.net Tokenize & stemmer

最新推荐文章于 2025-05-27 22:16:21 发布
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本文介绍了通过NuGet获取的SharpNL库，该库为.NET平台提供了自然语言处理的功能。项目地址位于GitHub，由Knuppe维护。

nuget 找到 openNLP



Knuppe.SharpNl



Project Url https://github.com/knuppe/SharpNL

lglgsy456
关注
SharpNL Stem&Tokenize
Allen_白的专栏
10-12 390
Nuget   install     Knuppe.SharpNL   public static string TokenizerAndStemmingInput(this string oData)         {             //return oData.ToLower();             //var tokenizerWordArray
msdn自带的一个利用CString的Tokenize函数进行分词的例子
杰克东的专栏
07-15 6608
// typedef CStringT>> CAtlString; CAtlString str(_T("%First Second#Third")); CAtlString resToken; int curPos = 0; resToken= str.Tokenize(_T("% #"),curPos); while (resToken != _T("")) { _tprintf_s(
tokenize和tokenizer(转)
我的生活
06-10 1530
在编写词法分析器(Lexer)或语法分析器(Parser)的时候，除了Lexer和Parser这两个词会经常使用外，tokenize和 tokenizer也会经常出现，基本上所有涉及到词法解析的源码都会用到tokenize。 它的命名来源于使用英文的开发者，否则让我这个习惯使用中文的人去想这个命名，我可能会用其它简单的词来代替，不会这么形象化，所以啊，语言文化的不同，可能会导致思维方式的...
Lemmatisation & Stemming 词干提取
weixin_30468137的博客
10-19 312
Lemmatisation is closely related to stemming. The difference is that a stemmer operates on a single word without knowledge of the context, and therefore cannot discriminate between words which have ...
Elasticsearch文本分析器
程序员小潘
10-15 1289
Elasticsearch规定，任何分析器都由0个或多个字符过滤器、1个分词器、0个或多个分词过滤器组成，官方内置了大量的基础组件，同时又基于这些基础组件定义了一堆内置的分析器。如果这些内置分析器不能够满足我们的需求，我们也可以任意搭配组合定制化一个分析器。假设，我们现在创建一个questions索引，用来索引问题，然后可以根据关键词搜索问题。question字段使用text类型，同时使用我们自定义的文本分析器my_analyzer。自动过滤掉文本中的标点符号简单点，针对“/"符号来做分词吧。
NLTK使用方法总结
分享实践与思考
01-07 3万+
目录 1. NLTK安装与功能描述 2. NLTK词频统计（Frequency） 3. NLTK去除停用词（stopwords） 4. NLTK分句和分词（tokenize） 5. NLTK词干提取 （Stemming） 6. NLTK词形还原（Lemmatization） 7.NLTK词性标注（POS Tag） 8. NLTK中的wordnet NLTK（natural...
【文本到上下文 #2】：NLP 的数据预处理步骤
gongdiwudu的专栏
01-17 6371
这篇文章是我们的“完整 NLP 指南：文本到上下文”博客系列的第二部分。我们的重点非常明确：我们深入研究为 NLP 任务奠定基础所必需的关键数据预处理步骤。虽然 NLP 的进步使得能够开发能够感知和理解人类语言的应用程序，但仍然存在一个关键的先决条件——以机器可以理解的格式准备并向机器提供数据。这个过程涉及一系列多样化且重要的预处理步骤。
NLTK 的使用
tz_zs的博客
04-06 4100
____tz_zsnltk文档：http://www.nltk.org/nltk github：https://github.com/nltk/nltk《Natural Language Processing with Python》（需翻墙）：http://www.nltk.org/book/Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包文本预处理流程··NLTK 模块NL...
Python NLTK 自然语言处理入门与例程
至臻求学，胸怀云月
01-27 488
Python NLTK 自然语言处理入门与例程 在这篇文章中，我们将基于 Python 讨论自然语言处理（NLP）。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行的，用于自然语言处理的 Python 库。 那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？ 简单的说，自然语言处理（ NLP ）就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务。 我们生活中经常会接触的自然语...
python自然语言处理案例-Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】
weixin_39517054的博客
11-11 1082
本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考，具体如下：在这篇文章中，我们将基于 Python 讨论自然语言处理（NLP）。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行的，用于自然语言处理的 Python 库。那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？简单的说，自然语言处理（ NLP ）就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务...
TF-IDF算法解析与Python实现
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白马负金羁
05-23 5万+
TF-IDF是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。例如当手头有一些文章时，我们希望计算机能够自动地进行关键词提取。而TF-IDF就是可以帮我们完成这项任务的一种统计方法。它能够用于评估一个词语对于一个文集或一个语料库中一份文档的重要性。本文基于自然语言处理中的一些方法，利用Python实现 TF-IDF算法，并讨论Scikit-Learn中的相关函数。
Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】
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04-16 1万+
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 在这篇文章中，我们将基于 Python 讨论自然语言处理（NLP）。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行的，用于自然语言处理的 Python 库。 那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？ ...
自然语言处理之文本摘要：AbstractiveSummarization：文本摘要实战项目
zhubeibei168的博客
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序列到序列（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）模型是一种在自然语言处理中广泛使用的架构，尤其适用于文本生成任务，如机器翻译、对话系统和文本摘要。Seq2Seq模型由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。在自然语言处理中，评估文本摘要的质量是优化其生成算法的关键步骤。自动评估指标通常基于参考摘要和生成摘要之间的相似度计算。在自然语言处理之文本摘要：Abstractive Summarization。
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【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
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11-27
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析，构建了非线性状态空间模型，并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节，突出非线性系统的精确建模与仿真优势，有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外，文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等，展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员，尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证，支持算法快速原型开发；②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程；③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究； 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注动力学建模与控制模块的实现细节，同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容，以全面提升系统仿真与分析能力。
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MFC Tokenize
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在MFC中，`CString`类提供了一个非常实用的字符串分割方法——`Tokenize`，它可以根据指定的分隔符将字符串拆分成多个子字符串。`Tokenize`函数本身不会修改原始字符串，而是通过一个位置索引变量（通常命名为`nCurPos`）来跟踪当前处理的位置，并返回每次调用时的下一个子字符串。 ### 使用CString::Tokenize的基本语法 ```cpp CString Tokenize(CString strSeparators, int& iStart) const; ``` - `strSeparators`：包含所有作为分隔符的字符。 - `iStart`：是一个引用参数，用于指示开始搜索的位置。第一次调用时通常设置为0。 - 返回值是当前找到的子字符串。 ### 示例代码 下面是一个完整的示例，演示如何使用`Tokenize`方法来分割字符串： ```cpp #include <iostream> #include <afx.h> int main() { CString strTemp(_T("aa;abb|bbcc&ccdd;dd")); CString strSep(_T(";|&")); // 分隔符可以是一个集合 int nCurPos = 0; CString strSub = strTemp.Tokenize(strSep, nCurPos); while (strSub != _T("")) { strSub.Trim(); // 去除子串两边的空白 std::wcout << strSub.GetString() << " "; // 输出子串 strSub = strTemp.Tokenize(strSep, nCurPos); // 获取下一个子串 } std::wcout << std::endl; return 0; } ``` 在这个例子中，原始字符串`"aa;abb|bbcc&ccdd;dd"`按照分隔符`";|&"`被分割成多个部分：`aa`, `abb`, `bbcc`, `ccdd`, `dd`[^2]。 ### 注意事项 - 在每次循环迭代中，都需要再次调用`Tokenize`方法以获取下一个子字符串。 - 当没有更多子字符串时，`Tokenize`会返回空字符串。 - 可以通过`Trim()`等方法清理得到的子字符串中的多余空格。 ### 其他相关方法 除了`Tokenize`之外，MFC还提供了其他一些字符串处理函数，比如`AfxExtractSubString`也可以用来分割字符串，但它需要预先知道目标数组的大小，并且不如`Tokenize`灵活和强大。 ---
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