jieba（结巴）是百度工程师Sun Junyi开发的一个开源库，在GitHub上很受欢迎，使用频率也很高。
NLP（自然语言）领域现在可谓是群雄纷争，各种开源组件层出不穷，其中一支不可忽视的力量便是jieba分词，号称要· 往期精选 ·
NLP（自然语言）领域现在可谓是群雄纷争，各种开源组件层出不穷，其中一支不可忽视的力量便是 jieba 分词，号称要做最好的 Python 中文分词组件。
这款软件简洁实用因为它是一款Markdown 编辑器，所以如果你觉得在网页上写CSDN博客不方便并且经常忘记保存的话，它会是个很好的帮手，直接复制粘贴就行了
小程序体验师：佟垚 最近四、六级报名又开始了，不知道你是否又回忆起，被英语支配的恐惧岁月…… 背单词太枯燥？听力太难？口语很烂？很多时候，学不好英语只是因为你缺少好的方法。 本期，知晓程序（微信号 zxcx0101）就从学英语的不同角度，精选出同类中最好用的英语小程序，全方位助力你的英语学习。 还不知道如何使用小程序？点击这里，手把手教你用！ 1. 懒虫背单词 怎么才能拥有丰富的单词储备？似乎只能老老实实记单词了。但是你有没有想过，背单词也能智慧偷懒？ 高效学习，智慧偷懒。 「懒虫背单词」摒弃传统的拼读记
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1电影Her见识NLP 可能很多朋友看过好莱坞的电影《Her》，电影中讲述的主角耳朵里戴了一个耳机，这是一个人工智能的虚拟助手，能够通过耳机与人工智能来对话。 人机交互方式在经历了第一代的键盘鼠标，第二代的触摸屏和按键后，第三代对话式人工智能操作系统正在来临，让用户通过最便捷、简单的方式获取信息和服务。 这其中功不可没的就是自然语言处理技术(NLP)，我们熟知的问答系统就是一种最直接的人机交互方式。NLP过去经历了怎样的发
世上浏览器千千万，唯 Chrome 独领风骚，Chrome 浏览器的另一个亮点就是它拥有强大的扩展插件，很多好用的功能都可以通过插件来使用，今天就给大家分享几个阿粉常用的 Chrome 浏览器插件，包含编程和阅读相关，如果你有更好用的浏览器插件，欢迎在评论区留言，让更多人使用起来。
我编写了一个名为Rhodiola的工具，该工具可以分析目标数据（例如目标的tweets），并检测其中最常用的主题，以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
Github是程序员的资源宝藏，各种优质项目源码、学习资料、数据源等，足以让一个小白成长为技术大佬。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
本文分析：HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找。当词典文件没有被缓存时，会从文本文件CoreNatureDictionary.ngram.txt中解析出来存储到TreeMap中，然后构造start和pair数组，并基于这两个数组实现词共现频率的二分查找。当已经有缓存bin文件时，那直接读取构建start和pair数组，速度超快。
随着互联网时代的迅速发展，社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面，通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社交媒体平台，互联网上每一秒都会产生大量的非结构化数据。数据的处理速度必须与生成的数据一样快，这样才能够及时理解人类心理，并且可以使用文本情感分析来完成。它评估作者对一个项目、行政机构、个人或地点的态度是消极的、积极的还是中立的。在某些应用中，不仅需要情绪分析，而且还需要进行情绪检测，这可以精确地确定个人的情绪/心理状态。「本文提供了对情感分析水平、各种情感模型以及情感分析和文本情感检测过程的理解；最后，本文讨论了情绪和情感分析过程中面临的挑战」。
文章基于简单算法和人工判断，使用多阶段剔除法，构建了 中文金融情感词典CFSD（ChineseFinancialSentimentDictionary）， 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者。CFSD词典有1489个负面词，1108个正面词。并且简单讨论了CFSD词典的应用领域。
情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。 原理 比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。 里面就有“好”，“流畅”两个积极情感词，“烂”一个消极情感词。那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显这个分
以上是我们java常用的全文搜索引擎框架，很多项目的搜索功能都是基于以上4个框架完成的。
导语： BERT模型自诞生以来统治了各项NLP任务的榜单，谷歌也针对中文给出了基于字的模型。然而我们知道词是语言最重要的组成部分，因此，一个自然的想法就是做基于词的BERT模型。但是受限于显存，谷歌原生的BERT模型可以使用的词典比较小，只能覆盖一小部分的汉语的词。在本文中，我们提出了对BERT的一些改进，将中文BERT词模型的词典大小进行了大幅扩充，并在多个下游任务上测试了大词典BERT的表现。此外，我们尝试了一种针对上下文相关词向量的最近邻检索方法，基于BERT的词向量做以词搜词任务，相对于上下文
通用情感词典的构建主要是通过将目前开源的情感词典整合起来，筛去重复和无用的单词。 目前网上开源的情感词典包含有：知网（HowNet）情感词典、台湾大学（NTSUSD)简体中文情感极性词典、大连理工大学情感词汇本体。 前两个都可以在网上找到，第三个需要到其学校官网申请，说明完用途即可获得。
本文对清华大学、华为诺亚方舟合作的论文《Multi-channel Reverse Dictionary Model》进行解读。该论文已经被AAAI-20录用。
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
在日常生活中，我们经常会遇到一些小状况： 肚子饿，却不想做饭；出门去玩，也不知道坐什么车；寄个快递，整天担心它到哪了…… 好在，有很多手机应用，能帮我们解决这些烦恼的小问题。但有没有更加轻便、快捷的方式呢？ 当然有！知晓程序（微信号 zxcx0101）本期要推荐的 10 个小程序，个个都能成为你的贴心小棉袄、生活小助手。 还不知道如何使用小程序？点击这里，手把手教你用！ 1. 美团外卖+ 据说送啥都快，再懒，也不怕饿死在家里了。 目前国内最大的外卖网上订餐平台，提供北京、上海、杭州、广州、天津等全国300
使用过hanlp的都知道hanlp中有许多词典，它们的格式都是非常相似的，形式都是文本文档，随时可以修改。本篇文章详细介绍了hanlp中的词典格式，以满足用户自定义的需要。
首先，我们需要了解传统的正向索引。在正向索引中，文档是按照它们在磁盘上的顺序进行存储的，每个文档都有一个与之关联的文档ID。如果我们要查找某个词在哪些文档中出现，就需要遍历整个文档集合，这显然是非常低效的。
我们知道在做SEO过程中，写内容是一个非常重要的事情，同时做页面标题优化也是重中之重，这就要求我们利用最简短的文字去覆盖更多的相关关键词，为此，在SEO进阶的道路上，特别是对于百度而言，我们认为你可能有必要去研究一下百度分词算法的相关策略，因此，我们推荐下面这篇相对早期的文章，供大家拓展思维：
搜索引擎通常检索的场景是：给定几个关键词，找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词——文档矩阵模型， 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词，某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。
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。
文本情感倾向性分析（也称为意见挖掘）是指识别和提取原素材中的主观信息，并对带有感情色彩的文本进行分析处理和归纳推理的过程。主要用于实时社交媒体的内容，如微博评论等。而BosonNLP情感词典是从微博、新闻、论坛等数据来源的上百万篇情感标注数据当中自动构建的情感极性词典。因为标注包括微博等网络社交媒体平台的数据，该词典囊括了很多网络用语及非正式简称，对非规范文本也有较高的覆盖率。本文主要基于BosonNLP情感词典，同时使用程度副词词典和否定词词典（借助《知网》情感分析用词语集等文本构建）和哈工大停用词表，共同通过情感打分的方式进行（这里以前文《利用Python系统性爬取微博评论》https://blog.csdn.net/kutalx/article/details/115242052)中获取的评论数据为依托）的情感倾向性分析。
场景一：如果说，你想实现：输入一段语音片段，经过一一列操作，实现最后输出语音的内容。再此过程中，假如你不想随机输出一些结果，而想得到最好最优的输出结果，此时，则需要本算法。
（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。
自然语言处理问题中，一般以词作为基本单元，例如我们想要分析"我去过华盛顿州"这句话的情感，一般的做法是先将这句话进行分词，变成我，去过，华盛顿州，由于神经网络无法处理词，所以我们需要将这些词通过某些办法映射成词向量。词向量是用来表示词的向量，也可被认为是词的特征向量。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（word embedding）
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同时对比多个词典快速掌握词义。大量权威词典涵盖中英日韩法德西语；多个主流机器翻译；有道与谷歌网页翻译。
本文介绍了.STORE域名是如何助力品牌在互联网上脱颖而出，以及Radix注册局如何推动新顶级域名的发展。
对话是人与人之间交换信息的普遍方式。人可以在交流时通过判别对方的语气、眼神和表情判断对方表达的情感，以及根据自身的语言、文化、经验和能力理解对方所发出的信息，但对于只有0（false）和1（true）的计算机来讲，理解人的对话是一件非常困难的事情，因为计算机不具备以上能力，所以目前的语音交互主要由人来设计。有人觉得语音交互设计就是设计怎么问怎么答，看似很简单也很无聊，但其实语音交互设计涉及系统学、语言学和心理学，因此它比GUI的交互设计复杂很多。
我们团队一共 4 个人，1 只鸡：老大黄长高，是个长不高的死肥宅；老二韩加二，因为算术最多加到二；老三轩芳，他哥叫轩原；老四铁大力，字夯，号使劲；然后就是那只叫「小鸡」的鸡了。
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点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：lanceyan.com 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，难以下手、非常头大！ 我们可以跳过数学公式，先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
上节课我们介绍了基于SnowNLP快速进行评论数据情感分析的方法，本节课老shi将介绍基于情感词典的分析方法。基于情感词典的分析方法是情感挖掘分析方法中的一种，其普遍做法是：首先对文本进行情感词匹配，然后汇总情感词进行评分，最后得到文本的情感倾向。目前使用较多的情感词典主要有两种：一种是BosonNLP情感词典，另一种是知网推出的情感词典。
西游记著名桥段“我叫你一声你敢答应吗？”想必大家都有非常深刻的印象，甚至还会浮出这个画面：
基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语
CBOW之所以叫连续词袋模型，是因为在每个窗口内它也不考虑词序信息，因为它是直接把上下文的词向量相加了，自然就损失了词序信息。CBOW抛弃了词序信息，指的就是在每个窗口内部上下文直接相加而没有考虑词序。
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；
目前常用的分词工具很多，包括盘古分词、Yaha分词、Jieba分词、清华THULAC等，现在项目使用的分词方法是结巴分词，本次来介绍一下。
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
在英语中，单词就是“词”的表达，一个句子是由空格来分隔的，而在汉语中，词以字为基本单位，但是一篇文章的表达是以词来划分的，汉语句子对词构成边界方面很难界定。例如：南京市长江大桥，可以分词为：“南京市/长江/大桥”和“南京市长/江大桥”，这个是人为判断的，机器很难界定。在此介绍中文分词工具jieba，其特点为：
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