引言 目前，大多數(shù)自由文本搜索技術(shù)采用類似于Lucene的策略，通過解析搜索文本為各個組成部分來定位關(guān)鍵詞。這種方法在處理少量關(guān)鍵詞時(shí)表現(xiàn)良好。但當(dāng)搜索的關(guān)鍵詞數(shù)量達(dá)到10萬個或更多時(shí)，這種方法
2024-08-26 15:55:47
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FPGA 年度關(guān)鍵詞，我的想法是“標(biāo)準(zhǔn)化”；今年的工作中遇到了不少同事的issues，本身都是小問題或者很細(xì)節(jié)的東西但是卻反復(fù)出現(xiàn)問題，目前想到的最好的辦法是做好設(shè)計(jì)規(guī)則的標(biāo)準(zhǔn)化才能避免，不知道大家有沒有更好的建議？
2023-12-06 20:31:23
·支持中文分詞（N-最短路分詞、CRF分詞、索引分詞、用戶自定義詞典、詞性標(biāo)注），命名實(shí)體識別（中國人名、音譯人名、日本人名、地名、實(shí)體機(jī)構(gòu)名識別），關(guān)鍵詞提取，自動摘要，短語提取，拼音轉(zhuǎn)換
2019-04-24 10:05:03
TextRank算法的具體細(xì)節(jié)，在實(shí)際應(yīng)用中可能不合理。因?yàn)闀嬖冢含F(xiàn)有統(tǒng)計(jì)信息不足以讓TextRank支持 某個詞 的重要性，算法有局限性?？梢姡篢extRank提取關(guān)鍵詞是受到分詞結(jié)果的影響的；其次
2018-11-05 10:41:25
。一篇文本中不是所有詞都很重要，我們只需找出起到關(guān)鍵作用、決定文本主要內(nèi)容的詞進(jìn)行分析即可。目前幾大主流的分詞技術(shù)可移步到這篇博客中：中文分詞技術(shù)小結(jié)、幾大分詞引擎的介紹與比較筆者采用的是HanLP分詞
2019-01-11 14:32:15
如何在一段文本之中提取出相應(yīng)的關(guān)鍵詞呢？ 之前我有想過用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來進(jìn)行詞法分析，但是在項(xiàng)目中測試時(shí)正確率不夠。于是這時(shí)候便有了 HanLP-漢語言處理包 來進(jìn)行提取關(guān)鍵詞的想法。下載：.jar
2018-11-09 14:54:48
的過程HanLP參考博客：詞性標(biāo)注層疊HMM-Viterbi角色標(biāo)注模型下的機(jī)構(gòu)名識別分詞在HMM與分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識別中說：分詞：給定一個字的序列，找出最可能的標(biāo)簽序列（斷句符號：[詞尾或[非
2018-12-05 10:52:43
的過程HanLP參考博客：詞性標(biāo)注層疊HMM-Viterbi角色標(biāo)注模型下的機(jī)構(gòu)名識別分詞在HMM與分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識別中說：分詞：給定一個字的序列，找出最可能的標(biāo)簽序列（斷句符號：[詞尾]或
2018-10-29 11:35:41
與DoubleArrayTrie或BinTrie中的自定義詞進(jìn)行合并，最終返回輸出結(jié)果HanLP作者在HanLP issue783:上面說：詞典不等于分詞、分詞不等于自然語言處理；推薦使用語料而不是詞典去修正
2018-11-02 11:05:07
HanLP是由一系列模型與算法組成的Java工具包，目標(biāo)是促進(jìn)自然語言處理在生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用。HanLP具備功能完善、性能高效、架構(gòu)清晰、語料時(shí)新、可自定義的特點(diǎn)。HanLP能提供以下功能：關(guān)鍵詞
2018-11-07 09:21:44
= 4c396f3039230ddfcef20865264512b1Portable 版同步升級到 v1.7.0HanLP v1.7.1 更新內(nèi)容：新增可自定義用戶詞典的維特比分詞器 @AnyListen利用
2019-03-22 09:56:52
。昨天正好看到的這篇關(guān)于關(guān)于1.7.0版本hanlp分詞在spark中的使用介紹的文章，順便分享給大家一起學(xué)習(xí)一下！以下為分享的文章內(nèi)容：HanLP分詞，如README中所說，如果沒有特殊需求，可以通過
2019-03-11 15:38:38
CRFLexicalAnalyzer的構(gòu)造函數(shù)即可創(chuàng)建分詞器，同時(shí)HanLP會自動創(chuàng)建二進(jìn)制緩存.txt.bin，下次加載耗時(shí)將控制在數(shù)百毫秒內(nèi)。預(yù)測可通過如下方式加載：CRFSegmenter segmenter
2019-02-18 15:28:50
。為了縮短時(shí)間，首先進(jìn)行分詞，一個詞輸出為一行方便統(tǒng)計(jì)，分詞工具選擇的是HanLp。然后，將一個領(lǐng)域的文檔合并到一個文件中，并用“$$”標(biāo)識符分割，方便記錄文檔數(shù)。下面是選擇的領(lǐng)域語料（PATH目錄
2018-11-14 10:03:44
雙數(shù)組Trie樹(DoubleArrayTrie)儲存，得到了一個高性能的中文分詞器。開源項(xiàng)目本文代碼已集成到HanLP中開源CRF簡介CRF是序列標(biāo)注場景中常用的模型，比HMM能利用更多的特征，比
2018-10-19 11:46:21
;關(guān)鍵字提取：");28getMainIdea();29System.out.println("\n");3031 System.out.println("自動摘要
2018-11-30 13:11:16
分詞器Jcseg 是基于 mmseg 算法的一個輕量級中文分詞器，同時(shí)集成了關(guān)鍵字提取，關(guān)鍵短語提取，關(guān)鍵句子提取和文章自動摘要等功能，并且提供了一個基于 Jetty 的 web 服務(wù)器，方便各大語言
2018-10-12 11:23:25
本篇分享一個hanlp分詞工具應(yīng)用的案例，簡單來說就是做一圖庫，讓商家輕松方便的配置商品的圖片，最好是可以一鍵完成配置的。先看一下效果圖吧： 商品單個推薦效果：匹配度高的放在最前面這個想法很好，那
2019-08-07 11:47:57
。接下來驗(yàn)證一下，分詞器的宣傳語是否得當(dāng)吧。jieba 中文分詞thulac 中文分詞fool 中文分詞HanLP 中文分詞中科院分詞 nlpir哈工大ltp 分詞以上可以看出分詞的時(shí)間，為了方便比較進(jìn)行
2019-02-26 15:00:18
），命名實(shí)體識別（中國人民、音譯人民、日本人民，地名，實(shí)體機(jī)構(gòu)名識別），關(guān)鍵詞提取，自動摘要，短語提取，拼音轉(zhuǎn)換，簡繁轉(zhuǎn)換，文本推薦，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依存句法分析）。提供
2019-01-02 14:43:15
矩陣模型，以一個詞的起始位置作為行，終止位置作為列，可以得到一個二維矩陣。例如：“他說的確實(shí)在理”這句話 圖詞的存儲方法：一種是的DynamicArray法，一種是快速offset法。Hanlp代碼中
2018-11-07 10:56:12
），也就是說，lsi+tfidf模型對詞細(xì)粒度大、分詞少的分詞器不友好，所以最后hanlp出錯率更大。jieba與hanlp都是很不錯的分詞器，結(jié)巴使用更方便。hanlp準(zhǔn)確度要高一些（感覺），而且
2019-02-18 10:29:06
的方法，都是需要我們慢慢的去挖掘在已有的基礎(chǔ)上面去拓展思維。東莞seo博客總結(jié)，我們想要做好關(guān)鍵詞優(yōu)化排名，那么我們需要對于關(guān)鍵詞進(jìn)行合理的布局和思考，運(yùn)用以上為大家介紹的一些方法去實(shí)時(shí)的操作，還需要再
2019-08-11 01:19:18
IOException速度目前感知機(jī)分詞是所有“由字構(gòu)詞”的分詞器實(shí)現(xiàn)中最快的，比自己寫的CRF解碼快1倍。新版CRF詞法分析器框架復(fù)用了感知機(jī)的維特比解碼算法，所以速度持平。l 測試時(shí)需關(guān)閉詞法分析器
2019-04-03 11:28:47
`功能介紹1、圖片列表展示2、輸入文本3、分詞4、通用文字識別5、結(jié)果展示效果演示使用說明在"請輸入關(guān)鍵詞"下面的輸入框中輸入需要分詞的關(guān)鍵詞，點(diǎn)擊【開始通用文字
2021-04-14 22:38:35
功能介紹1、圖片列表展示2、輸入文本3、分詞4、通用文字識別5、結(jié)果展示效果演示使用說明在"請輸入關(guān)鍵詞"下面的輸入框中輸入需要分詞的關(guān)鍵詞，點(diǎn)擊【開始通用文字識別】按鈕進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索圖片，您將會在"搜索結(jié)果"下方看到包含關(guān)鍵詞的圖片。
2021-04-14 22:35:43
從零學(xué)Elasticsearch系列——集成中文分詞器IK
2020-03-10 11:07:25
了System.out.println("標(biāo)準(zhǔn)分詞：");System.out.println(HanLP.segment("你好，歡迎使用HanLP！"
2018-11-08 15:39:04
allWords是上一步中得到的所有的詞，sentWords是第一步中對單個句子的分詞結(jié)果：4、計(jì)算相似度（兩個向量的余弦值）：以上所有方法的完整代碼如下
2019-02-23 10:27:38
， 可以作為分詞標(biāo)注器的用戶詞典導(dǎo)入，從而使分詞結(jié)果更加準(zhǔn)確。（2）關(guān)鍵詞提取 關(guān)鍵詞提取能夠?qū)纹恼禄蛭恼录希?b class="flag-6" style="color: red">提取出若干個代表文章中心思想的 詞匯或短語，可用于精化閱讀、語義查詢和快速匹配等
2019-11-14 17:04:43
，lsi+tfidf模型對詞細(xì)粒度大、分詞少的分詞器不友好，所以最后hanlp出錯率更大。jieba與hanlp都是很不錯的分詞器，結(jié)巴使用更方便。hanlp準(zhǔn)確度要高一些（感覺），而且與文中提到的詞向量相匹配
2018-11-14 11:07:19
表示，對一些取用水項(xiàng)目進(jìn)行區(qū)域的限批，" \66."嚴(yán)格地進(jìn)行水資源論證和取水許可的批準(zhǔn)。"67. print("="*30+"關(guān)鍵詞提取
2018-10-31 11:05:07
, 技術(shù)/n, 博客/n, ！每個詞段后的 /nx，/w之類的是 HanLP定義的詞性，可以去看 HanLP的接口來獲取詳情· 文本推薦 三個關(guān)鍵字的語句推薦結(jié)果為：機(jī)器學(xué)習(xí)→[人工智能如今是非常火熱的一門
2018-11-21 11:38:50
停用詞的移除、大小寫字母轉(zhuǎn)化和詞干提取。4)獲取查詢。獲取單詞權(quán)重，對于可疑文檔利用TF-IDF獲得關(guān)鍵詞，并排序得到相應(yīng)的關(guān)鍵詞列表。排在前n個的關(guān)鍵詞組成一個查詢，以此類推，本試驗(yàn)中n=5。5)檢索
2016-01-26 10:38:19
提高網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名的28個SEO小技巧關(guān)鍵詞位置、密度、處理 URL中出現(xiàn)關(guān)鍵詞（英文） 網(wǎng)頁標(biāo)題中出現(xiàn)關(guān)鍵詞（1-3個） 關(guān)鍵詞標(biāo)簽中出現(xiàn)關(guān)鍵詞（1-3個） 描述標(biāo)簽中出現(xiàn)關(guān)鍵詞（主關(guān)鍵詞重復(fù)2次
2010-12-01 17:08:20
仿造example/speech_recognition/asr樣例寫了一個關(guān)鍵詞識別程序，識別到關(guān)鍵詞后，就播放提示音。目前關(guān)鍵詞可以正確識別，就是播放提示音的時(shí)候就報(bào)錯，報(bào)錯信息如下，請各位幫忙
2023-03-10 06:18:08
('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')print(NLPTokenizer.segment('中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的宗成慶教授正在教授自然語言處理課程'))# 關(guān)鍵詞提取document = "水利部水資源司
2019-01-08 16:26:14
本篇分享一個使用hanlp分詞的操作小案例，即在spark集群中使用hanlp完成分布式分詞的操作，文章整理自【qq_33872191】的博客，感謝分享！以下為全文： 分兩步：第一步：實(shí)現(xiàn)
2019-01-21 10:45:23
(NLPTokenizer.segment('中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的宗成慶教授正在教授自然語言處理課程'))# 關(guān)鍵詞提取document = "水利部水資源司司長陳明忠9月29日在
2018-12-14 10:23:25
?網(wǎng)站建設(shè) ?網(wǎng)站推廣 ?關(guān)鍵詞優(yōu)化 ?百度地標(biāo) ?歡迎咨詢QQ：2991704102
2014-03-15 16:13:23
，相比英文分詞，中文分詞實(shí)現(xiàn)難度更高。NLPIR實(shí)驗(yàn)室總結(jié)了幾項(xiàng)中文分詞難點(diǎn)。中文分詞概念分詞技術(shù)就是搜索引擎針對用戶提交查詢的關(guān)鍵詞串進(jìn)行的查詢處理后根據(jù)用戶的關(guān)鍵詞串用各種匹配方法進(jìn)行的一種技術(shù)。當(dāng)然
2019-09-04 17:39:58
矩陣模型，以一個詞的起始位置作為行，終止位置作為列，可以得到一個二維矩陣。例如：“他說的確實(shí)在理”這句話圖詞的存儲方法：一種是的DynamicArray法，一種是快速offset法。Hanlp代碼中采用
2019-03-13 13:27:44
、轉(zhuǎn)化率，且與自己產(chǎn)品相關(guān)的關(guān)鍵詞，單獨(dú)拿出來放進(jìn) search term 里面進(jìn)行優(yōu)化 listing 的操作。2.自己利用一些工具去篩選出一些買家搜索詞，然后根據(jù)自己對產(chǎn)品的理解，買家的搜索習(xí)慣，適當(dāng)
2017-06-05 15:41:28
我們可以對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計(jì)算限制范圍，并且不會影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識別的潛力。關(guān)鍵詞識別
2021-07-26 09:46:37
`在使用Hanlp詞典進(jìn)行分詞的時(shí)候，會出現(xiàn)分詞不準(zhǔn)的情況，原因是內(nèi)置詞典中并沒有收錄當(dāng)前這個詞，也就是我們所說的未登錄詞，只要把這個詞加入到內(nèi)置詞典中就可以解決類似問題，如何操作呢，下面我們來看
2019-01-25 11:06:13
、用戶自定義詞典、詞性標(biāo)注），命名實(shí)體識別（中國人名、音譯人名、日本人名、地名、實(shí)體機(jī)構(gòu)名識別），關(guān)鍵詞提取，自動摘要，短語提取，拼音轉(zhuǎn)換，簡繁轉(zhuǎn)換，文本推薦，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析
2018-12-12 16:27:49
路徑；A、B、C 對應(yīng)的是 ES 版本號。使用自定義詞典默認(rèn)詞典是精簡版的詞典，能夠滿足基本需求，但是無法使用感知機(jī)和 CRF 等基于模型的分詞器。HanLP 提供了更加完整的詞典，請按需下載。詞典
2019-04-22 15:53:33
，組織機(jī)構(gòu)名等來切分詞Elasticsearch默認(rèn)分詞 輸出： IK分詞 輸出： hanlp分詞 輸出： ik分詞沒有根據(jù)句子的含義來分詞，hanlp能根據(jù)語義正確的切分出詞安裝步驟： 1
2019-07-01 11:34:33
我們可以對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計(jì)算限制范圍，并且不會影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識別的潛力。關(guān)鍵詞識別
2019-07-23 06:59:07
的講義《The Structured Perceptron》。 本文實(shí)現(xiàn)的AP分詞器預(yù)測是整個句子的BMES標(biāo)注序列，當(dāng)然屬于結(jié)構(gòu)化預(yù)測問題了。感知機(jī)二分類感知機(jī)的基礎(chǔ)形式如《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》所述，是定義在
2019-01-14 11:15:41
我們在使用hanlp詞典進(jìn)行分詞的時(shí)候，難免會出現(xiàn)分詞不準(zhǔn)確的情況，原因是由于內(nèi)置詞典中并沒有收錄當(dāng)前的這個詞，也就是我們所說的未登錄詞，只要把這個詞加入到內(nèi)置詞典中就可以解決類似問題，如何操作
2019-03-18 15:25:42
如何在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)高精度關(guān)鍵詞識別
2021-02-05 07:14:00
僅作為學(xué)習(xí)記錄，大佬請?zhí)^。這些東西都是存儲器關(guān)鍵詞：RAM和ROM兩大類ROM——PROM、EPROM、E2PROM、FLASH1、RAM、ROM對電腦來說，RAM是內(nèi)存，ROM是硬盤2、PROM
2021-12-10 06:46:06
模型是上述一般文本信息抽取的具體實(shí)現(xiàn)。 NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺在文本信息提取介紹方面，能夠?qū)崿F(xiàn)新詞提取和關(guān)鍵詞提取。 新詞發(fā)現(xiàn)能從文本中挖掘出具有內(nèi)涵的新詞、新概念，用戶可以用于專業(yè)詞典
2019-09-16 15:03:58
一夜之間關(guān)鍵詞排名掉完了，沒有被K，也沒有出現(xiàn)違規(guī)操作，這是怎么回事呢？
2021-01-27 11:01:21
：Java網(wǎng)址：hankcs/HanLP開發(fā)機(jī)構(gòu)：大快搜索協(xié)議：Apache-2.0功能：非常多，主要有中文分詞，詞性標(biāo)注，命名實(shí)體識別，關(guān)鍵詞提取，自動摘要，短語提取，拼音轉(zhuǎn)換，簡繁轉(zhuǎn)換，文本推薦，依存
2018-11-26 10:31:45
網(wǎng)站定位之關(guān)鍵詞的選取 策劃網(wǎng)站首先需要策劃的是我們網(wǎng)站的主題，而一份網(wǎng)站的主題是用關(guān)鍵字息息相關(guān)的，怎么策劃和選擇關(guān)鍵字以及如何在關(guān)鍵字巧妙的使用長尾以及百度分詞，才能夠最大化的利用標(biāo)題
2011-04-19 15:03:12
）、基于 CRF 模型的分詞、N- 最短路徑分詞等。實(shí)現(xiàn)了不少經(jīng)典分詞方法。Hanlp 的部分模塊做了重要優(yōu)化，比如雙數(shù)組，匹配速度很快，可以直接拿過來使用。Hanlp 做了不少重現(xiàn)經(jīng)典算法的工作，可以去
2018-10-26 13:48:43
`自然語言處理工具hanlp關(guān)鍵詞提取圖解TextRank算法 看一個博主（亞當(dāng)-adam）的關(guān)于hanlp關(guān)鍵詞提取算法TextRank的文章，還是非常好的一篇實(shí)操經(jīng)驗(yàn)分享，分享一下給各位需要
2019-02-20 11:06:29
data版和ptotable版，對于一般的分詞而言，protable完全就可以滿足要求。另外還有一些其他的操作，例如詞性識別，也是實(shí)際應(yīng)用中比較多的。當(dāng)然其他的類似關(guān)鍵詞提取，情感識別做個參考也就
2018-11-28 10:02:37
請問DSP里如何確定ioport關(guān)鍵詞定義的地址對應(yīng)的引腳？
2013-06-28 15:48:25
我想在在verilog文件中引入環(huán)，但是總是被quartus的綜合優(yōu)化掉，請問quartus有類似于vivado * ALLOW_COMBINATORIAL_LOOPS = "true"的關(guān)鍵詞嗎？
2022-01-07 11:10:24
給出一種適用于在線垃圾模型的基于動態(tài)排位信息的關(guān)鍵詞確認(rèn)方法，利用識別過程中聲學(xué)得分的排位信息進(jìn)行關(guān)鍵詞確認(rèn)，能在不降低檢出率的同時(shí)有效降低系統(tǒng)的誤警率，效果
2009-04-23 09:29:00
11 歧義詞的切分是中文分詞要面對的數(shù)個難題之一，解決好了這個問題就能夠有力提升中文分詞的正確率。對此，本文簡要介紹了漢語分詞的概況，并具體分析了當(dāng)前中文分詞技術(shù)
2010-01-15 16:09:4118 2009年中國照明行業(yè)十大關(guān)鍵詞
一、節(jié)能推廣
關(guān)鍵詞：節(jié)能推廣
事
2009-12-15 10:24:05838 文本的關(guān)鍵詞識別是文本挖掘中的基本問題之一。在研究現(xiàn)有基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵詞識別方法的基礎(chǔ)上，從整個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征的信息缺失角度來考察各節(jié)點(diǎn)的重要程度。提出強(qiáng)度熵測度來量化評估各節(jié)點(diǎn)重要程度，用于解決中文關(guān)鍵詞識別問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該評估方法簡單有效，特別適用于帶權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)重要性評估。
2017-11-24 09:54:287 為改進(jìn)基于關(guān)鍵詞的最優(yōu)路徑查詢算法，在大規(guī)模圖以及多查詢關(guān)鍵詞下復(fù)雜度過高與可擴(kuò)展性不足的缺陷，依據(jù)查詢關(guān)鍵詞序列構(gòu)建候選路徑的策略提出一種高效查詢算法。該算法在路徑構(gòu)建過程中優(yōu)先滿足查詢關(guān)鍵詞的全
2017-12-06 11:28:210 人員參考。文中根據(jù)世界知識或分類體系計(jì)算詞語語義距離后轉(zhuǎn)化為詞語相似度的方法，將詞語間距離依據(jù)詞頻、詞權(quán)重等因子加工計(jì)算出關(guān)鍵詞集合間相似度矩陣后，用歐式距離表示其關(guān)鍵字集的相似度；之后聚類算法利用現(xiàn)有R軟件中開
2017-12-13 10:15:500 在云計(jì)算中，用戶在計(jì)算過程中的數(shù)據(jù)安全問題已經(jīng)成為制約云計(jì)算發(fā)展的一個瓶頸。本文針對云計(jì)算中的加密搜索問題，提出一個有效的加密搜索方案。在搜索過程中，為保證用戶的數(shù)據(jù)安全，用戶需要隱藏搜索的關(guān)鍵詞
2017-12-14 14:14:350 在TF-IDF算法基礎(chǔ)上，提出新的基于詞頻統(tǒng)計(jì)的關(guān)鍵詞提取方法。利用段落標(biāo)注技術(shù)，對處于不同位置的詞語給予不同的位置權(quán)重，對分詞結(jié)果中詞頻較高的同詞性詞語進(jìn)行詞語相似度計(jì)算，合并相似度較高的詞語
2017-12-15 15:29:1413 科學(xué)、心理學(xué)和社會科學(xué)等多個方面研究了自動關(guān)鍵詞抽取的理論基礎(chǔ)．從宏觀、中觀和微觀角度，回顧和分析了自動關(guān)鍵詞抽取的發(fā)展、技術(shù)和方法．針對目前廣泛應(yīng)用的自動關(guān)鍵詞抽取方法，包括統(tǒng)計(jì)法、基于主題的方法、基于網(wǎng)絡(luò)圖
2017-12-26 16:47:352 本章第一節(jié)就介紹基于關(guān)鍵詞生成一段文本的一些處理技術(shù)。其主要是應(yīng)用關(guān)鍵詞提取、同義詞識別等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)的。下面就對實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行說明和介紹。
2017-12-26 18:12:4011481 
。? ? ? ? HanLP能提供以下功能：關(guān)鍵詞提取、短語提取、繁體轉(zhuǎn)簡體、簡體轉(zhuǎn)繁體、分詞、詞性標(biāo)注、拼音轉(zhuǎn)換、自動摘要、命名實(shí)體識別（地名、機(jī)構(gòu)名等）、文本推薦等功能，詳細(xì)請參見以下鏈接：http
2018-10-16 09:31:04622 的。elasticsearch-hanlpHanLPHanLP?是一款使用 Java 實(shí)現(xiàn)的優(yōu)秀的，具有如下功能：中文分詞詞性標(biāo)注命名實(shí)體識別關(guān)鍵詞提取自動摘要短語提取拼音轉(zhuǎn)換簡繁轉(zhuǎn)換文本推薦依存句法分析語料庫工具安裝
2018-10-17 15:11:50540 HanLP介紹：http://hanlp.linrunsoft.com/?github地址：https://github.com/hankcs/HanLP?說明：使用hanlp實(shí)現(xiàn)分詞、智能
2018-10-17 15:13:201323 ），而且與文中提到的詞向量相匹配。（我免貴姓AI，jieba：我免/貴姓/AI，hanlp：我/免/貴姓/AI，實(shí)際：我/免貴/姓AI）參考資料：自然語言處理 中文分詞 詞性標(biāo)注 命名實(shí)體識別 依存句法分析 關(guān)鍵詞提取 新詞發(fā)現(xiàn) 短語提取 自動摘要 文本分類 拼音簡繁文章來源于gladosAI的博客
2018-10-17 16:08:29350 ? ? ? ? System.out.println("標(biāo)準(zhǔn)分詞：");? ? ? ? System.out.println(HanLP.segment("你好，歡迎使用HanLP
2018-10-17 17:26:30447 實(shí)體識別，她用了一個很有意思的方法，自己改了HanLP的詞典，手動加了好多詞，而且后期版本迭代中還有可能繼續(xù)改。。。。改了HanLP的詞典就意味著不能用maven直接導(dǎo)入倉庫里的包了，只能直接將修改后
2018-10-18 14:33:32247 模型，以一個詞的起始位置作為行，終止位置作為列，可以得到一個二維矩陣。例如：“他說的確實(shí)在理”這句話圖詞的存儲方法：一種是的DynamicArray法，一種是快速offset法。Hanlp代碼中采用
2018-10-18 14:40:52398 
版本還是發(fā)現(xiàn)沒有client文件夾，放棄在python中調(diào)用java包Hanlp，直接在java程序中使用hanlp。11大Java開源中文分詞器的使用方法和分詞效果對比：http
2018-10-18 14:53:19339 前言 以前，我對大部分的處理中文分詞都是使用python的結(jié)巴分詞工具，該分詞工具是在線調(diào)用API, 關(guān)于這個的分詞工具的原理介紹，我推薦一個好的博客：?http://blog.csdn.net
2018-10-18 15:05:46318 = fs.create(new Path(path));? ? ? ? ? ? return out;? ? ? ? }? ? }3.設(shè)置IoAdapter，創(chuàng)建分詞器：private static
2018-11-07 09:33:31528 閱讀目錄手記實(shí)用系列文章：代碼封裝類：運(yùn)行效果：手記實(shí)用系列文章：1?結(jié)巴分詞和自然語言處理HanLP處理手記2?Python中文語料批量預(yù)處理手記3?自然語言處理手記4?Python中調(diào)用自然語言
2018-11-07 09:35:28461 最近在學(xué)習(xí)用hanlp分詞做關(guān)鍵詞提取，但是現(xiàn)在有一個問題，雖然hanlp中各種功能直接調(diào)用很方便了，那么如果我需要從人名識別中僅僅提取出人名怎么操作呢？我按照官方的示例代碼，發(fā)現(xiàn)輸出的list
2018-11-08 15:50:28550 ?8.?11.?12.?13.?14.?15.?16.?17.?18.?19.??意思是默認(rèn)文本字段類型啟用HanLP分詞器，text_general還開啟了solr默認(rèn)的各種filter。solr
2018-11-29 14:36:05658 參考論文：《TextRank: Bringing Order into Texts》TextRank算法提取關(guān)鍵詞的Java實(shí)現(xiàn)TextRank算法自動摘要的Java實(shí)現(xiàn)這篇文章中作者大概解釋了一下
2018-11-29 14:44:35629 THULAC 、斯坦福分詞器、Hanlp 分詞器、jieba 分詞、IKAnalyzer 等。這里針對 jieba 和 HanLP 分別介紹不同場景下的中文分詞應(yīng)用。jieba 分詞jieba 安裝（1
2018-11-29 14:45:451024 
/elasticsearch-analysis-hanlpElasticsearch默認(rèn)分詞?輸出：?IK分詞?輸出：?hanlp分詞?輸出：?ik分詞沒有根據(jù)句子的含義來分詞，hanlp能根據(jù)語義正確的切分出詞安裝步驟：?1、進(jìn)入https
2018-11-29 15:01:08650 Textrank轉(zhuǎn)移概率矩陣計(jì)算過程，同時(shí)通過迭代運(yùn)算對文檔中的詞語進(jìn)行綜合影響力得分排序，最終提取得分最高的TopN個詞語作為關(guān)鍵詞。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)選取Top3、Top5、Top7和Topl0個關(guān)鍵詞時(shí)，與基于詞向量聚類質(zhì)心與 Textrank加權(quán)的關(guān)鍵詞抽取方法相比，該方法的平均F值
2021-03-21 09:55:1918 結(jié)合通配符模式與引入先驗(yàn)信息的隨機(jī)游走算法，提出一種改進(jìn)的關(guān)鍵詞提取方法。使用通配符約束捕獲詞語之間的語義關(guān)系，提取滿足間隙約東和一次性條件的順序模式以計(jì)算模式支持度，并在模式支持度大于等于最小
2021-03-27 10:36:4014 各類應(yīng)用領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)日益增多，如何從這些海量數(shù)據(jù)中迅速準(zhǔn)確地提取核心內(nèi)容，已成為關(guān)鍵詞抽取的主要任務(wù)。提出一種基于詞和文檔嵌入的關(guān)鍵詞抽取方法，通過計(jì)算單詞與文檔在同一維度上的向量表示，得出每個
2021-04-02 14:59:554 關(guān)鍵詞提取是進(jìn)行未知網(wǎng)絡(luò)協(xié)議逆向的關(guān)鍵步驟。鑒于現(xiàn)有的關(guān)鍵詞提取方法存在精確度不髙、需要較多先驗(yàn)知識、操作繁瑣等問題，提出了一種基于位置信息的關(guān)鍵詞自動化提取算法。首先，通過 Trigram分詞獲取
2021-04-25 13:56:353 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《TinyML變得簡單：關(guān)鍵詞識別(KWS).zip》資料免費(fèi)下載
2023-07-13 10:20:245 ? ??在電商、內(nèi)容平臺等應(yīng)用中，用戶經(jīng)常通過輸入關(guān)鍵詞搜索商品并獲取詳情。設(shè)計(jì)一個高效、可靠的API接口是核心需求。本文將逐步介紹如何設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個“搜索關(guān)鍵詞獲取商品詳情”的接口，涵蓋
2025-10-20 15:37:57380 
格式的字符串）。 關(guān)鍵詞與搜索結(jié)果的關(guān)聯(lián)性 ：關(guān)鍵詞的精準(zhǔn)度決定爬取結(jié)果的相關(guān)性，京東搜索會對關(guān)鍵詞進(jìn)行分詞匹配（如 “Python 實(shí)戰(zhàn)書籍” 會拆分匹配 “Python”、“實(shí)戰(zhàn)”、“書籍”）。 請求參數(shù)中的關(guān)鍵詞傳遞 ：在之前的爬蟲代碼中，關(guān)鍵詞通過
2026-01-04 10:40:5822 ? ?在電商領(lǐng)域，曝光率是決定商品銷量的關(guān)鍵因素之一。淘寶作為國內(nèi)領(lǐng)先的電商平臺，提供了強(qiáng)大的搜索API接口，幫助開發(fā)者構(gòu)建關(guān)鍵詞優(yōu)化工具，從而提升商品在搜索結(jié)果中的排名和曝光。本文將詳細(xì)介紹淘寶
2026-01-05 15:38:0212
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