参考 ： c函数库http://www.code365.com/programe/c/hs/list_1.htm自定义函数库的方法及应用： 一、2个相关的命令 1、TCC——TC的DOS下的命令行编译连接工具 2、TLIB——TC的DOS下的库操作工具 二、1个自定义的函数库的例子 1、 在TC集成环境下，编一个文件USERADD.C #define _NO_MAIN int add(int *
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2023-12-02 23:31:23
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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.
HanLP用户自定义词典源码分析1. 官方文档及参考链接关于词典问题Issue，首先参考：FAQ自定义词典其实是基于规则的分词，它的用法参考这个issue如果有些数量词、字母词需要分词，可参考:P2P和C2C这种词没有分出来，希望加到主词库关于词性标注：可参考词性标注2. 源码解析分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分
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2023-10-31 13:17:09
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# 自定义 HanLP NER（命名实体识别）指南
HanLP 是一个优秀的自然语言处理库，具备强大的命名实体识别（NER）能力。如果你是一名刚入行的小白，想要自定义 HanLP 的 NER 模型，本篇文章将为你详细讲解这个流程，并配以示例代码。
## 流程概述
下面是整个自定义 HanLP NER 的步骤。可以参考以下表格了解具体流程：
| 步骤 | 描述
## 如何使用hanlp自定义NER
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用hanlp自定义NER。本文将分为以下几个步骤：
1. 安装hanlp
2. 准备数据集
3. 训练模型
4. 使用自定义NER模型
下面是详细的步骤：
### 1. 安装hanlp
首先，你需要安装hanlp库。可以通过以下命令来安装：
```shell
pip install hanlp
```
#
原创
2023-12-26 08:15:50
241阅读
# Spring Boot整合HanLP自定义
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## 导言
在开发过程中，我们经常需要使用一些自然语言处理（NLP）工具来进行文本分析、情感分析等任务。HanLP是一款非常优秀的中文NLP工具库，它提供了丰富的功能和易于使用的API，可以方便地进行中文文本处理。
在本文中，我们将探讨如何在Spring Boot项目中使用HanLP，并自定义一些功能来满足具体的需求。
## 整体流程
原创
2023-09-17 16:45:20
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# HanLP 自定义词典使用指南
## 前言
在自然语言处理（NLP）中，分词是基础且重要的步骤之一。对于中文文本，准确的分词依赖于对特殊词汇的识别，如人名、地名、行业术语等。为此，HanLP作为一个优秀的中文NLP工具，允许用户通过自定义字典来提高分词精度。本文将详细介绍如何使用HanLP的自定义字典，并提供代码示例和可视化关系图，以及使用饼状图对自定义字典的重要性进行分析。
## Ha
# 自定义NER模型在自然语言处理中的应用
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它研究如何让计算机能够理解、处理和生成人类语言。命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是NLP中的一个重要任务，它旨在识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。
在实际应用中，有时候通用的NE
# HanLP 自定义正则的实践与应用
HanLP是一个先进的自然语言处理工具包，广泛应用于中文文本分析。它支持词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种功能。而在文本处理过程中，我们有时需要根据特定的规则来处理文本，比如提取特定格式的信息。正则表达式就在这里发挥了其独特的作用。本文将介绍如何在HanLP中使用自定义正则，配合代码示例、旅行图和甘特图来更好地展示我们的思路。
## HanLP和
文章目录如何阅读本文？Hanlp用户自定义词典引用简介操作步骤环境创建编辑词典文件将用户自定义词典路径加入配置文件删除缓存文件 如何阅读本文？首先我们对Hanlp用户词典进行简介，推荐首先阅读链接文章，它是本文的第一来源；环境配置方面分为几个步骤，每个需要动手操作的步骤都用黑体加粗显示，依据这些步骤你完全可以将用户自定义词典创建完成，但是我们建议将分析部分仔细看一看，加深理解；对每一个步骤出现的
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2024-03-04 04:53:35
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1. 官方文档及参考链接关于词典问题Issue，首先参考：FAQ自定义词典其实是基于规则的分词，它的用法参考这个issue如果有些数量词、字母词需要分词，可参考:P2P和C2C这种词没有分出来，希望加到主词库关于词性标注：可参考词性标注2. 源码解析分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分词HanLP.segment(t
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2023-12-28 22:04:42
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今天写 Java 程序的时候遇到了中文分词的需求，我找了一个基于 NLP 的中文分词工具，感觉挺好用的，分享一下。导入Maven库在 pom.xml 中添加，这里我们使用最新的 1.7.8 版本:<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
# HanLP自定义正则识别实现指南
## 导言
欢迎来到本篇教程，本文将为你详细介绍如何使用HanLP进行自定义正则识别。作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供全方位的指导，帮助你快速掌握这项技能。
## 事情的整体流程
在开始之前，我们需要先了解整个事情的流程，下面是一个简单的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[构建正则识别器]
原创
2023-08-22 05:31:12
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引言在实际开发中，经常会定义一些公共的组件，提供给各个项目团队使用。而在SpringBoot项目中，一般会将这些公共组件封装成SpringBoot的starter。如果想要自定义starter的话，就要先了解自动配置原理。1 自动配置原理1.1 什么是自动配置？遵循约定大于配置的原则，在boot程序启动后，起步依赖中的一些bean对象会自动注入到ios容器中。先引入一个例子：假设现在有一个自己写的
# 实现“hanlp 自定义词典”教程
## 1. 流程图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 下载hanlp
下载hanlp --> 加载自定义词典
加载自定义词典 --> 完成
```
## 2. 步骤
| 步骤 | 操作 | 代码示例
# HanLp 自定义词组的应用与实现
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要分支。随着中文处理需求的日益增加，许多开源工具和库应运而生，其中 HanLp 是中文自然语言处理领域的一个重要项目。HanLp 提供了丰富的功能，支持自定义词组的管理，使得用户可以根据特定需求灵活处理中文文本。本文将带您了解 HanLp 自定义词组的实现方法，并通过代码示例和流程图，帮助您更好地掌握相关
# 基于HanLP训练自定义实体识别的指南
在自然语言处理（NLP）的领域，实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一个重要的任务。通过识别文本中的命名实体，我们可以提取出人名、地名、组织名等信息。HanLP是一个强大的NLP工具，支持多语言处理并提供了良好的接口来训练自定义的实体识别模型。本文将介绍如何使用HanLP进行自定义实体的训练，并附加代码示例及流程图。
字典的概念：无序的、可变的、键值对 集合字典的定义方式：一共有两种定义方法：1. {key1: value1, key2: value2}2.fromkeys函数进行调用——这一方法又可分为类调用(class)和对象调用(value)类调用：（红色字体是和对象调用的区别之处）语法：dict.fromkeys(iterable, value)#前面的可迭代对象逐个作为关键词key，每个键所对应的值都
文章目录1、自定义模型的介绍2、自定义模型的实现 1、自定义模型的介绍在Qt中，MVC（Model-View-Controller）模式是常用的模式之一，用于将应用程序中的数据（Model）与用户界面（View）分离开来。自定义模型允许开发者使用自己的数据结构作为模型，并将其与Qt的视图部件结合使用。自定义模型需要实现Qt中的抽象模型类（QAbstractItemModel）中的纯虚函数。其中，
# 使用 HanLP 定义自定义词性
在自然语言处理 (NLP) 中，词性标注是非常重要的一步。HanLP 是一个功能强大的 NLP 库，允许用户自定义词汇和词性标注。本文将教你如何使用 HanLP 实现自定义词性，整个过程将按步骤进行详细讲解。
## 整体流程
以下是实现自定义词性的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------
