向下翻一屏 空格 向下翻一行 回车 q 退出 / 文本 搜索文本 n 向下查找 N向上查找 less 是man命令的默认分页器 more 分页显示文件 默认情况下显示读取的百分比 读取完成自动退出 q 退出 -d 显示翻屏和退出的提示 head 显示文件的前面的内容 默认显示前10行 -# 显示前#行 -n # 显示前#行 -c #

由于项目中要用到词库,而下载的搜狗词库是.scel格式,所以就用python脚本将搜狗词库.scel格式文件转化为.txt格式文件. #!/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import struct import sys import binascii import pdb try: reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') except: pass # 搜狗的scel词库就是保存的文本的unicode编码,每两

paip 自定义输入法词库的备份导出以及导入 作者Attilax 艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attila /////////64位win7 哈的使用问题. 能安装..但是系统环境中不能直接使用.. 在应用中能使用了. //////////备份导出 普通的32位机器,直接备份导出 64位机器,备份导出默认的功能不能使用..需要 search eveything 到个main.dmg ,不个这

1.Sphinx(coreseek) 是啥 一般而言,Sphinx是一个独立的全文搜索引擎:而Coreseek是一个支持中文的全文搜索引擎,意图为其他应用提供高速.低空间占用.高结果相关度的中文全文搜索能力.Sphinx/Coreseek可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成. 也就是说Coreseek可以单独使用,不需要再安装Sphinx 2.从哪里获取     Sphinx原始版本可以从Sphinx官方网站 http://www.sphinxsearch.com/,Coreseek可以从

之前一直没用过合成词库这功能,有个同步用户数据的选项,点它后,生成一个文件夹,里面就有当前的一些配置,词库之类的 /Users/dfpo/Library/Rime/sync 这样我们就得到了一个装着用户数据的文件夹,同样的操作,假如你在公司也有这份数据就可以合并了. 把这些词库文件夹放sync下,再点击同步用户数据,就会把这些词库合并了,智能合并

文章转载自:http://www.cnblogs.com/dennisit/archive/2013/04/07/3005847.html 方案一: 基于配置的词典扩充 项目结构图如下: IK分词器还支持通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来扩充您的专有词典.谷歌拼音词库下载: http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14446921.html?from=like在web项目的src目录下创建IKAnalyzer.cfg.xml文件,内容如下 <?xml v

#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import struct import sys import binascii import pdb #搜狗的scel词库就是保存的文本的unicode编码,每两个字节一个字符(中文汉字或者英文字母) #找出其每部分的偏移位置即可 #主要两部分 #1.全局拼音表,貌似是所有的拼音组合,字典序 # 格式为(index,len,pinyin)的列表 # index: 两个字节的整数 代表这个拼音的索引 # len:

距离上一次大版本的发布已经很久很久了,中间是不是会收到一些用户的来信,提出新的需求,于是只是做小版本的更新,终于积累了一些更新后,打算做个大版本的发布了. 深蓝词库转换是一个输入法的词库互转和生成软件,支持市面上主流的各种输入法软件的词库(加密的除外)和各种输入法(拼音.五笔.二笔,甚至台湾的注音.仓颉等),除了汉语还支持英文词库的导入导出以及根据词典生成英文输入法词库. 说回这次新版本的发布,除了修复之前版本中的Bug外,主要是实现了以下新功能: 1.支持手心输入法 手心输入法是最近几年横空出

一,分词系统地址:https://github.com/NLPchina/ansj_seg 二,为什么选择ansj? 1.项目需求: 我们平台要做手机售后的舆情分析,即对购买手机的用户的评论进行分析.分析出手机每个模块(比如:相机,充电等.这些大模块还需要细分,比如充电又可以分:充电慢,没有快充等)的好差评,并且计算差评率,供开发后续改进.之前一直是人工分析,随着评论的增加,这一块也是一个很大的工作量.因此我们想到了做评论的自动分析.这就要用到自然语言处理的技术了. 2.ansj的优点 分词效率

摘要:对于中文的搜索来说,词库系统是一个很比较重要的模块,本篇以IK分词器为例子,介绍如何让分词器从缓存或文件系统中自动按照一定频次进行加载扩展词库 Lucene.Solr或ElasticStack如何从外部动态加载词库进入到内存作为分词使用,且这一系列动作不需要重启相应的搜索服务?当前市面上各种博客.论坛都是各种转载或者只是最简单的使用IK,根本无法达到线上使用的条件,而IK分词器默认是一次启动将主词库.停用词以及扩展词库全部加载完毕,后续如果再想要增加额外的扩展词就必须得修改对应的扩展词表并

SCWS是个不错的中文分词解决方案,词库也是hightman个人制作,总不免有些不尽如人意的地方.有些词语可能不会及时被收入词库中. 幸好SCWS提供了词库XDB导出导入词库的工具(phptool_for_scws_xdb.zip),下载后解压至任意文件夹,我解压至“E:/www/tools/scws_xdb/”目录下.在命令行下进入PHP的安装目录,我的目录是”E:/xampp/php“. 步骤1:执行命令行,将词库先导出来,生成一个文本文件(dict.txt): 命令格式为:php dump

方案一:利用预训练好的词向量模型 优点: (1)能把词进行语义上的向量化(2)能得到词与词的相似度 缺点: (1)词向量的效果和语料库的大小和质量有较大的关系(2)用most_similar() 得到往往不是“同义词”,而是“共现词” from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors wv = KeyedVectors.load_word2vec_format('model/w2v_chisim_300d.bin', binary=True)

程序预先说明: 本文访问的数据库是基于存有RDF三元组的开源数据库Localyago修改的库,其中只有一个表,表中有五个属性:主语subject.谓语predict.宾语object.主语的编号subid,宾语的编号objid.每条记录由(subject,predict,object,subid,objid)组成.其中当宾语为字符型而不是实体时(比如“2011”),编号默认为0.有以下数据表: 程序需求: 统计每个主语有多少相关的谓语属性(每个谓语可有多个宾语),即有多少以该实体作为主语的记录