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php源码中powerby,如何去掉织梦dedecms底部调用cfg_powerby的power by dedecms

我们平常使用织梦后台做建站的时候都会发现，如果调用版权信息的时候，在底部使用cfg_powerby调用的时候出现power by dedecms的链接信息，而这个链接又是个导出链接，我们怎么样才能一劳永逸的直接去掉呐...而对于打了织梦2013年6月7日补丁或者最近下载的织梦dedecms程序的朋友，上面的方法并不起效，而是要按下面的方法去解决问题。...这几天要用dedecms做个新站，今天上午在织梦DedeCMS官网重新下载了最新更新的dedecms程序。版本信息：V5.7正式版(2013-06-07)，更新时间：2013年06月07日。...对比官方更新的内容，织梦DedeCMS官方6月7号完成的安全补丁主要更新的文件是include/dedesql.class.php，修复变量覆盖漏洞。...希望站优云小编的分享能对使用最新版本的织梦dedecms遇见同样问题朋友有所帮助吧！ 版权声明：本文部分内容来自互联网转载整编而成，不代表本站观点和立场，不承担相关法律责任。

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中文分词算法工具hanlp源码解析

词图 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。...1、DynamicArray（二维数组）法 在词图中，行和列的关系：col为n 的列中所有词可以与row为n 的所有行中的词进行组合。...例如“的确”这个词，它的col =5，需要和它计算平滑值的有两个，分别是row =5的两个词：“实”和“实在”。但是在遍历和插入的时候，需要一个个比较col和row的关系，复杂度是O(N)。...2、快速offset 一个一维数组，每个元素是一个单链表“的确”的行号是4,长度是2,4+2=6，于是第六行的两个词“实/实在”就是“的确”的后续。...，保证前驱结点唯一（动态规划路径） 2、计算结束后，从最后一个结点开始取出term,依次取出该结点的前驱结点即可分词结果：理，在，确实，的，说，他 作者：亚当-adam

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NLP（2）——中文分词分词的概念分词方法分类CRFHMM分词

分词的概念 简单来说就是把词进行分开，分词的难点： 1.如何避免歧义，如：“白开水不如果汁甜”。如何让机器避免将“如果”分到一起。...分词方法分类 基于词典的分词算法 基于词典的分词算法又称为机械分词算法，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”中的词条进行匹配 , 若在词典中找到某个字符串, 则匹配成功,认为这个字串是词并将之切分出来...基于词典的分词算法有三个要素,分词词典、扫描方向（正向、逆向）和匹配原则（最大匹配，最小匹配等）[2]。 正向最大匹配算法。...基于统计的分词算法和基于理解的分词算法 基于统计的分词算法主要思想是，词是稳定的字的组合，两个字在文本中连续出现的次数越多，就越有可能组合成一个词。...就是在原来分类的基础上考虑到了时序，开始（B），中间（B），结尾（E），以及单字构成的词（S） CRF分词的过程就是对词位标注后，将B和E之间的字，以及S单字构成分词 CRF学习的过程： 就是描述一些特征配置

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hanlp源码解析之中文分词算法

词图 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。...1、DynamicArray（二维数组）法 在词图中，行和列的关系：col为n 的列中所有词可以与row为n 的所有行中的词进行组合。...例如“的确”这个词，它的col =5，需要和它计算平滑值的有两个，分别是row =5的两个词：“实”和“实在”。但是在遍历和插入的时候，需要一个个比较col和row的关系，复杂度是O(N)。...变更前驱结点，保证前驱结点唯一（动态规划路径） 2、计算结束后，从最后一个结点开始取出term ,依次取出该结点的前驱结点即可 分词结果：理，在，确实，的，说，他 文章来源于亚当-adam...的博客

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java版JieBa分词源码走读

出门 的 的 时候 ， 天气 很 好 复制代码 分词的执行逻辑 image.png 可以看到核心在于 内部包含一个字典 分词逻辑 不同模式的切分粒度 分词的模式 search 精准的切开，用于对用户查询词分词...index 对长词再切分，提高召回率 分词流程 image.png 可以看到核心在于 根据输入创建DAG 选取高频的词 词典中不包含的情况下，即未记录词，进行重新识别 创建DAG 获取已经加载的...经过route之后的取词如下 image.png 分词代码 取完了高频词之后，核心逻辑如下 while (x < N) { //获取当前字符开头的词的词尾 y = route.get...1，此时获取到了 '今天',由于包含多个词,直接作为分词的结果 x=2，词尾为3,获取到'早上' ，分词结束 至此 '今天早上' 这句话分词结束。...} } if (next < sentence.length()) tokens.add(sentence.substring(next)); 复制代码 自此执行结束 java版 JieBa源码

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hanlp源码解析之中文分词算法详解

词图 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。...1、DynamicArray（二维数组）法 在词图中，行和列的关系：col为n 的列中所有词可以与row为n 的所有行中的词进行组合。...例如“的确”这个词，它的col =5，需要和它计算平滑值的有两个，分别是row =5的两个词：“实”和“实在”。但是在遍历和插入的时候，需要一个个比较col和row的关系，复杂度是O(N)。...2、快速offset 一个一维数组，每个元素是一个单链表 “的确”的行号是4,长度是2,4+2=6，于是第六行的两个词“实/实在”就是“的确”的后续。...，保证前驱结点唯一（动态规划路径） 2、计算结束后，从最后一个结点开始取出term,依次取出该结点的前驱结点即可分词结果：理，在，确实，的，说，他

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lucene 7.x 分词 TokenStream的使用及源码分析

因为我们用到的各种分词器,如IKAnalyzer,StandAnalyzer都是Analyzer的子类或间接子类,new一个分词器对象时会调用父类分词器的构造器 接下来就是 reuseStrategy.getReusableComponents...这个方法又把我们传入的分词器对象传递给ReuseStrategy类里的getStoredValue方法,最后通过storedValue(老版本里叫做tokenStreams)获得TokenStreamComponents...关于CloseableThreadLocal做个简略的说明: CloseableThreadLocal是lucene对java自带的的ThreadLocal的优化,解决了jdk中定期执行无效对象回收的问题...,Tokenizer说白了也是一个TokenStream,但是其input是一个Reader,这意味着Tokenizer是对字符操作,换句话说由Tokenizer来进行分词,即生成token TokenStream...方法看不到TokenFilter的影子 贴下标准分词器里的代码 到这TokenStreamComponents对象创建完成了,大体的流程是先检查复用策略对象里有没有现成的components对象可用,

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HanLP分词工具中的ViterbiSegment分词流程

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类，而不涉及感知机和条件随机场分词器，也不涉及基于字的分词器。...因为这些分词器都不是我们在实践中常用的，而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器，作者也推荐使用该分词器，同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了...分词器配置变量 分词器的相关配置定义在Config.java类中，这里我们将分词相关的所有配置变量列于下表 图1.jpg 这种配置类什么时候实例化呢，不用想肯定是分词开始前就会实例化，拿HanLP类中的...多线程分词 HanLP的ViterbiSegment分词器类是支持多线程的，线程数量由配置变量threadNumber决定的，该变量默认为1。...HanLP作者说ViterbiSegmet分词效率最高的原因肯定也有ViterbiSegment分词器支持多线程分词这个因素。

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浅谈分词算法基于字的分词方法（HMM）

前言 在浅谈分词算法（1）分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类，在浅谈分词算法（2）基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法。...在（1）中，我们也讨论了这种方法有的缺陷，就是OOV的问题，即对于未登录词会失效在，并简单介绍了如何基于字进行分词，本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法。...HMM分词 在（1）中我们已经讨论过基于字分词，是如何将分词转换为标签序列问题，这里我们简单阐述下HMM用于分词的相关概念。...代码实现 我们基于HMM实现一个简单的分词器，这里我主要从jieba分词中抽取了HMM的部分[3]，具体逻辑如下： prob_start.py定义初始状态分布π： P={'B': -0.26268660809250016...结巴模型的数据是如何生成的 一个隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词

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Elasticsearch 的分词运用

索引分词原理 倒排索引 每个全文索引都是一个倒排索引，ES 在进行检索操作时，会建立倒排索引，将拆分的词进行处理，提高索引命中率。...倒排索引流程 分词器（analyzer） 不管是内置还是自定义的分词器，都可以视为一种包含了三种基础架构的包，分别是字符过滤器（Character filters）、标记器（Tokenizer）和 令牌过滤器...它提供基于语法的标记化，适用于绝大多数语言 simple analyzer 当 simple 分词器遇到非字母的字符时，会将文本划分为多个术语。...Fingerprint Analyzer 专业的指纹分词器，可创建指纹重复使用 Keyword 对比 text keyword text 不会分词建立索引 会分词建立索引 支持模糊、精确查询 支持模糊...、精确查询 支持聚合 不支持聚合 IK 分词的运用 IK 分词的两种模式 ik_smart：以最粗粒度进行分词 ik_max_word：以最细粒度进行分词，穷尽各种可能的组合 IK 分词实践 创建索引的时候用

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分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架

封面.jpg 结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务，并且应用到中文分词、词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架，该框架利用1个算法解决3个问题，时自治同意的系统，同时三个任务顺序渐进...本文先介绍中文分词框架部分内容。...“由字构词”的分词器实现中最快的，比自己写的CRF解码快1倍。...图2.png l 测试时需关闭词法分析器的自定义词典、词性标注和命名实体识别 l 测试环境 Java8 i7-6700K 测试 测试时只需提供分词模型的路径即可： public void testCWS...在本系统中，分词器PerceptronSegmenter的职能更加单一，仅仅负责分词，不再负责词性标注或命名实体识别。这是一次接口设计上的新尝试，未来可能在v2.0中大规模采用这种思路去重构。

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中文分词工具之基于字标注法的分词

基于字标注法的分词 中文分词字标注通常有2-tag,4-tag和6-tag这几种方法，其中4-tag方法最为常用。标注集是依据汉字（其中也有少量的非汉字字符）在汉语词中的位置设计的。...1. 2-tag法 2-tag是一种最简单的标注方法,标注集合为{B,I}，其将词首标记设计为B，而将词的其他位置标记设计为I。...例如词语“重庆”的标注结果是“重/B 庆/I”，而“大学生”的标注结果为“大/B 学/I 生/I” 对于以下句子 迈向 充满 希望 的 新 世纪 —— 一九九八年 新年 讲话 使用2-tag（B，...{S,B,M,E}，S表示单字为词，B表示词的首字，M表示词的中间字，E表示词的结尾字。...图3.png 3.6-tag法 6-tag标注集合为{S,B,M1,M2,M,E}，S表示单字为词，B表示词的首字，M1/M2/M表示词的中间字，E表示词的结尾字。

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jieba分词-Python中文分词领域的佼佼者

可见jieba已经稳居中文分词领域c位。 jieba的主要功能是做中文分词，可以进行简单分词、并行分词、命令行分词，当然它的功能不限于此，目前还支持关键词提取、词性标注、词位置查询等。...分词初体验 分词是NLP处理的第一步，也是最基本的任务，分词的好坏直接决定了后面语义分析的精准度。...参数解释： 「strs」：需要分词的字符串； 「cut_all」：用来控制是否采用全模式； 「HMM」：用来控制是否使用 HMM 模型； 「use_paddle」：用来控制是否使用paddle模式下的分词模式...不过它是搜索引擎模式，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。 参数解释： 「strs」：需要分词的字符串； 「HMM」：是否使用 HMM 模型，默认值为 True。...该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。

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Elasticsearch 的分词运用

Lucene 索引更新.png 分词器（analyzer） 不管是内置还是自定义的分词器，都可以视为一种包含了三种基础架构的包，分别是字符过滤器（Character filters）、标记器（Tokenizer...它提供基于语法的标记化，适用于绝大多数语言 simple analyzer 当 simple 分词器遇到非字母的字符时，会将文本划分为多个术语。...Fingerprint Analyzer 专业的指纹分词器，可创建指纹重复使用 Keyword 对比 text keyword text 不会分词建立索引 会分词建立索引 支持模糊、精确查询 支持模糊...、精确查询 支持聚合 不支持聚合 IK 分词的运用 IK 分词的两种模式 ik_smart：以最粗粒度进行分词 image.png ik_max_word：以最细粒度进行分词，穷尽各种可能的组合 image.png...IK 分词实践 创建索引的时候用 ik_max_word，搜索数据时用 ik_smart，以保证数据在存入索引时最细粒度拆分，搜索数据时更精确的获取到想要的结果。

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文本挖掘的分词原理

而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 1....分词的基本原理 　　　　现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标准的语料库。...利用语料库建立的统计概率，对于一个新的句子，我们就可以通过计算各种分词方法对应的联合分布概率，找到最大概率对应的分词方法，即为最优分词。 2....维特比算法与分词 　　　　为了简化原理描述，我们本节的讨论都是以二元模型为基础。 　　　　对于一个有很多分词可能的长句子，我们当然可以用暴力方法去计算出所有的分词可能的概率，再找出最优分词方法。...常用分词工具 　　　　对于文本挖掘中需要的分词功能，一般我们会用现有的工具。简单的英文分词不需要任何工具，通过空格和标点符号就可以分词了，而进一步的英文分词推荐使用nltk。

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