最近公司在做一个题库的功能，需要用到 中文分词和公式分词的工具，最开始用 IKAnalyzer 2012F 版本 + lunece 6.5.1做了一版中文分词工具。...具体如下： 一、IKAnalyzer 2012F + lunece 6.5.1 实现中文分词 public static List analysisByIK(Analyzer analyzer...三角形, abc, 中, 角, a, 等于, 角, b, 加, 角, c, 那么, 三角形, abc, 是, a, 锐角三角形, b, 直角三角形, c, 钝角三角形, d, 不能, 确定] 但是由于公式切词是...原来公司大牛写的，在满足公式切词的条件下，中文切词的IKAnalyzer 2012F与其不兼容。...主要是 因为IKAnalyzer 2012F 依赖Analyzer的tokenStream是final方法，但是公式分词用到的tokenSteam方法是抽象方法。两者冲突了，所以考虑去做兼容。
基于文本分析的场景有词云图、基于距离的文本聚类、基于监督的文本分类、情感分析等等。不管是文档库，文章、段落或句子，针对文本挖掘的基础都集中于词的分析，即针对文档库/段落/句子等的分词（切词）。...jiebaR包的切词手段有多种，比如基于最大概率法mp，隐马尔科夫hmm，最大概率法+隐马尔科夫混合法mix，查询法query。...mod：指定返回分词的结果类型，也是相当于切词的手段（mp/hmm/mix/query）。 #例子1 > sentence<-"脱贫攻坚是我们党对全国各族人民的庄严承诺，事关全面小康、家国梦想。...，以固定名词出现，该如何切词？？...jiebaR自定义分词词典格式包含词、词频、词性，如下。
@数据挖掘_PHP 交作业啦~对数据库内1,065,827用户分性别做昵称词云图,抽查了几个,貌似不错.女性爱用叠词做昵称,比如"佳佳/木木/妞妞/果果/格格",男性爱用状态词做昵称,比如"胖子/路上/...3分词和关键词抽取 当你获得语料后，如果需要抽取关键词，就需要学习中文分词。...4主题图片和个性化调整 分词和抽取关键词、词频完成后就可以制作个性化词云了，但有个前提，你需要收集与主题相关的个性化主题图片。...其实我不用讲，你应该能够学会的，操作非常简单，这里只是稍微介绍些中文词云要点： 装载词和词频：load——可以直接提交语料自带分词和词频，也可以提交分词后的关键词和词频，用分隔符两列。...（否则都是单词和内容分词了），2）Skip选择不需要的词或标签 完成保存：Save——确认满意后就可以把个性化词云保存了，选择jpg或png格式和大小保存即可 6完成和传播 上面基本就完成了个性化词云操作
长尾关键词与分词技术 长尾关键词：网站非目标关键词，能给网站带来流量的关键词。 例如：主关键词是成都网站建设 那么，跟成都网站建设相关的词，就叫做长尾关键词。 比如：成都网站建设哪里好？...等等 通俗的讲，就是把成都网站建设作为一个词，以这个词来造句，就是我们说的长尾关键词。...方法三：.追词助手查找 还可以通过辅助工具来查找长尾关键词。现在比较常用的长尾词查找工具有金花追词工具，大家可以在网上下载一个，然后自己运用一下，熟悉它的属性，能够熟练的查找出各类关键词的长尾词。...外链（长尾词的外链） 在发外链的时候，不管什么类型的外链（视频，论坛，博客，B2B等），都可以带上长尾词，同样的，通过长尾词跳到我们的站。 分词技术 分词技术主要运用在文章标题跟文章内容里面。...主关键词：成都网站建设 分词效果：成都 网站 建设 标题就可以写成：成都附近哪里有做网站或者建设网站的公司啊？
3 第三：分词和关键词抽取 当你获得语料后，如果需要抽取关键词，就需要学习中文分词。...少量语料的分词比较简单，但海量语料的分词要有一定难度和数据处理能力。...分词和抽取关键词、词频完成后就可以制作个性化词云了，但有个前提，你需要收集与主题相关的个性化主题图片。...其实我不用讲，你应该能够学会的，操作非常简单，这里只是稍微介绍些中文词云要点： 装载词和词频：load——可以直接提交语料自带分词和词频，也可以提交分词后的关键词和词频，用分隔符两列。...（否则都是单词和内容分词了），2）Skip选择不需要的词或标签 完成保存：Save——确认满意后就可以把个性化词云保存了，选择jpg或png格式和大小保存即可 6 第五：完成和传播 上面基本就完成了个性化词云操作
生信技能树核心成员，单细胞天地特约撰稿人， 单细胞行业的深度参与者，单细胞应用场景的积极探索者，单细胞产品落地的一站式提供者 望之，图谱又成新篇章；闻之，倾听细语达针意；问之，格物穷通在腠理；切之，脉脉相通一点通...欢迎来到《单细胞切病理·2022五一系列》。 单细胞技术如何走向临床应用？这是我们这一代单细胞人共有的上下求索之问。其实病理学和细胞学的发展一直是相互贯穿、彼此影响的。...拓展病理学研究的组织类型 多组学层面的细胞图谱 细胞类型的增加 数据驱动的，数据分析结合人工阅片 更加关注机理与分子表征（Pathway） 分析方法的的变化，定义新的诊断指标 空间组学对以切片技术为主的研究手段的拓展 切，...是望闻问切的切；单细胞是海量单细胞测序技术。...单细胞切病理这个话题主要是想通过海量单细胞技术再次学习细胞病理学，也许会有一些拿着锤子看什么都是钉子的嫌疑，但又也许，能看出一些不一样的风景呢？
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...jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 –基本思想： 1，将待抽取关键词的文本进行分词 2，以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系...词语提及率 主要步骤：分词——过滤停用词（略）——替代同义词——计算词语在文本中出现的概率。...jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
PHP实现的敏感词过滤方法，有好的编码和好的实现方法，可以发出来一起交流一下。以下是一份过滤敏感词的编码 ?...一.敏感词过滤方案一 /** * @todo 敏感词过滤，返回结果 * @param array $list 定义敏感词一维数组 * @param string $string 要过滤的内容...它的基本思想是基于状态转移来检索敏感词，只需要扫描一次待检测文本，就能对所有敏感词进行检测，所以效率比方案一高不少。 假设我们有以下5个敏感词需要检测：傻逼、傻子、傻大个、坏蛋、坏人。...那么我们可以先把敏感词中有相同前缀的词组合成一个树形结构，不同前缀的词分属不同树形分支，在Java中，我们可以用HashMap来存储上述的树形结构，还是以上述敏感词为例，我们把每个敏感词字符串拆散成字符...如果敏感词是英文，则还要考虑大小写的问题。有一个比较简单的解决方案是在初始化敏感词时，将敏感词都以小写形式存储。同时，在检测文本时，也统一将待检测文本转化为小写，这样就能解决大小写的问题了。
创新：庖丁解词在一键分词后，为用户提供了添加、删除、拖放排序等功能，使用户随心所欲编辑文本。...坚持“一切以用户体验为归依“的理念，我们企点终端组在提高用户体验的道路上勇往直前。...6、怎么实现的（how） 如图1 庖丁解词总体结构所示，庖丁解词主要包含UI和分词引擎两层结构。UI交互主要实现文本块的增、删、顺序调整，以及重组后的复制、分享、收藏等操作。...企点对庖丁解词进行了数据埋点，后期将在参考用户反馈的基础上，专注分词的准确性、分词性能和优化用户体验。...我们企点终端组推出了移动端全文搜索组件（QDFts） ，其自定义了jieba分词算法（C++版本，进行了分词性能优化）。后期庖丁解词将引用QDFts中分词技术，从而实现两端分词效果统一。
本文介绍了如何安装和使用NLTK分词器以及解决分词过程中出现的问题。首先，作者指出了NLTK分词器的重要性，然后介绍了在Python中使用NLTK分词器的方法，...
/etc/sphinx-min.conf(5).php启动查询$cl = new SphinxClient ();$cl->SetServer($config['host'], $config['port
你想知道哪些漂亮的词云图是怎么做出来的吗？ 这篇是对于没有python基础而言的朋友用来做分词和词频的文章。...一、分词工具：图悦：http://www.picdata.cn/index.php 只需要将需要分词的文本内容复制到待分析的文本框中，点击分析出图即可。再点击导出，即可获得词语的词频和权重数。...在图悦中也可以做词云，但是比较难看，可视化效果不强，还需要在wordart中制作好看的词云图 二、词云制作工具：wordart:https://wordart.com/ 1、注册步骤就省略过去了，直接讲使用方法...2、点击creatnow 3、点击import，将图悦导出的表格中的关键词和词频复制黏贴到这里。...6、导入中文字体： 因为Tagul是老外做的一个在线词云制作网站，所以 wordart不支持中文，这需要我们载入能支持中文显示的字体，如下图所示，笔者载入的是“STXINGKA”字体。
jieba分词 上一篇jieba中文分词（一）分词与自定义字典已介绍了jieba中文分词安装，分词原理，分词方法，自定义字典，添加字典等多种常用分词方法。...本篇将继续介绍jieba分词关键词提取、词性标注、及常见问题。 关键词提取 关键词提取，将文本中最能表达文本含义的词语抽取出来，有点类似于论文的关键词或者摘要。...无监督学习： 先抽取出候选词，对每个候选词打分，取出前K个分值高的作为最后的关键词。jieba分词实现了基于TF-IDF和基于TextRank的关键词抽取算法。...into Texts[1] 一般步骤: 先将文本进行分词和词性标注，将特定词性的词（比如名词）作为节点添加到图中。...但可以看到查询字典的方式不能解决一词多词性的问题，也就是词性歧义问题。故精度上还是有所欠缺的。 标注句子分词后每个词的词性，词性标示兼容ICTCLAS 汉语词性标注集。
blog.csdn.net/qqxx6661/article/details/90271893 前言 最近做了一个python3作业题目，涉及到： 网页爬虫 网页中文文字提取 建立文字索引 关键词搜索...涉及到的库有： 爬虫库：requests 解析库：xpath 正则：re 分词库：jieba … 放出代码方便大家快速参考，实现一个小demo。...omn/SPO2019042400075107"] 过程:网络爬虫,页面分析、中文提取分析、建立索引,要求应用教材中的第三方库,中间过程在内存中完成,输出该过程的运行时间; 检索:提示输入一个关键词进行检索...; 输出:输入的链接列表的按照关键词的出现频率由高到低排序输出,并以JSON格式输出词频信息等辅助信息;未出现关键词的文档链接不输出,最后输出检索时间,例如: 1 "http:xxxxxx.htm...做索引：jieba_create_index函数 输入关键词进行搜索：search函数 import requests from bs4 import BeautifulSoup import json
本案例基于中文新闻分词数据绘制词云图。 1. 读数据表 首先读取数据。 2. 词云图 使用分词文章一列绘制词云图。 3. 数据筛选 我们筛选出汽车类型的文章。 4....词云图 绘制汽车类型文章词云图：
在网上做了一点功课，meta中的 description比较关键，keywords据说已经不再受搜索引擎的关照了，不过这种事情现在不能盲目相信，既然做一个网站那么还是应该要照顾好关键词。...但是没必要付出过高的人力成本，所以我这里想到的还是使用分词扩展来自动生成关键词。 这样做的好处是，无论搜索引擎是否在意关键词，我们有和内容相关度很高的关键词，这不会对我们带来损失。...基于程序算法生成的关键词，不需要我们花费人力成本，包括可以在后台控制是否开启该功能。 我这里选用的是对php支持比较好的 SCWS分词扩展。...如果分词的目的是更多的语义化分析、情感分析等，那还是应该考虑一下其他的分词库，不过基本上没有php支持。...进入正题 SCWS中文分词下载 SCWS安装说明 从官网上有详细的安装指导，我这里做一下简单的整理 (基于习惯选择UTF8) 1.
因为我们PHP如果调用ES搜索的接口，我们是需要去下载一个类库。 1....安装依赖 php composer.phar install 第四步 安装分词插件 就是说我们需要安装一个分词插件。 在ES搜索当中Ik分词插件是中文分词最好用的一个，安装也极为方便。...那我们选择用IK作为分词器后，它是可以把 中华人民共和国 作为一个词，把中华作为一个词。...php require_once '....php //引入mysql连接，和ES类库 require('conn.php'); require_once 'vendor/autoload.php'; function search($keyword
PHP递归算法代码： 代码如下: < ?...php //定义PI一分的角度的值 define(“PII”,M_PI/180); //新建图像资源，并定义其背景为白色，前景色为黑色 $im=imagecreate(670,500); white=imagecolorallocate...> 在我个人的PHP编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考PHP手册。...希望下面的代码，会更有利于对PHP递归算法以及静态变量的理代码如下: header(“Content-type:text/plain”); functionstatic_function() { static...$i=0; if($i++<10) { echo$i.”n”; static_function(); } } static_function();10) 这段PHP递归算法代码会如数输出1到10的数字
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。...其次，用R进行分词。这里要分几点来讲： 要用R进行分词，需要安装并装载两个library，一个是Rwordseg，另一个是rJava。rJava的作用是提供java的库，供Rwordseg调用。...Rwordseg牛逼的地方三点，一是分词准确，二是分词速度超快，三是可以导入自定义词库，有意思的是还可以导入搜狗输入法的细胞词库（sqel格式），想想细胞词库有多庞大吧，这个真是太厉害了。...最后，就是画成词云。...R有工具可以画词云，当然互联网上有不少网站可以在线制作词云，做得也很漂亮，有兴趣可以去找找，我这里只谈R中的方法： 安装并装载画词云的工具包wordcloud： library(wordcloud) 读取已经统计好词频的文件
Python关键词筛选分类,使用Levenshtein模块进行关键词筛选及分类，使用编辑距离的算法，速度相当快。...这个算法有别人用c语言写好的，而且不用分词，因此速度上比上面的算法会快很多，但是分类效果没那么好。一些不相关的词也可能会被分类到同一个分类下。 最终格式为json文件格式！ ?...分词效果： ? ?...附完整代码： #分词方法,使用Levenshtein模块分类 # -*- coding: utf-8 -*- import json import time import Levenshtein #导入...尝试了一下分词的速度还是非常快速的！
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