HanLP中人名识别分析详解 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: l ·名字识别的问题 #387 l ·机构名识别错误 l ·关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES

HanLP 关键词提取算法分析 参考论文:<TextRank: Bringing Order into Texts> TextRank算法提取关键词的Java实现 TextRank算法自动摘要的Java实现这篇文章中作者大概解释了一下TextRank公式 1. 论文 In this paper, we introduce the TextRank graphbased ranking model for graphs extracted from natural language texts

看一个博主(亚当-adam)的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章,还是非常好的一篇实操经验分享,分享一下给各位需要的朋友一起学习一下! TextRank是在Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要.它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口)投赞成票,票的权重取决于自己的票数.这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论.本博文通过hanlp关键词提取的一个Demo,并通过图解的

HanLP 关键词提取算法分析详解 l 参考论文:<TextRank: Bringing Order into Texts> l TextRank算法提取关键词的Java实现 l TextRank算法自动摘要的Java实现这篇文章中作者大概解释了一下TextRank公式 1. 论文 In this paper, we introduce the TextRank graphbased ranking model for graphs extracted from natural languag

在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: u u名字识别的问题 #387 u u机构名识别错误 u u关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(

1. 前言 相信很多人做开发时都有过这样的需求:从网页中准确提取所需的内容.思前想后,方法无非是以下几种:(本人经验尚浅,有更好的方法还请大家指点) 1. 使用正则表达式匹配所需元素.(缺点:同类型的元素如果有不同的属性,比如<div class='first'>aaa</div><div class='last'>bbb</div>, 如果想要匹配所有div元素时,将会相当麻烦,而且容易得到不想要的结果,漏掉需要的结果.) 2. 将网页转换成XML文档,使

一. ConnectionManager manager = Page.getConnectionManager(); Parser parser = new Parser(manager .openConnection("http://www.verycd.com/topics/2760827/")); parser.setEncoding("GBK"); //提取a标签里的img图片链接 //      NodeFilter filter = new AndFi

需要安装jpype先,这个是python调用java库的桥梁. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu May 10 09:19:55 2018 @author: wang小尧 """ import jpype #路径 jvmPath = jpype.getDefaultJVMPath() # 获得系统的jvm路径 ext_classpath = r"./ner/hanlp\hanlp-1.

派生列转换通过对转换输入列应用表达式来创建新列值. 表达式可以包含来自转换输入的变量.函数.运算符和列的任意组合. 结果可作为新列添加,也可作为替换值插入到现有列. 派生列转换可定义多个派生列,任何变量或输入列都可以出现在多个表达式中.可以使用此转换执行下列任务: 将不同列的数据连接到一个派生列中. 例如,可以使用表达式 FirstName + " " + LastName 将 FirstName 和 LastName 列中的值组合到名为 FullName 的单个派生列中. 通过使用

本文转自:http://www.cnblogs.com/gudujianxiao/archive/2012/04/14/2446925.html 一 派生列 派生列转换通过对输入列进行类型转换或应用表达式得出新的结果.这个结果可以作为新列添加,也可以替换输入列.可以使用此转换执行下列任务: 1.将不同列的数据连接到一个派生列中.例如,可以使用表达式 FirstName + " " + LastName 将 FirstName 和 LastName 列中的值组合到名为 FullName

前言 本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分

一个mmorpg游戏,玩家众多,需要对玩家战斗力进行排行,并且战斗力变化时需要及时刷新.需要设计一个这样的排行榜. 关于海量数据排行榜的做法,云风在他的博客里给过思路,谈谈陌陌争霸在数据库方面踩过的坑(排行榜篇).主要思路是利用桶排序思路,对于大量相同分数玩家的处理则直接划归为同一等级.即游戏排行榜主要是对前n名玩家进行插入排序,这里的n可以取几百或更多,这样大为减少了排序压力. 陌陌争霸怎样做排行榜的? 在上一篇里就有同学问道,如果你们不用数据库,怎么做排行榜呢? 其实我在上一篇正文里就有解答

发表于2012年 作者:Kota Yamaguchi M.Hadi Kiapour Luis E.Ortiz Tamara L.Berg 摘要:展示了一个从时装图片中解析衣服的有效方法,提供了一个一般数据库和标记时装的工具.提出一个初步尝试:使用衣服估计改进姿态估计,并展示了一个原型系统:姿态独立的视觉服装检索系统. 1:介绍 想一想:穿着茶礼.服戴着珍珠的路人,穿着定制的西装.皮鞋的银行家,还有穿法兰绒衬衫.紧身牛仔裤.搭配黑框眼镜的时尚潮人……论文中服装的选择都是这种紧密贴近社会的衣服. 识

文本可视化[二]--<今生今世>人物关系可视化python实现 在文本可视化[一]--<今生今世>词云生成与小说分析一文中,我使用了jieba分词和wordcloud实现了,文本关键词的提取并生成词云,同时也尝试直接提取人名关键词来绘制.这次我们换一种方式--通过分析人物之间的关系,而不是人物在文本集中的频率来绘制一张复杂网络图,如下所示.数据经过可视化后还是非常有趣的.下面就讲讲人物关系网图的实过程. 用到的工具 jieba jieba分词,最好用的开源中文分词工具.他最主要的两

正则表达式的使用 re.match(pattern,string,flags=0) re.match尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回none 参数介绍:pattern:正则表达式string:匹配的目标字符串flags:匹配模式 正则表达式的匹配模式: 最常规的匹配 import re content ='hello 123456 World_This is a Regex Demo' print(len(content)) result =

Data Matrix 二维条码原名Datacode,由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明.Data-Matrix二维条码是一种矩阵式二维条码. Data Matrix符号由规则排列的深浅色正方形模块构成,每一个正方形模块就是一个基本单元.每一个基本单元又被编码为一比特的数据. 数据区的四周是探測图形.用于条码符号定位和确定条码结构信息.探測图形的四周是空白区,用以将条码符号与背景分离. 探測图形是一个模块的宽度.是数

---恢复内容开始--- <一种精确估计区域北斗接收机硬件延迟的方法>-2016-,很有价值 估计北斗接收机硬件延迟,不需要传统复杂的电离层模型.已知一个参考站接收机硬件延迟的条件下,利用正常情况下电离层延迟量和卫星-接收机几何距离强相关这一特点,采用站间单差法来精确估计区域内 BDS接收机的硬件延迟.卫星与接收机通过不同通道发射和接受这些不同频率的导航信号,而这些导航信号在通过不同通道所产生的时间延迟并不完全一致,由此产生的不同频率信号时延之间的差异成为频率偏差,又称为差分码偏差参数,包括卫

2013 基于数据降维和压缩感知的图像哈希理论与方法 唐振军 广西师范大学 多元时间序列数据挖掘中的特征表示和相似性度量方法研究 李海林 华侨大学       基于标签和多特征融合的图像语义空间学习技术研究 管子玉 西北大学       非负矩阵分解中维数约减问题研究 赵金熙 南京大学 58     大数据环境下高维数据流挖掘算法及应用研究 冯林 大连理工大学       面向高维信息的非线性维数约减问题研究 高小方 山西大学       基于支持向量机的增量式强化学习技术及其应用研究 伏玉琛

转自:http://kulong0105.blog.163.com/blog/static/174406191201162145944574/ 最近公司做的一个项目,要处理海量数据,数据是存放在Oracle数据库里,刚开始用的是ADO访问,速度极慢,后来改用Proc,效果还是不如人意,最后才用的OCI.因为之前对OCI不了解过,经2个星期的努力,终于完成了对Oracle数据库中的海量数据的读取与插入,速度的确很快,测试读取七千五百万条数据连一分钟都不到. 之前用Proc,没用OCI,是因为Pro

一.简介 Data Matrix 二维条码原名Datacode,由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明.Data-Matrix二维条码是一种矩阵式二维条码. Data Matrix符号由规则排列的深浅色正方形模块构成,每个正方形模块就是一个基本单元,每个基本单元又被编码为一比特的数据.数据区的四周是探测图形,用于条码符号定位和确定条码结构信息.探测图形的四周是空白区,用以将条码符号与背景分离. 探测图形是一个模块的宽度,

一.简介 接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib.requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫