1.word2vec首先通过词向量的学习我发现了自己理解中的误区，我原来一直以为Word2Vec是一种词向量。其实它只是一种训练词向量的模型，和那些机器学习的模型的本质是一回事，通过训练数据得到我们想要的内容，只不过Word2Vec训练出来的是词的向量表示。我觉得这也是许多NLP任务中预训练词向量的原因吧。 Word2Vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本，
一. 原理 负采样推导: http://www.hankcs.com/nlp/word2vec.htmlhttps://github.com/kmkolasinski/deep-learning-notes/blob/master/seminars/2017-01-Word2Vec/slides.pdf cbow与skip gram：https://zhuanlan.zhihu.com/
原理： 依托HanLP的核心词典和自定义词典根据TF*IDF算法计算 每个命名实体和名词短语的得分score，按score倒排返回前面若干个关键词 解释： TF 称为词频，表示词在一篇文档中出现的频率=词在该文档中出现的次数 / 该文档中单词的总数---TF越大，表示该词对文档越重要 DF称为文档频率，一个词在多少篇文章中出现过 本系统用的公式是：比重 k * 关键词在本文出现的次数 t /
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2023-06-26 12:38:48
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安装注意事项1、hanlp1.x版本#普通安装方式
pip install pyhanlp
#镜像加速安装
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ pyhanlp2、安装hanlp2.x版本，本文主要介绍2.1版本的安装及遇到的问题#普通安装方式
pip install hanlp[full]
#镜像加速安装
pip install -i h
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2023-10-03 15:47:56
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# 实现 HanLP 训练工具的入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴看到你对使用 HanLP 进行自然语言处理的兴趣。本文将指导你实现简单的 HanLP 训练工具，并会详细讲解每一步的流程与代码实现。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看实现 HanLP 训练工具的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
# Hanlp工具测试实现流程
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用Hanlp工具进行文本处理和分析。Hanlp是一款非常强大的自然语言处理工具，可以实现分词、词性标注、命名实体识别等多种功能。我们将按照以下步骤来完成Hanlp工具的测试。
## 流程图
```mermaid
journey
title Hanlp工具测试实现流程
section 准备环境
se
原创
2023-08-16 06:08:54
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文章目录前言一、java版实战二、Python版实战总结 前言其实，单纯从我们的实用来看，前面的所有章节都无需理解，本节才是关键，就像绝大部分人不会去追究1+1为什么等于2，我们只需要知道它等于2即可hanlp分词主要有两个，对应前面章节学习的双数组字典树和基于双数组的AC树。 类名分别为：DoubleArrayTireSegment和AhoCorasickDoubleArrayTireSegm
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2023-07-12 15:44:54
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HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。不leArrayTrie等，这些基础
原创
2022-07-09 00:25:56
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这里首先了解下词性标注： 中文的词性标注一般存在很多不固定性，比如同音同形的词在不同的场景下，其表示的语法属性截然不用，这就为词性标注带来了很大的困难。但是从另外一个方面看，整体上来说大多数的词语，尤其是实词，一般只有一个到两个词性，而其中一个词性相对于另一个是高频的，这时如果默认将高频词性作为词性选择进行标注，也能有很高的准确率。这时对于大部分的场景来说，还是能满足基本的准确度要求的。最简单的
HanLP是由一系列模型预算法组成的工具包，结合深度神经网络的分布式自然语言处理，具有功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义等特点，提供词法分析、句法分析、文本分析和情感分析等功能，是GitHub最受欢迎、用户量最大（超过13000个star）、社区活跃度最高的自然语言处理技术。
原创
2019-07-03 10:27:34
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未加密的文档取词：★打开acrobat5.0里的“edit”菜单，选择“Preferences”中的“Options”。取消选择“Certified Plug-ins only”。然后重新启动电脑。★把词霸目录中的xdict32.api的后缀名由api改为CHS， 然后将它copy到Program Files/Adobe/Acrobat 5.0/Reader/plug_ins目录中。★将词霸的xd
一、Ansj1、利用DicAnalysis可以自定义词库： 2、但是自定义词库存在局限性，导致有些情况无效：比如：“不好用“的正常分词结果：“不好，用”。 （1）当自定义词库”好用“时，词库无效，分词结果不变。（2）当自定义词库“不好用”时，分词结果为：“不好用”，即此时自定义词库有效。 3、由于版本问题，可能DicAnalysis, ToAnalysis等类没有序列化，导致读取hdfs数据出错此
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2019-06-21 12:00:07
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一、文本摘要(Document Summarization，Toolkit工具) 文本摘要是指通过各种技术，对文本或者是文本集合，抽取、总结或是精炼其中的要点信息，用以概括和展示原始文本(集合)的主要内容或大意。作为文本生成任务的主要方向之一，从本质上而言，这是一种信息压缩技术。 文本摘要的
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2023-07-21 15:20:36
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Java 的类加载模型Java 中的类是在运行期间第一次使用的时候动态加载到内存中的, 而不是一次性将所有的类都加载的内存中的. 因为如果一次性加载, 就会占用太多的内存. Java 中一个类的生命周期如下(载入, 验证, 准备, 解析, 初始化, 使用, 卸载):Java 类加载过程Java 的类加载过程一般包含以下几个阶段: 载入 -> 验证 -> 准备 -> 解析 ->
词图指的是句子中所有词可能构成的图。如果一个词A的下一个词可能是B的话，那么A和B之间具有一条路径E(A,B)。一个词可能有多个后续，同时也可能有多个前驱，它们构成的图我称作词图。
需要稀疏2维矩阵模型，以一个词的起始位置作为行，终止位置作为列，可以得到一个二维矩阵。例如：“他说的确实在理”这句话
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2019-03-13 10:30:55
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随着计算机技术、网络技术、通讯技术、Internet技术的迅速发展和电子商务、办公自动化、管理信息系统、Internet 的普及等，企业业务操作流程日益自动化，企业经营过程中产生了大量的数据，这些数据和由此产生的信息是企业的宝贵财富，它如实地记录着企业经营的本质状况。但是面对如此大量的数据，传统的数据分析方法，如数据检索、统计分析等只能获得数据的表层信息，不能获得其内在的、深层次的信息，管理者
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2023-11-04 17:24:21
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在信息时代，获取知识变得至关重要。然而，有时候信息的数量是如此之大，以至于人类无法有效处理。这就是人工智能（AI）能够做出贡献的地方。通过AI，我们可以快速地找到并理解文章的核心观点和重要信息。下面将介绍一些最受欢迎的AI网页内容摘要工具，以及它们的特点和优势。Pocket、TLDR、SummarizeBot、Resoomer、StikiPad、TextTeaser、Ezysum、GistNote
关系抽取实体之间的关系是知识图谱中不可或缺的部分，不同的关系将独立的实体连接。关系抽取是文本内容理解的重要支撑技术，能够将文本分析从语言层面提升到内容层面，对于问答系统、智能客服、聊天机器人、语义搜索等应用都十分重要。任务概述任务定义 定义为两个或多个实体之间的某种联系。任务分类 关系抽取分为以下三种：
面向结构化文本的关系抽取 结构数据包括表格数据，XML文档以及数据库数据等，这类数据具有
自动分词算法的分类我们可以将现有的分词算法分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。1、 基于字符串匹配的分词方法这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个"充分大的"机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可
hanlp是一款开源的中文语言处理工具。环境：jdk1.7、myeclipse8.5、win64官网：http://hanlp.linrunsoft.com/ git下载使用说明地址：https://github.com/hankcs/HanLP 在线演示地址：http://hanlp.com/?sentence=http://hanlp.com/百度云链接： https://pan.baidu.
