这是老师大作业需要的技术才知道hanlp这个外部包  使用方法 包以及数据如下GIT下载很慢我传百度云了   链接:https://pan.baidu.com/s/14a22v1g_CAQN-G-k8f3Ovw  提取码:yfse  1 把你的下载的data解压到你项目的根目录下 例如你项目文件夹叫 test  把data文件夹放在text文件夹下就行 2 配置 hanlp.properties 把这个文件放在你需要调用hanlp的目录下(那个文件调用了这外部包方法就放在跟这个文件同级的目录下)

SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母缩写(即:简易中文分词系统).1.下载scws官方提供的类(这里使用的是pscws第四版的)http://www.xunsearch.com/scws/down/pscws4-20081221.tar.bz2下载XDB 词典文件 (这里使用的是utf8简体中文词典包)http://www.xunsearch.com/scws/down/scws-dict-chs-utf8.tar.bz22.解压scws类Ps

HanLP分词命名实体提取详解   分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章,文章中分享的内容略有一段时间(使用的hanlp版本比较老),最新一版的hanlp已经出来了,也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升! 文本挖掘是抽取有效.新颖.有用.可理解的.散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程.对于文本来说,由于语言组织形式各异,表达方式多样,文本里面提到的很多要素,如人名.手机号.组织名.地名等都称之为实体.在工程领域,招投标文件里的这些实体信息至

转载:码农场 » TextRank算法提取关键词的Java实现 谈起自动摘要算法,常见的并且最易实现的当属TF-IDF,但是感觉TF-IDF效果一般,不如TextRank好. TextRank是在 Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要.它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口) 投赞成票,票的权重取决于自己的票数.这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论.TextRank也 不例外:

新发布1.7.0版本的hanlp自然语言处理工具包差不多已经有半年时间了,最近也是一直在整理这个新版本hanlp分词工具的相关内容.不过按照当前的整理进度,还需要一段时间再给大家详细分享整理的内容.昨天正好看到的这篇关于关于1.7.0版本hanlp分词在spark中的使用介绍的文章,顺便分享给大家一起学习一下! 以下为分享的文章内容: HanLP分词,如README中所说,如果没有特殊需求,可以通过maven配置,如果要添加自定义词典,需要下载“依赖jar包和用户字典". 直接"jav

本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果.为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章. 学习内容 在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里.但后者相对麻烦且目前样本量不大.我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词

python调用hanlp分词包手记   Hanlp作为一款重要的分词工具,本月初的时候看到大快搜索发布了hanlp的1.7版本,新增了文本聚类.流水线分词等功能.关于hanlp1.7版本的新功能,后面有使用的到时候在给大家分享.本篇分享一个在python里调用hanlp分词包的过程文章,供需要的朋友参考学习交流!以下为文章内容: 1.在python下安装pyhanlp sudo pip install pyhanlp (详见pyhanlp官方文档) 2.pyhanlp的一些使用方法 (1)Ha

一.TextRank原理 TextRank是一种用来做关键词提取的算法,也可以用于提取短语和自动摘要.因为TextRank是基于PageRank的,所以首先简要介绍下PageRank算法. 1. PageRank算法 PageRank设计之初是用于Google的网页排名的,以该公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名.Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.PageRank通过互联网中的超链接关系来确定一个网页的排名,

作者: 阮一峰 日期: 2013年3月15日 原文链接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html 这个标题看上去好像非常复杂,事实上我要谈的是一个非常easy的问题. 有一篇非常长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),全然不加以人工干预,请问如何才干正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘.文本处理.信息检索等非常多计算机前沿领域,可是出乎意料的是,有一个非常easy的经典算法,能

本篇分享一个hanlp分词工具应用的案例,简单来说就是做一图库,让商家轻松方便的配置商品的图片,最好是可以一键完成配置的. 先看一下效果图吧: 商品单个推荐效果:匹配度高的放在最前面 这个想法很好,那怎么实现了.分析了一下解决方案步骤: 1.图库建设:至少要有图片吧,图片肯定要有关联的商品名称.商品类别.商品规格.关键字等信息. 2.商品分词算法:由于商品名称是商家自己设置的,不是规范的,所以不可能完全匹配,要有好的分词库来找出关键字.还有一点,分词库要能够自定义词库,最好能动态添加.如果读者不

文章大纲 Elastic search & kibana & 分词器 安装 版本控制 下载地址 Elastic search安装 kibana 安装 分词器配置 Elastic search & kibana & 分词器 安装 版本控制 ES版本:7.2.0 分词器版本: kibana 版本:7.2.0 下载地址 ES 下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-2-0 kib

前段时间,领导要求出一个关键字提取的微服务,要求轻量级. 对于没写过微服务的一个小白来讲.有点赶鸭子上架,但是没办法,硬着头皮上也不能说不会啊. 首先了解下公司目前的架构体系,发现并不是分布式开发,只能算是分模块部署.在上网浏览了下分词概念后,然后我选择了Gradle & HanLP & SpringBoot & JDK1.8 & tomcat8 & IDEA工具来实现. Gradle 我也是第一次听说,和Maven一样,可以很快捷的管理项目需要的jar.下载,解压

项目结构 该项目中,.jar和data文件夹和.properties需要从官网/github下载,data文件夹下载 项目配置 修改hanlp.properties: 1 #/Test/src/hanlp.properties: 2 #本配置文件中的路径的根目录 3 #root=E:/SourceCode/eclipsePlace/Test 4 root=./ 5 ...... 配置文件的作用是告诉HanLP数据包即data文件夹的位置,root的值为data文件夹的父目录,可以使用绝对路径或相

算法介绍 最近要做领域概念的提取,TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理. 关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html. 计算公式比较简单,如下: 预处理 由于需要处理的候选词大约后3w+,并且语料文档数有1w+,直接挨个文本遍历的话很耗时,每个词处理时间都要一分钟以上. 为了缩短时间,首先进行分词,一个词输出为一行方便统计,分词工具选择的是HanLp. 然后,将一个领域的文档合并到一

这是另一套基于CRF的词法分析系统,类似感知机词法分析器,提供了完善的训练与分析接口. CRF的效果比感知机稍好一些,然而训练速度较慢,也不支持在线学习. 默认模型训练自OpenCorpus/pku98/199801.txt,随hanlp 1.6.2以上版本发布. 语料格式等与感知机词法分析器相同,请先阅读<感知机词法分析器>. 中文分词 训练 CRFSegmenter segmenter = new CRFSegmenter(null); segmenter.train("data

这篇文章主要是记录HanLP标准分词算法整个实现流程. HanLP的核心词典训练自人民日报2014语料,语料不是完美的,总会存在一些错误.这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果,这时请打开调试模式排查问题: HanLP.Config.enableDebug(); 那什么是语料呢?通俗的理解,就是HanLP里面的二个核心词典.假设收集了人民日报若干篇文档,通过人工手工分词,统计人工分词后的词频:①统计分词后的每个词出现的频率,得到一元核心词典:②统计两个词两两相邻出现的频率,得到二元核心词典.根据贝

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器.因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment分词器. 今天的文章还会介绍各分词词典文件的使用位置以及作用,相信小伙伴们看了今天的文章应该不会再在github上提出干预自定义不生效的问题

以下来自:http://www.cnblogs.com/codc-5117/archive/2011/12/04/2275298.html Static基本规则:             (1)一个类的静态方法只能访问静态属性.             (2)一个类的静态方法不能直接调用非静态方法.             (3)如果访问权限允许,static属性和方法可以使用对象加’.’方式调用,当然也可以使用实例加’.’方式调用.             (4)静态方法中不存在当前对象,所以

在Java开发中,有时会遇到一些比较别扭的规则从字符串中提取子字符串,规则无疑是写正则表达式来表达了,那按照正则来提取子字符串就会用到java.util.regex包. java.util.regex是一个用正则表达式所订制的模式来对字符串进行匹配工作的类库包. 它包括两个类:Pattern和Matcher . Pattern: 一个Pattern是一个正则表达式经编译后的表现模式. Matcher: 一个Matcher对象是一个状态机器,它依据Pattern对象做为匹配模式对字符串展开匹配检查

Java中的Runable,Callable,Future,FutureTask,ExecutorService,Excetor,Excutors,ThreadPoolExcetor在这里对这些关键词,以及它们的用法做一个总结. 首先将它们分个类: Runable,Callable Future,FutureTask ExecutorService,Excetor,Excutors,ThreadPoolExcetor 1. 关于Ranable和Callable 首先Java中创建线程的方法有三种

1.native关键词的引入 再完美的编程语言也有自己的不足之处,当然Java也不例外,Java的不足之处除了体现在运行速度(这点往往被一些其他编程语言使用者所诟病)上要比传统的C++慢许多之外,Java无法直接访问到操作系统底层(如系统硬件等),为此Java使用native(原生的)关键词来扩展Java程序的功能.native关键字说明其修饰的方法是一个原生态方法,方法对应的实现不是在当前文件,而是在用其他语言(如C和C++)实现的文件中.Java语言本身不能对操作系统底层进行访问和操作,但是