这个问题非常有意思，如果不仅仅讨论断句的话，就更有意思了。 「民可使由之不可使知之」，这短短十个字，至少可以从中梳理出一堆问题：民，指的是什么人？使，如何训诂？可与不可，究竟指的是什么？由，如何训诂？知，如何训诂？这句话，目标受众是谁？当然，最后：这整句话是什么意思？由于现代网络的发达，使得我们现在有很多好的工具，来帮助我们研究与考据，比如我经常用的http://ctext.org/confuci
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2023-10-20 19:06:43
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先前我们放出了1.2.7版本的Airtest，其中，一个很重要的功能是，我们 **新增了非常丰富的断言API** ，今天我们就来详细看一下新版Airtest都有给我们提供哪些断言语句。
1. 前言先前我们放出了1.2.7版本的Airtest，其中，一个很重要的功能是，我们 新增了非常丰富的断言API ，今天我们就来详细看一下新版Airtest都有给我们提
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2023-11-30 19:07:40
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由老贾问到断言如何开启。于是上网搜索一番。做个记录。命令行下：java -ea AssertTest-da是禁用断言JVM默认是关闭了assertion功能的，所以要使用assertion功能的话必须显式使用加入参数来选择启用或者禁用断言。另外，断言的参数可以使得java应用程序可以开启一部分类或包的assertion功能，所以运行相对编译而言，比较复杂，这里有两类参数需要说明：public cl
分词是分割的一个更普遍的问题实例，这一节，我们要学习一下分割技术。1、断句在词级水平处理文本时候通常假定能够将文本划分成单个句子。 一些语料库提高了句子级别的访问。例如，我们可以计算布朗预料库中每个句子的平均词数。>>>print(len(nltk.corpus.brown.words())/len(nltk.corpus.brown.sents())
20.2509907045
目录一、中文句子类型主要类别1、陈述句（statement）2、特殊句（special）3、疑问句（question）二、中文句子类型简单分析三、将句法分析与正则结合标注句子类型四、句子类型调研及规则总结五、中文句子类型分类工具sentypes实现一、中文句子类型主要类别 1、陈述句（statement） 主语为首（subject_front），例：大家对这件事都很热心 主题为首（theme_fr
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2023-10-09 00:16:26
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项目2：新闻文本挖掘与分类MLDL一、 文本分析与可视化读取数据，去除有缺失值的行，分词去除停用词统计词频做词云二、 中文自然语言处理分析1. 关键词提取1.1 基于TF-IDF算法的关键词抽取import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())senten
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2023-11-14 09:29:16
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# NLP SBD 文本断句实现流程
## 1. 导言
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中，文本断句（Sentence Boundary Detection, SBD）是一个重要的任务。它的目标是将一个段落中的文本分割成独立的句子。在本文中，我将教会你如何实现 NLP SBD 文本断句。
## 2. 实现步骤
下面是整件事情的流程，我们将使
# Java 中文断句的实现与探讨
中文处理是计算机语言处理中的一个重要领域，尤其是在自然语言处理（NLP）中，中文断句是一项基本且必要的任务。由于中文的特点，断句需要考虑到词语的语法关系、语境及语义等因素。本文将探讨如何在Java中实现中文断句功能，包括相关的算法和代码示例。
## 中文断句的基本概念
在中文中，句子的结束往往是由一些特定的标点符号（如句号、问号和感叹号）来指示的。句子的划
文章目录一、StanfordCoreNLP对英文进行处理二、StanfordCoreNLP对中文进行处理三、LTP对中文进行处理四、结论附录 · 本文所使用工具代码与中英文文本下载 一、StanfordCoreNLP对英文进行处理在使用StanfordCoreNLP对文本句子进行分析时，需要先对句子进行分词nlp.word_tokenize(sentence)然后对分词后的句子进行句子
【NLP】Transformer 模型原理&论文回顾不积硅步，无以至千里。不积小流，无以成江海。 ————荀子1.1 Transformer 模型的由来 2017年Google研究院发表了一篇《Attention is all you need》论文中提出了Transformer模型，其使用self-attention的结构取代了当时NLP任务中最常用的RNN网络结构。相较于RNN网络结构
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2023-08-06 15:13:34
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一、自动分词1、自动分词就是让计算机在某汉字串中的词与词之间加上空格或者在每个词后加上特殊的边界标记。2、交集型切分歧义：原汉字串abc中ab、bc都为词，b称为交集串，交集串的集合称为交集串链。集合中的元素个数称为链长。3、组合型切分歧义：原汉字串ab中 a、b、ab同为词。4、多义组合型切分歧义：在符合组合型切分歧义的条件下，在某一个上下文语境下，a、b单独在语法和语义上都成立。5、在自动分词
# 实现中文NLP工具判断句子中是否存在连词
## 概述
在本篇文章中，我将指导你如何使用Python开发一个中文NLP工具，用于判断句子中是否存在连词。我们将按照以下步骤进行开发：
1. 数据预处理：对文本进行分词和清洗
2. 特征提取：提取句子中的特征用于分类
3. 构建分类器：训练一个分类器模型用于判断句子中是否存在连词
4. 应用工具：将开发好的工具应用到实际场景中
## 数据预处理
原创
2023-08-18 04:17:33
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NLTK（www.nltk.org）是在处理预料库、分类文本、分析语言结构等多项操作中最长遇到的包。其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Pa
三. Netty 进阶1. 粘包与半包1.1 粘包现象服务端代码public class HelloWorldServer {
static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(HelloWorldServer.class);
void start() {
NioEventLoopGroup boss = new N
自然语言处理以不同的粒度处理自然语言。对于一个英文句子"“my name is xiaowang”，基本组成单元是字符（character），由空格符得到的是单词（word）。如果不考虑单词出现的重复情况，这个句子认为有4个token。加上标点符号的叫句子(Sentence)，多个句子组成的叫段落(Paragraph)，多个段落组成的叫篇章(Document)NLP的常见任务：断句（Sentenc
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2023-09-25 20:25:10
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一、 实验目的深入理解汉语分词的基本概念。掌握并实现前向最大匹配算法、后向最大匹配算法和最少分词法。掌握分词的评价指标，学会计算正确率、召回率和F-测度值。二、 实验内容利用人民日报语料库或自己构建的语料库（30词以上）作为词典，任选五个句子，并基于正向最大匹配算法和最短路径法分别对这五个句子进行分词，并分别计算分词结果的正确率，召回率和F-测度值。输出句子，基于两种算法的分词结果和其对应的评价指
代码github 几个简单的NLP数据增强示例：random delete wordrandom delete charrandom delete symbolrandom swag wordrandom back translate by google (需要能访问谷歌)random synonym substitutionrandom back translate by youdao(免费，有
原创
2023-05-19 09:51:24
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连接词（discourse connectives）分析可以分为两种：语篇关系预测，包括显示关系和隐式关系，显示关系有明显的连接词存在，隐式关系没有明显的连接词存在，但是可推断出来语篇连接词的预测，语篇连接词（Discourse connectives）也被称之为discourse markers, discourse cues 或者discourse adverbials，用于把文本片段结合在一
开源NLP自然语言处理工具集锦现状首先看看目前常用的分词系统：NoNameFeature1BosonNLPhttp://bosonnlp.com/2IKAnalyzer3NLPIRhttp://ictclas.nlpir.org/4SCWShttp://www.xunsearch.com/scws/5结巴分词6盘古分词http://pangusegment.codeplex.com/7庖丁解牛ht
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2023-11-10 22:24:53
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前言在聊NLP领域的语言模型的时候，我们究竟在聊什么？这就涉及nlp语言模型的定义。语言模型发展至今，其实可以简单的分为传统意义上的语言模型和现代的语言模型，传统语言模型主要是指利用统计学计算语料序列的概率分布，对于一个给定长度为m的序列，它可以为整个序列产生一个概率 P(w_1,w_2,…,w_m) 。其实就是想办法找到一个概率分布，它可以表示任意一个句子或序列出现的概率。现代的语言模型，则是指
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2023-12-10 07:25:08
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