我们都会遇到这样的人，他们说话时是中文英文穿插使用的。也就是一句话中有中文也有英文，很多时候没有办法避免，尤其是说一些专业术语时，当然也有纯个人说话习惯和故意的。
因项目需要，需要将项目中所有的中文改为英文版本。故需要搜索项目中所有中文。用到的IDE为vscode和IntelliJ IDEA。
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 原文链接： http://caibaojian.com/zhongwen-regexp.html
还是没办法不去在意这个博客, 毕竟付出了自己将近一年的心血, 这是几个周前写的一篇文章, markdown格式写的不是很规范, 望见谅! 分享在此。 前几天因为在做学校教务处的爬虫，用php抓取的成绩和课程表竟然返回的是html格式的数据，也是很醉。没办法，干脆用正则匹配吧。因为之前并没有学过正则表达式，只好恶补了一下。在匹配的过程中遇到了一些问题，特别是在匹配中文的时候，很是蛋疼。下面说一下我的学习成果。 使用php在匹配中文的时候不能使用 \w 来匹配，可以使用元字符 . 来粗略匹配中文 精确匹配中文时需要考虑编码环境，gb2312和 utf-8。这两种编码有什么区别呢 ？ 最主要的就是gb2312编码的汉字占两个字节，而utf-8编码的汉字占3个字节。 一、好了，下面进入正题，如果你想匹配中文的话，可以采用下面的表达式： utf-8编码：
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在前文当中，我们介绍了搜索引擎的大致原理。有错过或者不熟悉的同学，可以点击下方的链接回顾一下前文的内容。
分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。
在自然语言学习的很长一段时间内自己对正则的把握都是需要什么学什么，后来发现特烦索性今天就把正则表达式的内容系统的整理归纳一下。简单的我就不啰嗦了，直接上干货！
正则是查询的艺术。 除非不存在，否则就一定找得到。 正则验证工具： regexpal、或百度正则验证工具
导读：本文将讲解中文自然语言处理的第一项核心技术——中文分词技术，它是中文自然语言处理非常关键和核心的部分。
中文分词是中文自然语言处理的基础，中文分词的正确率如何直接影响后续的词性标注（也有些词性标注算法不需要事先分词，但标注效果往往比先分词后标注差），实体识别、句法分析、语义分析。常用的分词方法主要有依赖词典的机械分词和序列标注方法。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
中文分词技术是中文自然语言处理技术的基础，与以英语为代表的拉丁语系语言相比，中文由于基本文法和书写习惯上的特殊性，在中文信息处理中第一步要做的就是分词。具体来说，分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的就是将一个汉字序列切分成一个一个有意义的词序列。
从 2000 年开始学习和使用 Mathematica，《Mathematica 演示项目笔记》作者，发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
用 ‘[\u4e00-\u9fa5]‘ 匹配中文 在字符串中匹配中文 示例： 匹配字符串中的第一个中文字符 匹配字符串中的第一个连续的中文片段 匹配字符串中的所有中文字符 注：要确保正则字符和匹配文本
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。
中文分词是中文自然语言处理的一个非常重要的组成部分，在学界和工业界都有比较长时间的研究历史，也有一些比较成熟的解决方案
每个字符（中文、英文字母、数字、各种符号、拉丁文、韩文、日文等）都对应着一个Unicode编码。
1.最左原则：正则表达式总是从目标字符串的最左侧开始，依次匹配，直到匹配到符合表达式要求的部分，或直到匹配目标字符串的结束。 2.最长原则：对于匹配到的目标字符串，正则表达式总是会匹配到符合正则表达式要求的最长的部分；即贪婪模式
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
\xnn :匹配ASCII代码中十六进制代码为nn的字符, 4e00 - 9fa5 是中文编码
导读 本文首先简单介绍了自然语言处理和科研过程中重要的四部曲——调研、思考、编程和写作，然后对中文分词问题进行了说明，介绍了中文分词存在的难点如消歧、颗粒度问题、分词标准等。接着，本文总结了调研文献中的分词方法，包括基于词典的最大匹配法以及其相应的改进方法、基于字标注的分词方法等，同时也介绍了当前中文分词的研究进展和方向，如统计与词典相结合、基于深度学习的分词方法等。而后，本文具体介绍了如何基于词典的双向最大匹配法以及基于字标注的平均感知机进行分词的实验，对实验结果进行了分析并给出了几种改进模型的思路。最后
在大型项目开发过程中，经常会遇到打印大量日志，输出信息和在源码中写注释的情况。对于软件开发来说，我们一般都是打印输出英文的日志（主要考虑软件在各种环境下的兼容性，如果打印中文日志可能会出现乱码，另外英文日志更容易搜索，更容易后续做国际化），但是对于我们中国人来说，很容易就把中文全角的中文标点符号一不注意就写到日志中了。不过源码中的注释因为是完全面向开发者的，不会面向客户，所以如果研发团队全是中国人，那么代码注释用中文就更有效率。
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上篇我们了解了 PEG.js 的基础使用，忘记的童鞋建议复习一下，对于本文的食用效果会更佳哦！
导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
然后我去看了下mysql的中文文档中关于正则表达式的部分（https://www.mysqlzh.com/doc/233.html）
过去几年，深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。而中文文本处理，以及中文自然语言处理上，似乎没有太厉害的成果？尤其是中文短文本处理的问题上，尚且没有太成功的应用于分布式条件下的深度处理模型？（大公司或许有，但没有开源）本文暂且梳理一下，尝试围绕深度学习和 短文本处理的方方面面就最简单的概念进行一次梳理，并且试图思考一个问题：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。^\d+ //匹配非负整数（正整数 + 0） //匹配整数 ^\d+(\.\d+)? //匹配非负浮点数（正浮点数 + 0） ^(([0-9]+\.[0-
根据前文所述知识，方括号[ ]可以表示枚举、范围、否定等多种含义，几乎可以匹配任意字符，例如，匹配中文字符时，可以使用 [\u0044-\u0088]这样的形式，因为所有的中文字符的UNICODE数值是连续的，只要找出所有中文字符中最小和最大的UNICODE数值，即可用来匹配所有的中文
注：本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
面向中文短文本的实体识别与链指，简称ERL（Entity Recognition and Linking），是NLP领域的基础任务之一，即对于给定的一个中文短文本（如搜索Query、微博、用户对话内容、文章标题等）识别出其中的实体，并与给定知识库中的对应实体进行关联。ERL整个过程包括实体识别和实体链指两个子任务。
我们知道在做SEO过程中，写内容是一个非常重要的事情，同时做页面标题优化也是重中之重，这就要求我们利用最简短的文字去覆盖更多的相关关键词，为此，在SEO进阶的道路上，特别是对于百度而言，我们认为你可能有必要去研究一下百度分词算法的相关策略，因此，我们推荐下面这篇相对早期的文章，供大家拓展思维：
运营导入小说时遇到小麻烦，想要在章节目录前面加一些符号，word等工具搜半天没搜到，就想着用正则匹配试一下， 于是用notepad++试了一下，正则匹配中文数字章节。
好久不见的每周学点测试小知识，在上周的课堂上芒果给大家介绍了正则表达式，在这里我们简单的复习一下，认识一下正则表达式，并且学习一些常用的元字符：
基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、（传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统）
小鹏 and (小灵狗 or 神州租车) and (三方战略 or 宁波 or P7 or 租赁 or 广州 or 杭州 or 王桐 or 蒋志春 or 残值管理 or 曾䶮冬 or 强强联合 or 战略合作 or 共赢)
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
问题中提到计算字节数，首先需要对字节进行了解，Byte数是一个单位计量数值，其中字符串中单个的字符（英文、数字、特殊字符等）为一个字节，中文汉字是两个字节。
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然，我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块，不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性，句法树等模块的效果，当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果，帮助计算机理解复杂的中文语言。
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中，自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
上周，我的测试同事告诉我，你的用户名怎么还允许中文啊？当时我心里就想，你们测试肯定又搞错接口了，我用的是正则w过滤了参数，怎么可能出错，除非Python正则系统出错了，那是不可能的。本着严谨的作风，我自己先测试一下，没问题看我怎么怼回去。可是当我测试，我就懵逼了，中文真TM都验证通过，不对啊，我以前也是这么过滤参数的，测试没问题啊？唯一的区别是现在用的是Python3。 上网搜了一圈，发现没有一篇文章讲述Python2和Python3的正则在处理字符串是的区别，都是一视同仁，知道我去翻了一遍官方文档，才明白怎么回事。
在上几篇中，可以将整个网页的内容全部爬取下来。不过，这些数据的信息量非常庞大，而且大部分数据并不是所需要的。这就需要对爬取的数据进行过滤筛选，去掉没用的数据，留下有价值的数据。
客服机器人是一种基于人工智能技术的自动化客服解决方案，它可以模拟人类客服工作并与客户进行对话，以提供即时且准确的帮助和支持，我在自己客服系统中使用了下面的算法实现关键词匹配，先计算分值，然后拿出分值最高的匹配项
作者：Mintimate 博客：https://www.mintimate.cn Mintimate's Blog，只为与你分享 字数统计.png 统计字数/字符 平时，在写一些报告时，需要统计字数；亦或者，我们在填写一些信息，有字数要求。这个时候，大部分人会打开Word，进行字数统计。这样效率过低，且无法模块化移植。（而且macOS启动Microsoft Word挺慢的😪……） 本次给大家介绍，如何使用JavaScrip前端统计输入内容所包含的字符和字数。稍微美化一下，放到服务器里，以后统计文字字数就不用
CJK（CJK Unified Ideographs，中日韩统一表意文字）字符集中了从0x4E00到0x9FA5的连续区域，包含了 20902 个来自于中国、韩国、日本的汉字，涵盖了多数中文字符，可以说CJK是GB2312-80和BIG5等字符集的超集。
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