HanLP几乎实现了所有我们需要的繁简转换方式,并且已经封装到了HanLP中,使得我们可以轻松的使用,而分词器中已经默认支持多种繁简格式或者混合。这里我们不再做过多描述。
今天给大家介绍一个非常有意思类库,基于java实现的简繁体转换,适用于后端、android等开发领域
项目首先从国内开始做,然后跟台湾那边谈了合作,要发行台湾版本。这过程中遇到一些问题,特别的坑,特此记录一下
JPinyin对汉字转拼音的支持,主要是通过预定的字典文件实现的。Jpinyin预定义了三个字典文件,如下图所示:
谈起简繁转换,许多人以为是小意思,按字转换就行了。事实上,汉语历史悠久,地域复杂,发展至今在字符级别存在“一简对多繁”和“一繁对多简”,在词语级别上存在“简繁分歧词”,在港澳台等地则存在“字词习惯不同”的情况。为此,HanLP新增了“简体”“繁体”“臺灣正體”“香港繁體”间的相互转换功能,力图将简繁转换做到极致。
原文链接:https://juejin.cn/post/7072677637117706270
NSI码(American National Standards Institute)
翻遍整个 GitHub , Golang 中文转拼音类库, 怎么就这么难找呢? 于是我造了一个轮子: 中文转拼音类库. 目前来说应该是最好用的了. GitHub 传送门: https://github
在某些场景中,可能为了方便用户快速搜索,使用拼音首字母的方式进行检索。举个例子,一个系统支持拼音首字母检索,那么输入hzlj就可以搜索出杭州龙井等商品结果,系统中提供一个字段用于存储拼音字母组合即可。(呃~~,在这里我们不讨论为什么不用索引进行检索等,只是给出一个case说明)。
这是一款基于.Net开发的、高性能敏感词工具箱,支持繁简互换、全角半角互换,拼音模糊搜索等功能。功能强大、高性能,秒级检测亿级别的文章。
最近在做词向量相关工作,词向量的训练数据采用中文维基百科数据,训练之前,要对维基百科数据进行处理,这篇文章记录了一些处理过程及相关的脚本。
实验环境:Ubuntu + eclipse + python3.5 首先(1)下载最新中文wiki语料库: wget https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 (2)由于下载之后,语料库上的编码格式会有不同,因此需要进行处理一下:借鉴了这篇文章。 http://www.crifan.com/summary_python_string_encoding_decoding_difference_
本文简绍了SnowNLP的使用方法,这是一个处理中文文本内容的python类库,其主要功能包括分词、词性标注、情感分析、汉字转拼音、繁体转简体、关键词提取以及文本摘要等等。
Web前端开发工程师是一个很新的职业,是从事Web前端开发工作的工程师。主要进行网站开发,优化,完善的工作。网页制作是Web 1.0时代的产物,那时网站的主要内容都是静态的,用户使用网站的行为也以浏览为主。
图文图文吗,有图无文怎么行,平时没事儿咱也喜欢舞文弄墨一番,不过茶壶儿这书法比起名仕还是自叹不如哈,然而不得不说中国文字真的是博大精深,各种字体就像人生一样充满奇妙。
中文分句,乍一看是一个挺简单的工作,一般我们只要找到一个【。!?】这类的典型断句符断开就可以了吗。 对于简单的文本这个做法是已经可行了(比如我看到这篇文章里有个简洁的实现方法
多语言,一听很高大上,象征着与国际接轨,中文版(简体、繁体)、英文版、日文版等等。感觉6b的不要不要的,下面来看看vue怎么来实现这个操作了?(其实很简单)
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2.资源文件:以.properties文件的key-value的特性,设置key和value,一般一个语种要写一个文件。
我们都知道中国汉字有两种,简体字和繁体字,有些人喜欢用简体,有些人喜欢用繁体。可是大家在使用繁体字的过程中会发现有些字简体繁体一样,比如说“字”这个字,今天我们就来统计一下像这样的字占到所有汉字的百分之多少。
国内因为版号的问题,导致很多游戏厂商选择出海。在国际化的市场要想取得好的成绩,就必须要做好深度的本地化,其中最基础的一块就是语言。
简介:文本挖掘中,情感分析是经常需要使用到,而进行主题模型分析之前,对数据集进行文本分类再进行分析具有必要性,因为分类以后,每一类的主题才会更明显。而snownlp是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,主要看上了他的情感分类功能(二分类),分类是基于朴素贝叶斯的文本分类方法,当然也可以选择基于其他方法自己建立一个分词模型。
rime 有个很强的地方: 仓颉输入的时候, 想不起来, 可以输入拼音, 能提示对应字的仓颉的输入法. 也就是能用拼音反查对应的仓颉输入码.
最近的事。。浓缩成下面的一张图。 调参有哪些方法呢? 语料处理。这个是之后一切操作的基础。有人或许认为算法是最重要的,其实不然,语料处理真的真的是最重要的。就比如中文语料处理,全角转半角,繁体转简体,
如果字符的 Unicode 编码在简体字的范围内(即 0x4E00 到 0x9FFF 或 0x3400 到 0x4DBF),则判断该字符为简体字。 如果字符的 Unicode 编码在繁体字的范围内(即 0x20000 到 0x2A6DF),则判断该字符为繁体字。 如果字符的 Unicode 编码不在中文字符的范围内,则判断该字符不是中文字符。
需求,在搜索简体的时候,应该也能把繁体字搜出来。因为我们一般很少用繁体字进行搜索,所以本篇文章,仅仅从索引层的analyzer的char_filter入手,在索引的时候,将繁体字转化为简体且存储为简体的索引进行建立,然后搜索的时候就可以使用简体字来搜索。话不多说,来看下具体的流程步骤如何吧。
在台湾、香港、澳门地区普遍使用繁体中文的情况下,当地电脑软件或操作系统经常使用Big5(又称大五码)作为繁体中文的默认文字编码。这一点可以类比简体中文系统中常见的GBK编码。同GBK编码一样,Big5编码也是采用双字节编码,兼容ASCII码。也就是说每个繁体中文汉字在Big5下占据2bytes。
在2018年下半年的某一天,偶然观看了《中国诗词大会》节目的飞花令环节。当时作为语音行业一员对此十分感兴趣,想着能不能用程序实现一个,思考技术方案的时候发现最大难度就是数据,遂求助 码农交友社区(
lang属性的取值应该遵循 CP 47 - Tags for Identifying Languages
参照别人的PHP方法,封装了一个PHP简繁体转化的类。 其中包括一个配置文件、一个类文件。 配置文件:主要是简繁体对应的字体,可以手动的添加简繁体库 类文件:主要是两个function,一个提供简体转化为繁体,相应的另外一个就是繁体转化为简体。 这里的配置文件我就不解释了,可以看一下转化类的代码: require_once "transfer_config.php";//读取简繁体配置文件 class Transfer { const ZH_ASCII_LOW = 224;
python实现中文繁体和中文简体之间的相互转换 用到了两个库,分别是zh_wiki.py和langconv.py
1写在前面 昨天卡塔尔🇶🇦输了比赛真是让人大跌眼镜啊😱,打破了世界杯东道主必胜的神律,也不知道王子们是怎么想的。🤣 今天是英格兰🏴Vs伊朗🇮🇷,🐷各位好运!~😘 后面的赛事我们就用ggplot画一个赛程图吧😁, 效果图如下:👇 📷 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(tmcn) library(lubridate) library(RColorBrewer) 3示例数据 这里我事先在网上爬了赛程下来,这里就直接读入了。 dat <-
在以前的文章中,我们介绍了小程序的登录鉴权功能,方便开发者去获取用户的appid和session_key以便确认用户的身份。但是,仅仅通过appid和session_key不能去获取用户的信息。那么,这篇文章中,我们将介绍如何在小程序中获取用户的昵称、头像、性别、城市等信息。
汉字转拼音.zip [hu39zc7scy.gif] import com.rnkrsoft.bopomofo4j.Bopomofo4j import javafx.geometry.Pos import tornadofx.* class Bopomofo4jApp : App(Bopomofo4jView::class) class Bopomofo4jView : View("汉字转拼音") { val initStr=""" 我们中国的汉字 落笔成画留下五千年的历史 让世界
在阅读springboot官方文档spring-boot-reference.pdf的过程中,发现springboot的国际化支持也是非常不错的。前一段时间做了一个项目,需要解决中文、繁体、英文的国际化问题。虽然项目采用了前后端分离,最终通过前端js代码来实现了国际化,但是阅读springboot的解决方式之后,不得不说springboot在这个问题上还是非常便捷的。
Github: https://github.com/Yurunsoft/ChineseUtil
在实际的开发中,当我们完成了一个apk,一般都是英语和中文简体这两种语语言,如果发布了,则需要把字符转换给翻译公司,让他们帮忙翻译,一般提供一个 Excel 表格,如下:
我们平常使用google搜索,默认是已启用安全搜索的。例如在google搜索“1”,右上角会出现“已启用安全搜索”。 📷 进入google帮助找到安全搜索内容https://support.google.com/websearch/answer/510 屏蔽 Google 上的色情内容 您可以使用安全搜索设置来滤除 Google 上包含露骨内容的搜索结果(例如色情内容)。安全搜索并非 100% 准确,但它能帮您屏蔽掉大多数成人内容。 您可将安全搜索用作一种家长控制方式,以使孩子远离您手机
通过以上两种方法的任何一种完成安装都可以。如果不想安装,可以下载github源码包,安装下面依赖再使用。
逻辑性检测是指数据的各个字段中的值是否存在矛盾,比如在地址信息中,如果有一条要素省市区各字段值分别为:河南省郑州市西湖区。那么这条要素中的各个值之间就矛盾了!郑州市没有西湖区!
https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/open-ability/subscribe-message.html
这问题早就有了,百度那么久都没找到想要的,都有点怀疑是不是搜索姿势不对了,赶紧上谷歌查,这不一下就找着了
在网页中经常会遇到将简体字转换成繁体字,方便于其他同胞查看。网页中实现简体中文转换成繁体字方法,今天分享给大家,此方法借鉴于他人博客;
# -- coding:utf-8 -- from langconv import * 转换繁体到简体 line = Converter('zh-hans').convert(line.decode('utf-8')) line = line.encode('utf-8') 转换简体到繁体 line = Converter('zh-hant').convert(line.decode('utf-8')) line = line.encode('utf-8') 备注:只需从网上下载langconv.py和zh
HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
在产品使用过程中,有的企业用户会进行对比测试:使用相同的文字段落,用上述两种方式进行对比测试。
web项目开发中,中文繁体、简体切换是个挺恶心的需求,下面是本人测试可用的流程,希望能帮助你!不多废话,上干货。
在上个文章中,我们已经简单介绍了NLP机器翻译,这次我们将用实战的方式讲解基于RNN的翻译模型。
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