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中文词法分析(LAC) 中文分词(Word Segmentation)是将连续的自然语言文本,切分出具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程
xmnlp 是一个轻量级中文自然语言处理工具,提供中文分词, 词性标注, 命名体识别,情感分析,文本纠错,文本转拼音,文本摘要,偏旁部首等功能
数据库模型映射,自动建表, 自动更新表,数据增删改查, FTS全文搜索, 支持自定义fts3,4,5分词器,可拼音分词. sql,fmdb,wcdb,sqlite3,orm,fts,fts3,fts4,fts5
论文中用到的部分基础文本分析技术(包括分词、去除停用词、word2vec、TF-IDF、词云图、名称提取、词性标注、LDA主题模型)
基于ik-analyzer分词器,在其基础上实现对不同版本的lucene兼容,ik-analyzer项目主页地址为:https://code.google.com/archive/p/ik-analyzer/
仿照Sphinx for Chinese,基于sphinx 2.2.9版本,结合cppJieba分词系统,让sphinx支持中文
基于springboot+netty+websocket+分词+uniapp开发的高性能可扩展的chatgpt小程序H5
地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等) 对抓取的新闻文本按照,去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果,抽取出每条新闻里所包含的(0支、1支或多支)股票名称,并将所对应的所有股票代码,组合成与该
个人毕设所做项目-“基于词典的中文微博细粒度情感分析系统的设计与实现”,简称WEA,后台主要用到网络爬虫,NLPIR中文分词,XML解析,情感分析算法,图片转换,前端是采用div+css网页布局,利用AJAX,JavaScript以及Highchart
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