经过了2个多月的改进，终于深蓝词库转换2.0版正式与大家见面了。在1.9版本中增加了对Rime拼音输入法的支持，也得到了网友的反馈，所以在2.0版本中增加了几个新功能：
Eudic欧路词典内置常用英汉词条30多万个，专业词条40万个；支持加载MDict、灵格斯、Babylon等多种词典格式；可以打开众多网友制作的大量精美词典库；支持百度、有道、American Heitage等多部在线词典；提供免费词库编辑器，自行制作导入Windows系统中的词库，功能十分强大！
Elasticsearch 实战项目中势必会用到中文分词，而中文分词器的选型包含但不限于如下开源分词器：
Rwordseg包依赖于rJava包。由于Rwordseg包并没有托管在CRAN上面，而是在R-Forge上面，因此在在R软件上面直接输入install.packages("Rwordseg")会提示错误。
然后在编辑->词典->词典来源->文件中添加一个文件路径，就填写刚才解压到的文件夹的目录，然后勾选递归搜索，以便以后加入新词典的时候能查找到，新加入词典后点击右下角的重新扫描即可。
经过了3个多月的沉寂，今天深蓝词库转换终于迎来了1.9版。这次版本升级主要包含了以下新特性：
本文主要介绍四个分词插件（ICTCLAS、IKAnalyzer、Ansj、Jcseg）和一种自己写算法实现的方式，以及一些词库的推荐。
随着数据量的越来越大，有一些定义的关键词已经不再是常用词汇，超出了ES自带的ik分词词库范围，比如：“奥利给”等别称和新闻话题词；这就出现了一些现象，如搜索“奥利给”，因为ik词库没有此词，故将词分为若干个字，检索时会将同时含有“奥”、“利”、“给”三个字的新闻都返回，就出现不准确的现象，很严重；
但是在实际开发应用中对于词库的灵活度的要求是远远不够的,IK分词器虽然配置文件中能添加扩展词库,但是需要重启ES
Eudic欧路词典 for Mac是特别针对Mac苹果系统优化英文词典软件，支持Mdx扩展词库，为您提供英语翻译、每日英语听力、英语入门听力发音、VOA听力、CNN听力、四六级等英语听力资源。欧路词典Mac版完全依据苹果风格和使用习惯进行精心设计，并且提供了强大的功能。
RIME／中州韵输入法引擎（Rime Input Method Engine），是一个跨平台的输入法算法框架。基于这个算法框架开发的输入法，可以粗暴的称为 Rime 输入法。然而，每个平台都有各自的名称：
笔者寄语：与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包，简单易懂，分词是一个非常重要的步骤，可以通过一些字典，进行特定分词。大致分析步骤如下：
（1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。
6、自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除计划），目前效果不是很理想，对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
pip install jieba (window环境) pip3 install jieba (Linux环境)
正如作者所说的那样，一个输入法不应该只是通过界面的点击就能够简单设置一些操作。而是应该可以根据每个人的使用习惯进行定制，包括每个按键、快捷键、符号。
我有 1tb 的一个大索引若干，要迁移到另外一个新集群去，有没有好办法？reindex好像会中断......
此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的，虽然hanlp的最新1.7版本已经发布，但对于入门来说差别不大！分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友！
在2023年下半年，我决定将英语学习纳入我的计划清单，找到了一套适合自己的学习方法。在学习过程中，我养成了记录我不熟悉的单词，并计划在闲暇时复习这些新词以加强记忆的习惯。然而，经过一段时间的尝试，我发现自己很少去复习这些单词，它们大多只是被存储在了软件中，而没有得到有效回顾。
一、前言 写这篇文时，突然想到一个问题，大家的词库都是从哪来的？ 之所以会这么有些意外的问，是因为从没把词库当成个事儿：平时处理微博，就用程序跑一下微博语料获得微博词库；处理新闻，程序跑一下新闻语料获得新闻词库。甚至没有把跑出来的词库存下来的习惯，谁知道过两天是不是又出什么新词，与其用可能过时的，不如随手生成个新鲜出炉的。 好吧，我承认我这是在显摆。如果你也想和我一样，想要随用随丢，任性它一把，那随我来。 如果你只想要这样一个程序，可以直奔这里下载。 回复公众号"词库"获取。 如果你
pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。它简单易用，支持多领域分词，在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。
欧路词典 (Eudic) 是一个功能强大的英语学习工具，它包含了丰富的英语词汇、短语和例句，并提供了发音、例句朗读、单词笔记等功能。
import jieba #分词库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 from wordcloud import WordCloud #词云库 #1、读入txt文本数据 file=open("E:\Data\Lofter\demo-txt\demo.txt","r",encoding="utf-8") text =file.read() #2、结巴分词，默认精确模式。可以添加自定义词典userdict.txt,然后jieba.load_userdict(fil
距离上一次大版本的发布已经很久很久了，中间是不是会收到一些用户的来信，提出新的需求，于是只是做小版本的更新，终于积累了一些更新后，打算做个大版本的发布了。
转自青之蓝图 (opens new window) 其实Windows 10系统的话，单纯查词，用UWP的必应词典是最简单干净的。 然而作为一个英语水平并不是很好的我，平常又少不了要看不少英文文献，屏幕取词功能此时非常重要，而UWP是不支持这些功能的…… 所以我们回到桌面词典软件，排个队： 林格斯词霸、金山词霸、有道词典、欧路词典
本文都是基于elasticsearch安装教程 中的elasticsearch安装目录(/opt/environment/elasticsearch-6.4.0)为范例
最近@黄小绵羊同学给大猫留言，说你当时那篇《如何在分词中导入搜狗字典》怎么太监了呢？第一期只讲了如何导入单个词典，并且承诺在下一期会给出批量导入的方法，但第二期至今遥遥无期。嗯，所以这次大猫决定要填坑了！
亲爱的小伙伴们！阔别大家将近10天，是不是等得有些着急了呢？本期大猫课堂将继续《R文本挖掘》系列，上节课中已经教大家如何用jiebaR分词包进行分词，本期将教大家一个更加进阶的分词功能：把搜狗专业词库添加进自己的用户自定义词典中。
PostgreSQL 被称为是“最高级的开源数据库”，它的数据类型非常丰富，用它来解决一些比较偏门的需求非常适合。
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要上网
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要
进入python安装包路径，如/usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/
本文介绍了一款名为柯林斯划词翻译的chrome扩展，它能够协助用户快速在网页中查询并翻译单词。该扩展还支持将查询到的单词添加到扇贝生词本中，以便用户更方便地进行学习。
我在自己阅读英文文章、并从有道词典查询单词的过程中发现，相比于两三个中文字的单词意思解释，柯林斯词典提供了一定的英文语境可以帮我 更准确地 理解一个单词的意思，并加深记忆，我渐渐地也就变得只看柯林斯的解释。加之在 chrome store 上并没有搜到太多 collins 词典的扩展（ FairyDict 支持），于是便有了这个应用。
词典型情感分析大致有以下几个步骤： 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗（一、二、三级清洗步骤）、计算情感得分、模型评价 （1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。 （2）毫无疑问，如果不追求高大上的算法的话，词典法不失为一种好方法，其实有时候我们使用了很多方法，结果发现并没有什么质变，也浪费了大量时间； 比如在优化词典的时候，我希望使用高大上的算法解决
最近，在GitHub上，有人收罗了一份资源，汇集了40个关于中文NLP词库，涵盖了各个方面。
l 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
一旦我们清理了我们的文本并进行了一些基本的词频分析，下一步就是了解文本中的观点或情感。这被认为是情感分析，本教程将引导你通过一个简单的方法来进行情感分析 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
IINA 是一款播放器软件，可以打开几乎所有格式的视频，如果 IINA 都打不开，那么其他软件注定也打不开。
全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba
目录 Part1 安装依赖包 Part2 分词处理 Part3文本聚类 Part4 文本分类 Part5情感分析 Part1 安装依赖包 R语言中中文分析的软件包是Rwordseg，Rwordseg软件包依赖rJava包，rJava需要本机中有安装Java。 由于微信公众号发布文章字数限制，，此部分详细内容，及软件下载网址，请 Part2 分词处理 在RStudio中安装完相关软件包之后，才能做相关分词处理，请参照Part1部分安装需要软件包。 1. RWordseg功能 分词 > se
“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba，它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体，繁体分词，还支持自定义词库。 jieba的分词，提取关键词，自定义词语。 结巴分词的原理 这里写链接内容 一、 基于结巴分词进行分词与关键词提取 1、jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型 jieba.cut_for
对几种中文分析器，从分词准确性和效率两方面进行比较。分析器依次为：StandardAnalyzer、ChineseAnalyzer、CJKAnalyzer、IK_CAnalyzer、MIK_CAnalyzer、MMAnalyzer（JE分词）、PaodingAnalyzer。
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