function hightLightTheKeyWord(searchParam,$dom){ if(searchParam&&!/^\s*$/.test(searchParam)){ searchParam=regTrim(searchParam); var contents=$dom.html(); var pattern=new RegExp('('+searchParam+')(?=[^<>]*<)','gim'); contents=contents.repl

http://x-algo.cn/index.php/2016/02/29/crf-name-entity-recognition/ 类似使用CRF实现分词和词性标注,地域识别也是需要生成相应的tag进行标注.这里使用的语料库是1998年1月人民日报语料集.最终学习出来的模型,对复杂的地名识别准确率(F值)非常低,推测是预料中对地名的标注多处是前后矛盾.例如  [华南/ns 地区/n]ns  标为地名实体,但是 东北/f 地区/n 确分开标注,类似错误还有很多.将来有时间可以考虑使用微软的词库 

续上文VS Code英汉词典插件v0.0.6-改为TS实现, 加测试后, 继续重构(提取常量, 避免var, 添加类型等等), 并完善测试. 测试方法参考: Testing Visual Studio Code Extensions, 调试也支持. 觉得虽然启动测试有一定开销(似乎必需启动一个vscode个例), 但还可以接受. 在重构过程中测试用例起了保驾作用. 借助TypeScript特性, 为所有的接口添加了类型, 比如: export interface 词形变化 { 类型: strin

因为词云有利于体现文本信息,所以我就将那天无聊时爬取的<悲伤逆流成河>的评论处理了一下,生成了词云. 关于爬取影评的爬虫大概长这个样子(实际上是没有爬完的): #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/15 16:34 # @Author : Sa.Song # @Desc : 爬取买猫眼电影悲伤逆流成河的评论 # @File : maoyan_BS.py # @Software: PyCharm impor

#!/usr/bin/python # coding:utf-8 # 绘制一个<三体>全集词云 # pip install jieba # pip install matplotlib # pip install scipy # pip install wordcloud import sys from collections import Counter import jieba.posseg as psg import matplotlib.pyplot as plt from scipy

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

1.一个可扩展性强的编辑工具 2.如何安装扩展 通过View->Show Console菜单打开命令行. 按图操作: 在控制台输入,然后回车: import urllib.request,os; pf = 'Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.installed_packages_path(); urllib.request.install_opener( urllib.request.build_opener( urllib.requ

一.软件安装 ST中文论坛:http://sublimetext.iaixue.com/  或者 http://sublimetext.iaixue.com/dl/#sublime_text_3103.win.optimize.x64 二.Package Control安装 方法一:在线安装,首先打开 Ctrl + ~,ST2输入如下的代码: import urllib2,os; pf='Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.instal

http://www.ithao123.cn/content-296918.html 首页 > 技术 > 编程 > Python > Python 文本挖掘:简单的自然语言统计 Python 文本挖掘:简单的自然语言统计 2015-05-12 浏览(141)   [摘要:首要应用NLTK (Natural Language Toolkit)顺序包. 实在,之前正在用呆板进修方式剖析情绪的时间便已应用了简略的天然说话处置惩罚及统计.比方把分词后的文本变成单词拆配(或叫单词序] 主要使

本文引用自: http://blog.chinaunix.net/uid-20726500-id-4820580.html 防止文章丢失才进行复制 PostgreSQL支持全文检索,其内置的缺省的分词解析器采用空格分词.因为中文的词语之间没有空格分割,所以这种方法并不适用于中文.要支持中文的全文检索需要额外的中文分词插件.网上查了下,可以给PG用的开源中文分词插件有两个:nlpbamboo和zhparser.但是nlpbamboo是托管在googlecode上的,而googlecode被封了,下

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QQ:231469242 欢迎nltk爱好者交流 http://blog.csdn.net/u010718606/article/details/50148261 NLTK中对于很多自然语言处理应用有着开箱即用的api,但是结果往往让人弄不清楚状况. 下面的例子使用NLTK进行命名实体的识别.第一例中,Apple成功被识别出来,而第二例并未被识别.究竟是什么原因导致这样的结果,接下来一探究竟. In [1]: import nltk In [2]: tokens = nltk.word_toke

# coding: utf-8 # ###jieba特性介绍 # 支持三种分词模式: # 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: # 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,但是不能解决歧义: # 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. # 支持繁体分词. # 支持自定义词典. # MIT 授权协议. # ###分词速度 # 1.5 MB / Second in Full Mode # 400 KB / Second

Package Control 安装方法 首先通过快捷键 ctrl+` 或者 View > Show Console 打开控制台,然后粘贴相应的 Python 安装代码. Sublime Text 2 安装代码: import urllib2,os; pf='Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.installed_packages_path(); os.makedirs( ipp ) if not os.path.exists(ipp)

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有快捷键冲突的时候可以修改快捷键,建议修改插件快捷键而不是Sublime Text的快捷键,我的有冲突的一律将插件快捷键设置成:Ctrl+Alt+A(B...) Package Control 通俗易懂地说,这个是你在完成安装SublimeText后必须安装的东西.你问为什么?因为有了这个特殊的“插件包”,你可以很容易地安装.升级.删除,甚至非常方便地查看您已经安装在SublimeText中的包或插件的列表.它通过菜单和对应的行为使这些过程变得非常容易和有组织. Emmet(快捷键为Ctrl+E

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学python的时候犯的一个错误,放在这吧.就是在循环某个列表的时候不要去操作它,这是容易忽略的一个地方.所以如果要操作某个列表本身,那么先把该列表copy一份,然后再读取的时候读copy的那份.操作原来的列表. 正确的如下: import re a="hen/zg /zg qd/a /a ,/x /x hen/zg /zg xh/v /v " b=re.split('[ ]', a) b_copy=b[:] print b cixing=["/x","/

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* { color: #3e3e3e } body { font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif; font-size: 15px } p { line-height: 25.6px; text-align: justify; margin: 23.7px 0 } blockquote { b

一,文本挖掘 1.1,什么是文本挖掘 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的,可理解的,最终可用的知识的过程,同时运用这些知识更好的组织信息以便将来参考 1.2,文本挖掘基本流程 收集数据 数据集.如果是已经被人做成数据集了,这就省去了很多麻烦事 抓取.这个是 Python 做得最好的事情,优秀的包有很多,比如 scrapy,beautifulsoup等等. 预处理(对这里的高质量讨论结果的修改,下面的顺序仅限英文) 去掉抓来的数据中不需要的部分,比如 HTML TAG,只保留文本.结合 b