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:
背景:分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路:把用户关于世界杯的帖子拉下来,然后做中文分词+词频统计,最后将统计结果简单做个标签云. 后续:中文分词是中文信息处理的基础,分词之后,其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做,也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、
最近利用晚上的时间,对很久没有新版本发布的深蓝词库转换进行了版本升级。本次升级主要包含的功能包括:
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。
Elasticsearch 搜索引擎内置了很多种分词器,但是对中文分词不友好,所以我们需要借助第三方中文分词工具包。
2020年过年期间,由于冠状病毒肺炎的流行,在家无事,就把搁置了很久的词库进行了改进。发布了2.7版:https://github.com/studyzy/imewlconverter/releases/tag/v2.7.0
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:
项目地址:https://github.com/TapTap/pinyin-plus
百度输入法也推出了自己的分类词库,词库格式为bdict,这个词库格式比较简单,用户如果喜欢某个词库,可以将该百度分类词库转换为自己习惯的输入法。比如我们觉得百度分类词库中的动漫作品词汇这个词库不错,但是用的又是搜狗输入法,所以需要将该词库转换为搜狗输入法。
以前在搜狗拼音输入法和QQ拼音输入法之间纠结,手机上用的又是百度手机输入法(也就是之前的点讯梅花输入法),在不断纠结的过程中,所以写了一个小工具,实现了各个输入法之间的词库互转,具体参见:http://www.cnblogs.com/studyzy/archive/2010/03/02/1676774.html
pip install jieba (window环境) pip3 install jieba (Linux环境)
“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
之前,由于我要从QQ拼音平台转换到搜狗拼音上,所以我写了一个小程序把QQ拼音词库转换为搜狗拼音词库。后来陆续收到来信,索要程序同时也希望把搜狗拼音词库转换为QQ拼音,所以我就在这个小程序上做了一点改进。这两天我给手机换了百度拼音输入法,之所以用这个输入法是因为这个输入法可以将词库保存到服务器上,那么我重装系统后重新安装输入法就可以把服务器上我的词库同步到我的手机上了。百度手机输入法支持本地文本文件的备份和还原,所以我就希望将我电脑中的输入法词库导入到手机中,这样我平时发短信就更快了。
用R进行文本分析初探——以《红楼梦》为例 一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息
一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出的特征词
单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包:引用了@ansj开发的ansj中文分词工具,基于中科院的ictclas中文分词算法,无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
2013年12月,搜狗与Ubuntu Kylin团队开始合作开发“搜狗输入法Linux版”。经过五个月的合作,于2014年4月17日,正式发布了1.0版本。2015年10月16日更新至2.0版本。
* 中文分词常用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包:引用了@ansj开发的ansj中文分词工具,基于中科院的ictclas中文分词算法,无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。 * 环境准备 (Windows或Linux版本都行): R下载:http://mirrors.us
在阅读本文之前,建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”(目前还没发布),掌握如下的几个概念: 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling的训练方法 Hierarchical Softmax与Huffman树的关系 有了如上的一些概念,接下来就可以去读word2vec的源码。在源码的解析过程中,对于基础知识部分只会做简单的介绍,而不会做太多的推导,原理
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。
这段时间小叮咚分词模块基本上没有什么大更新了,不是不想更新,而是感觉好像碰到了天花板,不知道该如何进一步拓展分词的功能了。当然分词不是目的,只是为了让小叮咚理解自然语言的一步必须的中间环节。我对小叮咚的定位是一个智能知识问答系统。这样让小叮咚理解用户输入的内容是最基础也最关键的一步。我们学习一门语言,首先要了解句子的构成,句子的成份,主、谓、宾、定、状、补等等。让机器理解人的语言,也应该采取大致的步骤。
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!
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......
FilterHelper.php,提供获取trie-tree对象,避免重复生成trie-tree对象和保证tree文件与敏感词库的同步更新
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。
简单概述一下,Linux输入法可选的有ibus和fcitx等 目前绝大部分Linux输入法都基于fcitx 包括谷歌中文输入法、搜狗输入法、百度输入法等
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。
进入python安装包路径,如/usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/
PC互联网时代,中国有哪些软件是完全原创而不是Copy2 China的?我第一个想到的是搜狗输入法。Windows自带了多种中文输入法,双拼、标准、五笔…选择很多,却都不好用,需要花很大精力学习,社会上甚至还有输入培训班,会打字是一门了不起的技能。这一切在2006年戛然而止:搜狗输入法面世。 搜狗输入法改变了中文输入方式 搜狗输入法与过往基于本地词库的输入法最大不同在于,它并不是基于规则映射拼音和汉字,而是基于统计学规律,用时髦的话说叫做大数据,这些数据来自于众包+云端词库。搜狗在2004年上线搜索之后具备
要分析文本内容,最常见的分析方法是提取文本中的词语,并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多。词语提取后,还可以做成词云,让词语的频率属性可视化,更加直
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。
参照百度的方法,使用同步助手。安装同步助手--连接手机(安卓苹果均可)--点击“其他功能“--点击微信图标即可进入聊天记录导出界面(非常简单)。
要分析文本内容,最常见的分析方法是提取文本中的词语,并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多。词语提取后,还可以做成词云,让词语的频率属性可视化,更加直观清晰。比如下图: 这是根据总理2014年的政府工作报告制作的可视化词云,分词和词云的制作都是用R,词频的统计用了其他软件。这个图能很直观看到,工作报告的重心是"发展",这是大方向,围绕发展的关键要素有经济建设、改革、农村、城镇等要素。不过这张图中的词语还需要进行优化,因为有些术语或词组可能被拆分成了更小的词语
要分析文本内容,最常见的分析方法是提取文本中的词语,并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多。词语提取后,还可以做成词云,让词语的频率属性可视化,更加直观清晰。比如下图:
本项目是一个轻量级代码生成器,并提供多种方式来完成模拟数据的批量生产,项目架构如下:
众所周知,前两天刷爆程序员朋友圈的思否网站无法访问问题被放大了 N 倍。按说,思否的架构师也是非常厉害的大牛,但是在关键词屏蔽功能上偷了懒,也很可能当初就没设计过这个功能,给遗漏了。
huaban/jieba-analysis是java版本最常用的分词工具。github上很详细的介绍了使用方法。
全文检索是数据库的有力补充,全文检索并不能替代数据库在应用系统中的作用。当应用系统的数据以大量的文本信息为主时,採用全文检索技术能够极大的提升应用系统的价值。
本文是整理了部分网友在配置hanlp自定义词典时遇到的一小部分问题,同时针对这些问题,也提供另一些解决的方案以及思路。这里分享给大家学习参考。
使用方法: 第一步:把jar包添加到工程中 第二步:把配置文件和扩展词典和停用词词典添加到classpath下
这个内容大体上是这样的,输入法语音识别想通过分析个性化词库来提高识别准确率,因此需要将词库文件传递给后端服务,并由服务端返回命中热词的信息给客户端。
在Elasticsearch中,分词器是用于将文本数据划分为一系列的单词(或称之为词项、tokens)的组件。这个过程是全文搜索中的关键步骤。
中科院汉语分词系统是一个非常好用的分词工具,和结巴分词类似,但是比结巴分词功能更加强大,而且更加个性化。
文本框自动完成是一项十分常见的功能。从表单的自动填充到搜索引擎的智能提示,这个功能极大地提高了用户的输入效率,也有效地防止了手误的可能。 但是,积极进取的你,有没有想过如此快速出现的自动完成是如何实
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:
社交、直播、论坛、电商等各类平台每天都会产生海量UGC(User Generated Content),其中不可避免地混杂有大量垃圾文本。这些内容不但严重影响用户体验,而且还可能发生违规的运营风险。面对这些迫切需要,达观数据提供了垃圾信息过滤服务,精准定位并剔除不良信息。 通常垃圾信息过滤的问题可以看作分类问题,即判断一个评论是属于正常评论这个分类,还是属于垃圾信息这个分类。 文本分类的研究已经经历了很长时间的发展,传统的垃圾信息过滤方法一般是监督的,但是为了确保分类器有良好的泛化能力,这些方法的使用都
專 欄 ❈ 罗罗攀,Python中文社区专栏作者 专栏地址: http://www.jianshu.com/u/9104ebf5e177 ❈ 人一生都可能无法逆天改命,但你却是要去奋斗一把。本文章
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