本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法,可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语,并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”,得到新词列表。
pyhanlp实现的分词器有很多,同时pyhanlp获取hanlp中分词器也有两种方式
在一些操作过程中,经常要获取词向量,BERT做为一个在各项评测指标中都比较出色的,且提供了许多预训练模型的,从其中获取词向量是一些任务中必备的操作。
在英文中同一个词的形式是有多种的,名词的单数复数、动词的现在和过去式等等,所以在处理英文时要考虑词干的抽取问题。这里直接调用Nltk自带的两个词干抽取器
font_path:字体路径。字体存在的目录,在想要的字体上点右键,选择“属性”可查看其名称,然后连同路径复制,赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是,若是中文词云,需要选中文字体。
being的搜索引擎带有的自动区别全英(汉)来呈现不同内容的结果,使用户能更快找到需要的结果。
中科院计算所 NLPIR、哈工大 LTP、清华大学 THULAC 、斯坦福分词器、Hanlp 分词器、jieba 分词、IKAnalyzer 等
日常办公应用中,我们经常会碰到一些陌生的外文单词或文章需要翻译,在Windows平台上,可通过很多翻译工具来帮忙解决。当我们转到 Ubuntu系统中办公时,肯定也希望能有一款简单易用、功能强大的翻译工具。
背景:需要在pyspark上例行化word2vec,但是加载预训练的词向量是一个大问题,因此需要先上传到HDFS,然后通过代码再获取。调研后发现pyspark虽然有自己的word2vec方法,但是好像无法加载预训练txt词向量。
添加目录wp-content/themes/ripro/parts diy-footer.php
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
我的工作用电脑的桌面环境是 Ubuntu 17.10,作为一个 Linux 用户,一直困扰我的一个问题是没有找到一个比较理想的可以取词划词的英语词典,之前我尝试过几种方法:
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。
神器这个词已经烂大街了,包括现在我写文章已经很抗拒使用这个词。但如果一定要让我拿这个词来形容一款 App 的话,那只能是捷径。
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!
#!-*- coding:utf-8 -*- """ Mut_select of the place name. 1.1-3 to Three layer 2."q" to exit. 3."b" to back. 4.other words to retry. 5.add the values in the dict,no infact 需要改进: 在交互界面增加和删除词典里的值 """ PlaceName = {"辽宁": {"大连": ("高新", "中山"), "沈阳": ("铁西", "浑南")
利用pytorch-transformers中的方法进行预训练模型加载,然后进行词向量的获取和提取。
程序分为4个关键方法,用户输入方法,读、写文件方法以及词法分析方法。其中词法分析方法是程序的核心。 词法分析程序主要分为两个部分,第一是取词,第二是分析。 取词阶段: 依次取字符串的每一个字符,遇到空字符时停下,将取到的字符合并成一个字符串,送去进行分析阶段。 分析阶段:程序先构建有关键字数组、分隔符数组和运算符数组,通过将取词阶段送来的字符串与各数组中元素进行比较,将字符串分类到相应的类别数组中保存。 词法分析伪代码如下: While (源码字符串没有取完){ Getchar(获取一个非空字符);
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。
H5小游戏 篇一 组词游戏 项目功能简介 词库功能,项目文件里配有csv格式的中文常用词组词库,每次随机抽取词语进行游戏 匹配消除功能,自动在词库中匹配选中词语并进行消除 选中动画以及消除动画,均由svg生成爆炸动画 智能提醒系统,10秒之后未作操作可提示单词 过关判定 bodymovin库描述动画 核心代码展示链接描述 https://github.com/fanshyiis/... 获取词库,根据csv文件 $.ajax({ url: './js/ck2.csv', dataType:
场景:现在有一个错词库,维护的是错词和正确词对应关系。比如:错词“我门”对应的正确词“我们”。然后在用户输入的文字进行错词校验,需要判断输入的文字是否有错词,并找出错词以便提醒用户,并且可以显示出正确词以便用户确认,如果是错词就进行替换。
想必大家都有用过 Mac 下常见的几款词典工具: 特性系统 Dictionary欧路词典 Mac 版有道词典 Mac 版在线搜索✗✔✔屏幕取词☆☆☆★★☆★☆☆划词搜索★★★★★★★☆☆单词本同步✗✔✗价格免费¥98.00免费 它们都挺好用,但多多少少有些缺陷,在这里给大家推荐一款猫哥自己制作的基于 Alfred Workflow 的词典工具。 下载地址:https://github.com/kaiye/workflows-youdao/ 使用方法 1、选中任意应用程序中的文本,按两下 command 键,
现象: 使用Xshell连接远程服务器,一般选中都是鼠标选中,然后 Ctrl+Insert复制,Shift+Insert粘贴。 可是当选中后松开鼠标,就是在xshell里输了一个回车的样子自动换行,其实是一个Ctrl+C的组合键。如果正在当前终端调试或者什么的,就会中断。 原因: 1.是使用了网易的“有道词典”的划词取词功能导致的。个人猜测:只要你一划词,有道词典会就增加一个 ^C 结束符。 2.也可能是使用金山词霸的划译功能导致的。 解决: 关了划词功能就好了。 题外话:在Xshell中可以直接进行设置,选中即复制、右键即粘贴,使用更加方便,就像putty中一样。
Mac自带了一个字典程序,默认只有英英字典。 其实我们可以利用DictUnifier程序来添加StarDict的字典。 方法如下:
最近一直比较忙,好多私信也没时间回复。以后要完全从CV转NLP,所以博客内容可能要作调整了。
提问,查询关键词生成、答案类型确定、句法和语义分析。查询关键词生成,提问提取关键词,中心词关联扩展词。答案类型确定,确定提问类型。句法和语义分析,问题深层含义剖析。检索,搜索,根据查询关键词信息检索,返回句子或段落。答案抽取,分析和推理检索句子或段落,抽取提问一致实体,根据概率最大对候选答案排序。
一、iOS微信全文搜索技术的现状 全文搜索是使用倒排索引进行搜索的一种搜索方式。倒排索引也称为反向索引,是指对输入的内容中的每个Token建立一个索引,索引中保存了这个Token在内容中的具体位置。全文搜索技术主要应用在对大量文本内容进行搜索的场景。 微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景主要包括联系人、聊天记录、收藏的搜索。这些搜索功能从2014年上线至今,已经多年没有更新底层搜索技术,聊天记录使用的全文搜索引擎还是SQLite FTS3,而现在已经有SQLite FTS5,收藏首页的搜索还是使用简单的Li
glove: NLP︱高级词向量表达(一)——GloVe(理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用) 极简使用︱Glove-python词向量训练与使用
Eudic欧路词典 mac版是一款英语词典翻译查询工具,可以通过软件进行深度的英文学习,单词模糊搜索、拼写校正、单词发音朗读、鼠标取词、划词翻译等。
中文分词算法概述: 1:非基于词典的分词(人工智能领域) 相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习,特定领域等方法,这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中,推理如何分词。在某个领域(垂直领域)分词精度较高。但是实现比较复杂。 例:比较流行的语义网:基于本体的语义检索。 大致实现:用protege工具构建一个本体(在哲学中也叫概念,在80年代开始被人工智能),通过jena的推理机制和实现方法。 实现对Ontology的语义检索。 Ontology语义检索这块自己和一朋友也还在琢
其实百度此前也在其搜索首页增加过手写输入,可能由于使用频率较低,目前已经默认关闭。需要开启的话可以到右上角的搜索设置中打开。相比于搜索中的手写输入而言,翻译服务中的手写也许更加实用。当你身处他国,却看不懂当地的路牌,那么要在手机或者平板上输入这些文字就更不可能了。这时你可以通过手写的方式,依样在Google翻译中描画下来,得到最终的翻译结果。
大家好,我是TJ 一个励志推荐10000款开源项目与工具的程序员 随着天气的变冷,似乎疫情又有起伏。今天一早,魔都这边就传开了关于疫情隔离办公楼、小区的新闻。 一是黄浦区都市总部大楼一名员工出现疑似核酸阳性,被要求工作在7楼的所有人员(无论最近是否来过办公室)暂待在家中,避免外出,等待专业人员信息核实并落实集中隔离管理措施。 一是浦东新区香梅花园小区一期被封闭,全小区人员进行核酸排查。 所以说大家千万不要以为国内疫情控制的好就掉以轻心。 今天TJ君就给大家介绍一些和疫情有用的相关的信息及开源项目。 全国
对于Windows系统,它是建立在事件驱动机制上的,说白了就是整个系统都是通过消息传递实现的。hook(钩子)是一种特殊的消息处理机制,它可以监视系统或者进程中的各种事件消息,截获发往目标窗口的消息并进行处理。所以说,我们可以在系统中自定义钩子,用来监视系统中特定事件的发生,完成特定功能,如屏幕取词,监视日志,截获键盘、鼠标输入等等。 钩子的种类很多,每种钩子可以截获相应的消息,如键盘钩子可以截获键盘消息,外壳钩子可以截取、启动和关闭应用程序的消息等。钩子可以分为线程钩子和系统钩子,线程钩子可以监视指定线程的事件消息,系统钩子监视系统中的所有线程的事件消息。因为系统钩子会影响系统中所有的应用程序,所以钩子函数必须放在独立的动态链接库(DLL) 中。 所以说,hook(钩子)就是一个Windows消息的拦截机制,可以拦截单个进程的消息(线程钩子),也可以拦截所有进程的消息(系统钩子),也可以对拦截的消息进行自定义的处理。Windows消息带了一些程序有用的信息,比如Mouse类信息,就带有鼠标所在窗体句柄、鼠标位置等信息,拦截了这些消息,就可以做出例如金山词霸一类的屏幕取词功能。
上一节我们完成了语法关键字高亮的功能。基本思路是,每当用户在编辑控件中输入字符时,组件就把控件里的代码提交给词法解析器,解析器分析出代码中关键字字符串的起始和结束位置,然后为每一个关键字字符串间套一个span标签,同时把span标签的字体属性设置成绿色,于是被span标签包裹的关键字就可以显示出绿色高亮了。 然而这种做法存在一个严重问题,就在于如果每输入一个字符,解析器就得把所有代码重新解析一遍,如果当前代码量很大,那么这种办法效率就相当低下。这里我们先解决这个问题。事实上,当用户输入代码时,受到影响的只不
导语 |微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景,主要包括联系人搜索、聊天记录搜索和收藏搜索等。近期微信团队对 IOS 微信的全文搜索技术进行了一次全面升级,本文将分享其选型与优化思路,详细解析全文搜索的应用数据库表格式、索引更新和搜索逻辑的优化细节。希望本文对你有帮助。 目录 1 IOS 微信全文搜索技术的现状 2 全文搜索引擎的选型与优化 2.1 搜索引擎选型 2.2 实现 FTS5 的 Segment 自动 Merge 机制 2.3 分词器优化 2.4 索引内容支持多级分隔
一 简介 假如给你一篇文章,让你找出其关键词,那么估计大部分人想到的都是统计这个文章中单词出现的频率,频率最高的那个往往就是该文档的关键词。实际上就是进行了词频统计TF(Term Frequency,缩写为TF)。 但是,很容易想到的一个问题是:“的”“是”这类词的频率往往是最高的对吧?但是这些词明显不能当做文档的关键词,这些词有个专业词叫做停用词(stop words),我们往往要过滤掉这些词。 这时候又会出现一个问题,那就是比如我们在一篇文章(浪尖讲机器学习)中得到的词频:“中国人”“机器学习“
NLP实战二:Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类
在布局 iPhone 版本之后,有道词典也推出 Mac 版了,看来有道词典也会很快成一个跨平台的工具。
有朋友问,用Excel整理和背诵单词或常用句子是不是个好办法?我回头整理了一下原来陪儿子学习英语的方法,其中就有用Excel来做整理和计划的方法,并且,可以非常方便地结合艾宾浩斯记忆曲线的应用来构建学习和复习计划!
该项目名字暂定为:ACG-D 意义:ACG顾名思义,当然是二次元啦,-D我不清楚,随便写的(总之就是做一个图库,但是这个图库是公开的)
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。
这是一个单词频率统计程序 ,基于python3 ,我将往年真题按照词频排序得到了四级词库 :总结出了 5000 个出现频率极高的单词 。
这是第 3 篇读者投稿文章 ,欢迎亲爱的读者们踊跃投稿哦 。 不会英语的程序员不是好程序员 ?小詹不敢乱立 flag ,但是我知道的是程序员就喜欢自己动手干些实事 ,比如今天教大家自己动手做个有意思的
在英文文献阅读过程中,难免会遇见不熟悉的单词或句子,这时候就是各种翻译软件的屏幕取词就开始活跃的时间了,当然也会有在文献与浏览器翻译界面来回切换的小伙伴,这样的操作甚是麻烦,sometimes boring!
可以看出分词并不会对句子的向量产生影响。 参考文章: 1.https://blog.csdn.net/zhonglongshen/article/details/88125958 2.https://www.colabug.com/5332506.html
一成不变的词库意义不大,只有保持动态更新,保持数据的时效性,这样个的词库才有意义。
JieBa内部存储了一个文件dict.txt,比如记录了 X光线 3 n。在内部的存储trie树结构则为
TF-IDF(Term Frequency-InversDocument Frequency)是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法,根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率来计算一个字词在整个语料中的重要程度。它的优点是能过滤掉一些常见的却无关紧要本的词语,同时保留影响整个文本的重要字词。计算方法如下面公式所示。
掌握这些 Google 搜索技巧,不仅可以节省寻找信息的时间,还能更精准地获取所需数据。作为一名软件开发工程师,这些技巧在日常的编程、研究和学习中将极为有用。我们希望通过这篇文章,你能够更加高效地使用 Google 搜索,从而在软件和系统架构的道路上更进一步。
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