关于斯坦福分词器的调试

Java编程：文件操作与编码设置详解

最新推荐文章于 2025-09-06 09:33:29 发布

weixin_30585437

最新推荐文章于 2025-09-06 09:33:29 发布

阅读量81

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： java

原文链接：http://www.cnblogs.com/XP007/archive/2011/10/27/2227158.html

1.测试文件替换

分词器附带的包

词性分类

2.编码格式设置

局部编码设置

文件打开读取编码设置或者用Nnotepad++进行编译

3.JAVA虚拟内存设置

统一编码设置

转载于:https://www.cnblogs.com/XP007/archive/2011/10/27/2227158.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30585437

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Jieba分词器

栖客

01-18

jieba分词结合了基于规则和基于统计这两类方法。首先，基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）；然后，基于DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最有可能的分词结果），根据最大概率路径分词；最后，对于新词(词库中没有的词），采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。结巴中文分词涉及到的算法包括：(1) 基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)；

基于领域适应的搜索领域分词技术

AI天才研究院

05-10

988

在搜索引擎、智能问答、信息检索等核心NLP任务中，分词作为基础预处理步骤，其准确性直接影响后续语义理解和检索效果。领域特定词汇识别不足：如电商领域的"预售定金"“跨店满减”、医疗领域的"靶向药物""腹腔镜手术"等专业术语未被收录未登录词（OOV）处理薄弱：新兴网络用语（如"yyds"“绝绝子”）和动态生成的商品标题（如"iPhone 14 Pro Max 暗夜紫"）无法有效切分上下文歧义消解能力差：通用模型难以处理领域特有的语义歧义，如"苹果"在科技领域指电子产品，在农业领域指水果。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Stanford Segment 使用笔记

dyc773912355的博客

03-04

2531

斯坦福分词器对搜狗简化版语料库分词处理步骤： 1、读取语料库 2、对文件逐个分词 3、每个文件分词完的同时存盘到指定路径 package com.Seg; import java.io.*; import java.util.List; import java.util.Properties; import edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier;

使用Java调用Stanford CoreNLP 进行中文分词

热门推荐

飞星恋的博客

11-21

1万+

Stanford CoreNLP 进行中文分词中文分词的工具有很多，使用斯坦福的CoreNLP进行分词的教程网上也不少，本篇博客是记录自己在使用Stanford CoreNLP进行中文分词的学习笔记。 1. 工具准备 1.1 下载NLP相关包：网址： https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html 需要下载的包看下图： 1.2 准备j...

中文分词在搜索领域的10大实战技巧

AI天才研究院

05-15

1181

中文分词是搜索引擎的核心底层技术，其效果直接影响索引构建、查询匹配、相关性排序等关键环节。本文聚焦搜索引擎场景下的分词工程实践，总结10个经过大规模线上验证的实战技巧，涵盖算法选择、歧义处理、未登录词识别、性能优化、领域适配等核心问题，提供从理论到代码的完整解决方案。本文采用"原理解析→算法实现→工程实战→场景应用"的递进结构，通过数学模型、代码示例、架构图等多种形式，详细讲解中文分词在搜索领域的关键技术点。分词基础理论与搜索引擎架构的交互关系主流分词算法的工程化改造技巧。

综合版本的中科院分词器加斯坦福依存分析树

weixin_30920091的博客

03-26

113

主要要做3件事：第一件事下载ICTCLAS50_Windows_64_JNI或者ICTCLAS50_Windows_32_JNI ，按照上面的系统文档进行调试（解压后DOC下有这个文档）第二件事下载stanford-parser（也就是斯坦福的依存分析树）越新越好，笔者用的是2012-07-09版本的。最后一件事就是代码调试,代码如下: import java.io.*; ...

2 lac 分词_中文分词

weixin_34617955的博客

12-24

436

最近我们分享了一些关于分词的事情，对于琳琅满目的分词工具，我们到底该选择哪个呢？这里有一个Java开源项目cws_evaluation，对中文分词做了评比，但有几点不足：(1). 只有java版本，但是机器学习主要是基于python的 (2).效果指标为行完美率和字完美率，该指标不妥，特别是句子越长，越无意义，(3). 每种分词工具评测的算法太多了，这里仅评比了默认的分词算法。基于此，我做了一个j...

斯坦福命名实体识别器：分词与实体提取工具详解

weixin_30632267的博客

06-09

1045

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向之一。在这其中，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）工具是NLP的一个核心应用，其主要目的是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。这些实体对于理解文本内容、提取信息、构建知识库等应用至关重要。分词技术是自然语言处理（NLP）中的一个重要环节，特别是在中文、日语、韩语等语言处理中尤为重要。

搜索领域分词：优化搜索结果的关键因素

AI天才研究院

05-09

682

随着互联网信息呈指数级增长，搜索引擎已成为用户获取信息的核心入口。分词作为自然语言处理（NLP）的基础任务，其性能直接影响搜索引擎的查询理解、索引构建和结果排序。本文聚焦搜索场景下的分词技术，深入剖析分词算法原理、工程实现及优化策略，帮助技术人员理解分词在搜索系统中的关键作用，掌握从基础算法到复杂工程优化的全流程技术。核心概念：解析分词在搜索系统中的技术定位与核心挑战算法原理：详解规则匹配、统计模型、深度学习三类分词算法数学模型：通过HMM、CRF等模型揭示分词歧义消解的数学本质。

Java REST API包装器实现斯坦福CoreNLP解析器

资源摘要信息:"corenlp-java-server:斯坦福CoreNLP解析器的简单Java REST API包装器" 知识点一：斯坦福CoreNLP解析器概述 斯坦福CoreNLP解析器是一个功能强大的自然语言处理（NLP）工具包，由斯坦福大学自然语言...

搜索推荐系统中的分词技术应用

AI天才研究院

05-05

992

Java 和 Python 的执行方式有很大不同——Android学习

ban102055的博客

09-04

1829

特性PythonJava执行方式(解释执行)->(先编译后执行)是否需要编译否是环境需要 Python 解释器需要JDK(包含javac和java在Android Studio中不适用全自动，点击“Run”即可给你的建议：为了学习 Android 开发：直接使用。不要担心命令行，IDE 会帮你处理一切。专注于编写代码和理解 Android 的概念（如 Activity、生命周期）。为了单纯学习 Java 语法。

基于SpringBoot和uni-app开发的陪诊陪护软件系统源码

最新发布

程序员创业中

09-06

687

中国60岁以上人口已突破3.1亿，独居老人超1.3亿，而一线城市三甲医院日均门诊量超万人次。在这组数据背后，是无数家庭面临的困境：子女异地工作无法陪同父母就医，独居老人因不会操作智能设备在挂号机前徘徊，异地患者因不熟悉流程在医院迷路……当“就医”从个人事务演变为社会难题，陪诊陪护系统正以“专业服务+技术赋能”的双重模式，成为破解这一困局的关键。

Java 枚举通用接口设计与实现

sunnyday0426的博客

09-04

470

本文介绍了Java中枚举类型的通用接口设计方法。通过定义BaseEnumInterface接口，可以为枚举添加code和desc属性，并提供统一的静态操作方法，如根据code获取枚举实例、获取所有编码列表、验证编码有效性等。以GenderEnum为例，展示了枚举类如何实现该接口，并演示了通过接口提供的通用方法进行便捷操作。这种设计模式提高了代码复用性，使枚举操作更加规范统一。

第二章 Windows 核心概念通俗解析

YJlio的博客

09-03

1152

本文通俗解析了Windows核心概念，帮助理解Sysinternals工具背后的原理。主要内容包括：管理员权限与UAC机制、进程线程与作业的区别、用户模式与内核模式的切换、句柄的作用机制、应用隔离技术（MIC和App Container）、受保护进程特性、调用栈与符号的重要性，以及会话窗口机制和UIPI安全防护。通过生活化比喻和记忆口诀，将复杂的Windows内核原理转化为易于理解的知识点，为使用Sysinternals工具进行系统诊断提供理论基础。掌握这些核心概念能更准确地解读工具数据，快速定位系统问题。

Android8 binder源码学习分析笔记（二）

g_i_a_o_giao的博客

09-05

1151

本文分析了Android框架中Activity启动流程涉及的Binder通信机制。通过跟踪startActivity()调用链，重点解析了客户端进程通过IApplicationThread（Binder对象）与AMS（ActivityManagerService）的跨进程通信过程：1) 客户端通过ActivityManager.getService()获取AMS的Binder代理；2) 调用AMS的startActivity方法时传入本进程的IApplicationThread对象；3) AMS通过该Bin

【开题答辩全过程】以基于SSM的电竞设备商城设计与开发为例，包含答辩的问题和答案

shiji7553的博客

09-03

614

这是一篇关于计算机专业毕业设计答辩的摘要。文中介绍了一位14年经验的资深毕设内行人，擅长Java、PHP、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等多种开发语言，项目涉及大数据、深度学习、网站、小程序、安卓系统、算法等。该内行人还提供项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重技巧等服务。在答辩过程中，学生详细介绍了其基于SSM框架开发的电竞设备商城系统，包括用户角色划分、功能模块设计、技术选型依据（Java/SSM/HTML/CSS/MySQL/B-S架构）以及安全措施（MD5加盐

Java 的常见集合

2302_80742310的博客

09-04

213

由数组+链表（红黑树）组成的。(无序，唯一): 基于。: 可扩容动态双向数组。