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对于带空格的自定义词无法再词库文件中添加，因为词库文件中一个词条的格式为“word pos frequency”, 即“词 词性 词频”，举例：“单身狗 n 1024”，其中是以空格作为分隔，所以如果词带空格，引起格式错误。解决方法： 通过代码动态添加from pyhanlp import *text = "Joseph Robinette Biden and his family moved into the White House" print(HanLP.segment(text)).

问题现象安装nltk后，执行nltk.download() 弹出界面弹出如下错误；或者 只想下载stopwords语料库时，提示错误如下: error 61 connection refused问题原因无法建立到raw.githubusercontent.com 服务器的连接问题，可能dn没有解析到该域名，需要在host中添加ip映射；Macsudo vi /etc/hosts1.输入本机密码后，打开hosts文件，输入i进入编辑模式；2. 复制如下语句# g.

a 形容词ad 副形词ag 形容词性语素al 形容词性惯用语an 名形词b 区别词begin仅用于始##始bg 区别语素bl 区别词性惯用语c 连词cc 并列连词d 副词dg 辄,俱,复之类的副词dl 连语e 叹词end 仅用于终##终f 方位词g 学术词汇...

安装githubhttps://github.com/hankcs/pyhanlpconda install -c conda-forge jpype1pip install pyhanlp使用命令 hanlp segment 进入交互分词模式，会从github上自动下载data数据，会比较慢。可以停止命令，然后手动下载data-for-1.7.4.zip 大约640M 到pyn...

 import sys, os# ROOTDIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.pardir)ROOTDIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__))sys.path = [os.path.join(ROOTDIR, "lib")] + sys.path# Set your ow...

命名实体识别标注集NE识别模块的标注结果采用O-S-B-I-E标注形式，其含义为标记 含义 O 这个词不是NE S 这个词单独构成一个NE B 这个词为一个NE的开始 I 这个词为一个NE的中间 E 这个词位一个NE的结尾 LTP中的NE 模块识别三种NE，分别如下：标记 含义 Nh 人名 Ni 机构...

语义依存语义依存分析 (Semantic Dependency Parsing, SDP)，分析句子各个语言单位之间的语义关联，并将语义关联以依存结构呈现。 使用语义依存刻画句子语义，好处在于不需要去抽象词汇本身，而是通过词汇所承受的语义框架来描述该词汇，而论元的数目相对词汇来说数量总是少了很多的。语义依存分析目标是跨越句子表层句法结构的束缚，直接获取深层的语义信息。 例如以下三个句子，用不同...

 依存句法依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。 直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。#依存句法分析模型parser = Parser()parser.load(os.path.join(MODELDIR, "parser.model"))arcs...

Tag Description Examplea   adjective：形容词                           美丽  b   other noun-modifier：其他的修饰名词          大型, 西式  c   conjunction：连词                           ...

LTP（Language Technology Platform）语言技术平台。LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。主页  GitHub pyltpwin10 pip直接安装pyltp时的各种报错，Faild building wheel for pyltp 或者Running setup.py bdist_wh...

sklearn（Scikit learn）是基于numpy和scipy的一个机器学习算法库，设计的非常优雅，它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用。基本功能分为六大部分：   分类：支持向量机（SVM）、最近邻、逻辑回归、随机森林、决策树以及多层感知器（MLP）神经网络   回归：支持向量回归（SVR）   聚类：K-均值聚类   数据降维、   模型选择和...

需要安装的包  flask, flask-swagger, flask-swagger-ui, jiebaFlask+swagger ui  直接上源码SegmentAPI.py源码。 # pip install flask-swagger-ui# pip install flask_swaggerfrom flask import Flask, jsonify, abort, ...

import jiebaimport jieba.analyseimport jieba.possegdef dosegment_all(sentence): ''' 带词性标注，对句子进行分词，不排除停词等 :param sentence:输入字符 :return: ''' sentence_seged = jieba.posseg.cu...

相同：都是对数据进行统一化处理，将数据缩放(映射)到某个固定区间，归一化，正则化；fit_transform()函数: 先拟合数据，找到数据的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等等，将其转化为标准形式；transform()函数: 通过找中心和缩放等实现标准化；结论：必须先用fit_transform(partData)，之后再transform(restData)，这样restData才可以使...

# 利用TextRank，提取文本摘要import jiebaimport networkx as nxfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, TfidfTransformerdef cut_sentence(sentence): """ 分句 :param sentence: ...

1）TF-IDF在特征选择时的误区。TF-IDF用于向量空间模型，进行文档相似度计算是相当有效的。但在文本分类中单纯使用TF-IDF来判断一个特征是否有区分度是不够的。它仅仅综合考虑了该词在文档中的重要程度和文档区分度。它没有考虑特征词在类间的分布。特征选择所选择的特征应该在某类出现多，而其它类出现少，即考察各类的文档频率的差异。如果一个特征词，在各个类间分布比较均匀，这样的词

LIBSVM 使用的一般步骤是：1）按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集； 2）对数据进行简单的缩放操作； 3）首要考虑选用RBF 核函数；4）采用交叉验证选择最佳参数C与g ；5）采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型；6）利用获取的模型进行测试与预测。