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IT互联网从业者,专注hadoop、hanlp中文自然语言、电商营销等领域

最后活动于 2018-11-16

大数据技术的应用与发展正在让我们的生活经历一场深刻的“变革”,而且这种变革几乎让所有人都感觉非常舒服,自然而然的就完成了这样的一个变化。最根

hanlp的词典模式

之前我们看了hanlp

大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了,发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势,而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻,15

环境搭建比FNLP的简单,具体参考:

早些时候(5月28号

最近几年随着大数据技术快速发展与应用,智慧城市随即被正式提出。而且,我们也可以深刻感受到“智慧”正在慢慢改变我们的生活方式和城市。要让城市变智慧的地方太多太多,当前我们接触做多的可能就是外出停车,比如很多商场的停车系统,很多商城的停车场都实现

l 参考论文:《TextRank: Bringing Order into Texts》

大数据技术的发展与应用已经在深刻地改变和影响我们的日常生活与工作,可以预见的是在大数据提升为国家战略层面后,未来的几年里大数据技术将会被更多的行业应用。


1. 官方文档及参考链接

大数据作为当下最为热门的事件之一,其实已经不算是很新鲜的事情了。如果是三五年前在讨论大数据,那可能会给人一种很新鲜的感觉。大数据作为当下最为重要的一项战略资源,已经是越来越得到国家和企业的高度重视,我们从大数据被上升到国家战略层面就可窥见一二!

HanLP方法封装类:

1. # -*- coding:utf-8 -*-

2. # Filename: main.py

3.

4.from jpype import *

5. 

5.startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.3.2.jar;C:\han


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》

众所周知,英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中所有的字连起来才能描述一个意思。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词,有些人也称为切词。本文


这几天写完了人名识别模块,与分

大数据也不是近几年才出现的新东西,只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆!而这要得益于互联网信息技术的快速发展,网络改变世界、改变生活,大数据技术的应用让这样的改变更为深刻。


与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-

生成式句法分析指的是,生成一系列依存句法树,从它们中用特定算法挑出概率最大那一棵。句法分析中,生成模型的构建主要使用三类信息:词性信息、词汇信息和结构信息。前二类很好理解,而结构信息需要特殊语法标记,不做考虑。

Hadoop集群环境搭建是很多学习hadoop


中文分词是中文文本处理的基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词。


每家公司现在是一个数据公司,在一定范围能够使用机器学习在云中部署智能应用程序,这归功于三个机器学习的趋势:


之前在spark环境中一直用的是portable版


1、通过git

区块链在零售业和银行业的广泛应用


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