本文是整理了部分网友在配置hanlp自定义词典时遇到的一小部分问题,同时针对这些问题,也提供另一些解决的方案以及思路.这里分享给大家学习参考. 要使用hanlp加载自定义词典可以通过修改配置文件hanlp.properties来实现. 要注意的点是: 1.root根路径的配置: hanlp.properties中配置如下: #本配置文件中的路径的根目录,根目录+其他路径=完整路径(支持相对路径) #Windows用户请注意,路径分隔符统一使用/ root=D:/Project/public_se

[环境]python 2.7 方法一:使用pyhanlp,具体方法如下: pip install pyhanlp  # 安装pyhanlp 进入python安装包路径,如 /usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/ 将http://hanlp.properties.in改名为备份文件. mv hanlp.properties.in hanlp.properties.in.bak 修改hanlp.properties vim hanlp.pro

对于词典,直接加载文本会很慢,所以HanLP对于文本文件做了一些预处理,生成了后缀名为.txt.bin的二进制文件. 这些二进制文件相当于缓存,避免了每次加载去读取多个文件. 通过这种txt和bin结合的方式,HanLP一方面方便用户编辑查看词典,另一方面bin方便加载,这种方式可谓是兼二者之长,设计上堪称典范. 打开hanlp的data目录data\dictionary\custom,删除所有的.txt.bin文件,这样一来,HanLP下次加载词典时会自动构建.txt.bin,这样一来,你对文

把语料从数据库提取出来以后就要进行分词啦,我是在linux环境下做的,先把jieba安装好,然后找到内容是build jieba PKG-INFO setup.py test的那个文件夹(我这边是jieba-0.38),把自己的自定义词典(选用,目的是为了分出原始词库中没有的词以及优先分出一些词),停用词词典(选用),需要分词的语料文件,调用jieba的python程序都放到这个文件夹里,就可以用啦.至于词典要什么样的格式,在网上一查就可以了. 之前有看到别的例子用自定义词典替换掉jieba本身

python解释器查找module进行加载的时候,查找的目录是存放在sys.path变量中的,sys.path变量中包含文件的当前目录.如果你想使用一个存放在其他目录的脚本,或者是其他系统的脚本,你可以将这些脚本制作成一个安装包,然后安装到本地,安装的目录就是sys.path中的一个.这样你就可以在任何想要使用module的地方,直接使用import导入就可以了. 用setup安装自定义模块: 打包module需要新建一个setup.py脚本,然后在脚本中输入下面的内容,假设你的需要打包的mod

参考文献:http://blog.csdn.net/fatpanda/article/details/37911079 jar包: IK-Analyzer-extra-5.3.1.jar IKAnalyzer5.3.1.jar lucene-core-5.3.1.jar lucene-analyzers-common-5.3.1.jar 一.创建类自己的分词器配置类并实现IK-Analyzer分词器的配置接口: 值得注意的一点是:我们在指定配置文件时候,要指定我们自己的配置文件.如果不指定路径默

R安装package报错: [root@Hadoop-NN-01 mysofts]# R CMD INSTALL trimcluster_0.1-1.tar.gz * installing to library '/usr/local/lib64/R/library' WARNING: omitting pointless dependence on 'R' without a version requirement * installing *source* package 'trimclus

前言: 文本分类任务的第1步,就是对语料进行分词.在单机模式下,可以选择python jieba分词,使用起来较方便.但是如果希望在Hadoop集群上通过mapreduce程序来进行分词,则hanLP更加胜任. 一.使用介绍 hanLP是一个用java语言开发的分词工具, 官网是 http://hanlp.com/ . hanLP创建者提供了两种使用方式,一种是portable简化版本,内置了数据包以及词典文件,可通过maven来管理依赖,只要在创建的 maven 工程中加入以下依赖,即可轻松使

1. R 安装 通常在Terminal下直接apt-get 即可,在16.10下可以get到R-3.3.1,目前最新好像是 R-3.4.2,可以去官方网站下载源码编译 (https://www.r-project.org)​ sudo apt-get install r-base 2. 在jupyter notebook中配置R的kernel 近期在Jupyter下跑python,方便边调试边记笔记.因为Jupyter也支持R语言,所以尝试添加R kernel到Jupyter中. 主要依赖 "I

Centos安装自定义布局才能自己划分各个区的大小ctrl+z ,fg ,route -n ,cat !$ ,!cat ,XShell 设置, ifconfig  CentOS远程连接  Linux中的输入流 第一节课 centos镜像站点 http://mirror.symnds.com/distributions/CentOS-vault/6.7/isos/x86_64/CentOS-6.7-x86_64-bin-DVD1.iso http://mirror.symnds.com/distr

要使用hanlp加载自定义词典可以通过修改配置文件hanlp.properties来实现.要注意的点是: 1. root根路径的配置: hanlp.properties中配置如下: #本配置文件中的路径的根目录,根目录+其他路径=完整路径(支持相对路径,请参考:https://github.com/hankcs/HanLP/pull/254) #Windows用户请注意,路径分隔符统一使用/ root=D:/Project/public_sentiment_monitor/plugin/hanl

ZabbixServer的安装(只有源码装zabbix才能装支持java) 搭建自定义yum仓库并安装支持包 yum -y install createrepo #下载依赖关系命令 createrepo rpm #生成依赖关系 vim /etc/yum.repos.d/cccc.repo #创建yum源指定安装包 [rpm] name=rpm baseurl=file:///root/rpm/ gpgcheck= enabled= yum -y install pcre pcre-devel z

R语言是一种很方便的应用于科学计算的语言,推荐给大家学习. 由于R的版本对程序包的兼容有些问题,推荐使用2.15.3. 下面给出下载链接,安装一路默认即可,可以自己更存放目录,其他的都没有影响.下面是镜像链接,可以下载http://cran.r-project.org/bin/windows/base/old/2.15.3/ 之后,在把R.exe所在路径添加到path中即可. 例如:D:\R\R-2.15.3\bin; 对于使用R的IDE,默认的IDE不是很友好,要拖来拖去,推荐使用Rstudi

系统:Windows8 开发环境:Visual Studio 2012 开发平台 .Net Framework 4.5 找到系统盘的 C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\InstallUtil.exe 文件 (不同的开发环境和开发平台对应的目录也不一样) 将上面找到的目录复制一下,打开CMD命令窗. 然后找到编译好的exe服务文件(绝对路径),命令操作如下. Windows+R  > cmd C:\Windows\system32>C

GoldenDict   apt-get install goldendict 安装完成以后,需要自己手动加入字典,增加在线翻译网址(例如,有道,金山等),点击 编辑--dictionaries  完成下面工作   1.添加在线字典网址 在GoldenDic中添加在线辞典:科林斯 , 海词,有道,金山词霸,英业达,google,汉典,以下是这些词典的地址http://www.collinslanguage.com/results.aspx?context=3&reversed=False&

linux: 在编译R之前,需要通过yum安装以下几个程序: #yum install gcc-gfortran              #否则报”configure: error: No F77 compiler found”错误 #yum install gcc gcc-c++              #否则报”configure: error: C++ preprocessor “/lib/cpp” fails sanity check”错误 #yum install readline

R > -------------------------------------------------[解决方案]1.使用命令单独安装caret,安装的时间很长.install.packages("caret", dependencies = c("Depends", "Suggests")) 需要安装依赖的包全部安装之后,就可以了.依赖包如下:dependencies ‘doMC’, ‘rpvm’, ‘Rcompression’, ‘

下载和安装Windows环境的R 1.进入主页,点击 蓝色加粗的 download R 2.随便点击一个镜像,这里点击的是http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/ 3.点击Download R for Windows 4.点击install R for the first time. 5.点击 Download R 3.2.3 for Windows 6.双击安装包(左),安装成功后,双击R图标(右),打开RGui      R是由赋值和函数组成 R有一些默认

在RStudio里安装car包的时候报错 /usr/bin/ld: cannot find -llapack /usr/bin/ld: cannot find -lblas make: *** [quantreg.so] Error 1 ERROR: compilation failed for package ‘quantreg’ * removing ‘/home/tony/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/quantreg’ 找不到依赖项在Ubuntu s

一开始按照网上的方法在配置文件加入自定义的词典不行,不知道是什么问题,这里给出链接,有兴趣的自己尝试:https://my.oschina.net/u/3793864/blog/3073171 说一下我的方法:在hanlp.java中添加路径即可,数组里直接加入 可以看到我是谁三个字被当成名词输出 整个项目:https://github.com/mmmjh/HanlpDemo