雅思先从阅读开始备考，因为国内学生适应了读写考试，尤其是读，阅读是突破口。但是雅思阅读的题型多变，侧重考察同义替换现象。所以阅读备考同义替换思想要掌握，同义替换词要背诵，题型和解题技巧要清晰。雅思阅读核心技能是要让学生掌握同义替换，把握好阅读中的8类题型的解题技巧，明确原文和正确选项之间的否绝对逻结词的对应。——————————大纲：一、阅读同义替换思想总结二、阅读八类题型及各自的解题技巧三、口语
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2023-12-06 21:27:37
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从字面上理解就是别名的意思，和视图的功能类似。就是一种映射关系。 同义词语法：CREATE [PUBLIC] SYNONYM synonym FOR object; 1.创建同义词语句： create public synonym table_name for user.table_name; 其中第一个user_
Python 3.9现在处于初始开发阶段，但其中让人惊喜的新功能可不少。其中一个是颠覆性的，它能使处理Python字典时编写的代码更具可读性也更精简。第一个稳定版本应该在2020年10月问世。在与它正式见面前，有一些问题必须搞清楚。Python字典字典是Python中特有的数据结构。它包含多个元素，每个元素都是一个键值对。例如，初始化包含两个元素的字典d1。键“name”的值为“Tom”，而键“a
## HanLP使用同义词
在自然语言处理中，同义词的概念非常重要，因为同一个概念可能有多种不同的表达方式。HanLP是一款开源的自然语言处理工具包，它提供了词性标注、命名实体识别、依存句法分析等功能，同时也支持同义词的查询和替换。本文将介绍如何在HanLP中使用同义词功能，并通过代码示例展示其用法。
### HanLP简介
HanLP是由中国人民大学自然语言处理与人文计算实验室开发的自然语
一.中文文本数据增强 （中文、同义句生成、enhance、augment、text、data、nlp、样本不均衡、语料不够、数据不足、扩充增加），相较于图片，中文文本数据强的效果似乎没那么靠谱（效果没那么好），也更加困难，但是捏，很多时候，使用中文文本数据增强还是很有必要的，尤其是项目初期语料不够（估计只能手工构建），或者是样本严重不均衡的情况（比如说分类中
自然语言处理3——语言学资源 文章目录自然语言处理3——语言学资源词汇资源库语料库 NLP需要大规模语言数据用于模型参数训练及评测；且NLP中知识库包括：词汇语义库、词法、句法规则库、常识库等。 词汇资源库人读词典：格式不规范，数据完整性和一致性不好，非结构化机读词典：按信息类型分类：语法词典、语义词典、双语词典等按领域分类：通用词典、专业词典、专名词典（为解决某一类任务所有的名字、地名等构成的
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2023-11-24 09:30:23
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# 同义词近义词合并的Python实现
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助你实现同义词近义词的合并。在本文中，我将向你展示整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程概述
下面是实现同义词近义词合并的整个流程的概述。我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 读取文本数据 |
| 2. | 提取同义词和近义词 |
| 3. | 合并
原创
2023-08-03 06:38:02
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oracle同义词创建（synonym） 在现在的项目中会有很多接口，数据来源也可能是不同数据库或者是不同的用户下的表，给访问该表带来了一定的麻烦。这个时候就可以使用同义词来简化。同义词的语法是：CREATE [OR REPLACE] [PUBLIC] SYNONYM [ schema.] 同义词名称 FOR [ schema.] object [ @dblink ];创建同义词的时候还
# 实现“HanLP同义词替换”教程
## 1. 整体流程
我们将通过以下步骤来实现“HanLP同义词替换”：
```mermaid
erDiagram
Process --|> Step1: 提取文本
Process --|> Step2: 切词
Process --|> Step3: 同义词替换
Process --|> Step4: 输出替换后的文本
`
# 如何实现“同义词 与 HanLP”
## 一、整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入HanLP库 |
| 2 | 加载同义词词典 |
| 3 | 对文本进行同义词替换 |
## 二、详细步骤
### 步骤1：导入HanLP库
首先，你需要导入HanLP库，这里我们使用Python作为示例语言，代码如下：
```python
import
前面几个章节我们使用到了 Lucene 的中文分词器 HanLPAnalyzer，它并不是 Lucene 自带的中文分词器。Lucene 确实自带了一些中文分词器，但是效果比较弱，在生产实践中多用第三方中文分词器。分词的效果直接影响到搜索的效果，比如默认的 HanLPAnalyser 对「北京大学」这个短语的处理是当成完整的一个词，搜索「北京」这个词汇就不一定能匹配到包含「北京大学」的文章。对语句
1.自定义分词器首先要了解Analyzer、Tokenizer和TokenFilter三者之间的联系Analyzer包含两个核心组件，Tokenizer以及TokenFilter。两者的区别在于，前者在字符级别处理流，而后者则在词语级别处理流。Tokenizer是Analyzer的第一步，其构造函数接收一个Reader作为参数，而TokenFilter则是一个类似的拦截器，其参数可以是TokenS
最好的中文近义词工具包。synonyms可以用于自然语言理解的很多任务：文本对齐，推荐算法，相似度计算，语义偏移，关键字提取，概念提取，自动摘要，搜索引擎等。
Welcomepip install -U synonyms
pip install -U synonyms兼容py2和py3，当前稳定版本 v3.x。Node.js 用户可以使用 node-synonyms了。npm
原创
2018-06-24 23:44:04
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本次NLP作业需要每个人在小组选定领域下进行子领域词典制作，我们小组选定的领域为动物。我个人选定的子领域为昆虫，原始语料库来自《昆虫记》这本书。通过爬虫或者复制粘贴可以在本地得到关于《昆虫记》的文本文件。数据的处理读取文本，将句号替换成换行，跳过空行通过自建筛选字典和清华动物字典，对文本进行处理，保留每行含有动物词汇的行按照7:3的比例，划分训练集和测试集读取训练集，生成昆虫领域词典。（most_
jieba“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件特点支持三种分词模式：
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 授权协议在线演示： http://jiebadem
JDK、JRE、JVM的区别JDK：java Development kit java开发工具 JRE：java Runtime Environment java运行时环境 JVM：java virtual Machine java虚拟机 JDK包括java的开发环境和运行环境，就是说JDK包含了JRE，如果需要使用Java来开发，需要安装JDK，如果只是运行java程序，则只需要安装JRE即可。
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2023-12-10 09:06:03
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JDK和JRE有什么区别JDK ：Java Developmengt Kit 的简称，Java开发工具包，提供了Java开发环境和运行环境。JRE：Java Runtime Environment 的简称，Java运行环境，为Java的运行提供了所需环境。具体来说，JDK包含了JRE，还包含了编译Java源码的编译器Javac，与很多Java程序调试和分析的工具。如果需要运行Java程序，只需要安
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2023-11-15 17:18:39
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原论文：《Automatic Synonym Discovery with Knowledge Bases》背景知识同义词抽取是一种NLP领域下游任务使用广泛的基础任务，可以用于实体归一、融合，实体链接，query改写，提高召回等任务。现有的方法有：1）直接利用Freebase, WordNet等知识库直接扩充，但这对于领域的实体覆盖率很低；2）人工维护同义词典，成本非常高；3）监督/弱监督方法，
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2023-11-01 23:55:30
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# HanLP 同义词推荐教程
在自然语言处理(NLP)的领域中，寻找同义词是文本分析和处理中的一个重要环节。通过同义词推荐，我们能够更好地理解文本的语义，进而优化信息检索、文本生成等任务。本文将介绍如何使用 HanLP 库进行同义词推荐，并示例代码，以帮助理解这个过程。
## HanLP 简介
HanLP 是一个强大的自然语言处理库，提供多种 NLP 功能，包括词法分析、句法分析、依存分析
NLP 数据增强Created time: June 26, 2021 5:23 PM Last edited time: Sept 8, 2021 20:18 PM参考资料：https://amitness.com/2020/05/data-augmentation-for-nlp/1. 词汇替换替换语句中的单词而不改变句子原本的语义，即同义词替换，同义词的来源可以有以下几种方式。1.1 基于词
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2023-12-23 17:54:47
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