登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
线控转向系统通过执行机构直接控制转向杆的力矩，从而实现转向控制。其优势在于可以实现精确的转向角控制，并且通过反馈机制优化转向性能。然而，传统线控转向系统的传动比设计较为复杂，难以满足不同工况下的需求。本文通过动力学法构建了线控转向系统的联合仿真模型，并设计了基于横摆角速度增益不变的变传动比模块。仿真结果表明，该模块在不同工况下表现优异，具有较高的应用价值。未来的研究可以进一步优化传动比设计，以实现
本文介绍了jieba中文分词库的原理与应用。jieba基于词典匹配和隐马尔可夫模型实现分词，提供三种分词模式：精确模式（默认）、全模式和搜索引擎模式。文章解析了jieba的核心文件结构和Tokenizer类，详细说明了各模式的使用方法及适用场景。特别介绍了自定义词典功能，通过加载用户词典可提高专业术语识别准确率。最后展示了词性标注和命名实体识别功能，并提供了完整的代码示例。jieba分词是中文文本
【Python机器学习】隐马尔可夫模型讲解及在中文分词中的实战（附源码和数据集）
【Python自然语言处理】概率上下文无关文法（PCFG）及神经网络句法分析讲解（图文解释 超详细）
第一次写博客，记录一下今年市调大赛制作词云图的流程和代码，作为学校的独苗参加省决赛，最后也是遗憾止步国三当天去的湖star答辩，所有老师都很友好哈哈哈简单记录研究生第一次比赛的成果，有市调比赛或其他比赛想做高清轮廓词云图的可以参考此代码~
中文分词、命名实体识别、词性标注是自然语言理解中，基础性的工作，同时也是非常重要的工作。在很多NLP的项目中，工作开始之前都要经过这三者中的一到多项工作的处理。在深度学习中，有一种模型可以同时胜任这三种工作，而且效果还很不错，那就是：BiLSTM_CRF。BiLSTM指的是双向LSTM；CRF指的是条件随机场。以命名实体识别为例，我们规定：在数据集中有两类实体，人名和组织机构名称。在数据集中总共有
在比较BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别模型的训练与HanLP的使用难度时，我们需要从多个维度进行考量，包括模型复杂度、数据准备、训练过程、以及最终的部署和应用。
本文介绍了在 Docker 容器中为 PostgreSQL 18 安装 pg_jieba 中文分词扩展的完整流程。首先通过 Docker 命令启动 PostgreSQL 容器，然后克隆 pg_jieba 源码到容器内。接着在容器中安装必要的编译工具和 PostgreSQL 开发依赖，使用 cmake 进行编译安装。最后通过 psql 创建扩展并测试分词功能，成功实现了中文文本的分词处理。整个过程涵
本文介绍了一种基于BM25语义匹配和中文分词的Text2SQL表过滤机制，有效解决大模型在面对多表数据库时生成错误SQL的问题。方法通过提取表名、字段注释等构建语义文档，结合BM25算法计算用户查询与表的相关性，动态筛选Top-K相关表（最多5张），显著提升SQL生成准确率。系统支持中文语义理解，具有轻量高效、动态适应等优势，已集成到开源项目中，适用于复杂数据库场景。
BBPE（Byte-level BPE）是Google Brain团队提出的基于字节级别的BPE分词器变种。与BPE基于字符不同，BBPE操作UTF-8编码的字节对，具有跨语言通用性强、词汇表更小、能有效处理罕见字符等优势。本文系统梳理了分词器发展脉络：从基础的word/character level到sub-word level（BPE/WordPiece/Unigram），再到Sentence
一 “结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件 。支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持自定义词典MIT 授权协议 GitHub: https://github.
本文的目标有两个：1、学会使用11大Java开源中文分词器2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。/*** 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果* @author 杨尚川*//*** 获取文本的所有分词结果* @param text 文本* @return
中文BERT采用字符级分词，将汉字拆分为单字（如"苹果"→["苹","果"]），使用WordPiece时可能带子词标记（"##"）。现代大模型如GPT-3/4采用BPE算法，更倾向合并常见词；Qwen使用混合策略，LLaMA英文处理较好但中文仍多单字。核心差异在于BERT中文版基本按字分，而现代大模型会合并高频词（如&
目录序言函数模块介绍对文件进行批量重命名将PDF转化为txt删除txt中的换行符添加自定义词语分词与词频统计主函数本地文件结构全部代码结果预览序言做这个的背景是研究生导师要批量处理社会责任报告，提取出一些共性的关键词，大多数批量提出关键词次数的任务都能够完成代码能够运行，但效率不一定最优（我的配置能够实现2.5s一份），Anaconda里自带的库就够用，无需安装其他库函数模块介绍具体的全部代码可见
1.用虚拟键绑定原始键(原始值变了 索引也会跟着自动变)2.利用全文索引(把虚拟键字符串逐字插入空格 强制用1字符串分词)3.使用时先用全文索引 搜索分好词的关键字 再like一下原始键 数据就准确了
多场景、高精度的手写文字识别服务，支持中、英、日、韩、法等 20+ 语言类型，识别准确率可达 90% 以上；支持涂改痕迹识别与候选字输出，可适用于手写作文、签名等多种场景，使用AI扩散模型推理识图。提供各类文字识别的在线服务接口，可直接调用API或使用HTTP SDK对图片中的文字进行。可识别各种不规则手写字体，并对字迹潦草、模糊等情况进行专项优化，手写中文识别。
这篇文章讲的是使用 wget 方式下载授权文件后 jupyter notebook 突然报错 `The kernel for XXX.ipynbappears to have died.lt will restart automatically.`，或者 python 报错 `double free or corruption (out) Aborted (core dumped)` 的问题。**
pyhanlp分词报错：找不到Java，请安装JDK8或者设置环境变量
CRF是序列标注场景中常用的一种语言模型，与基于隐马尔可夫模型（HMM）的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于条件随机场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。CRF的效果比感知机稍好一些，然而训练速度较慢，也不支持在线学习。
nlpir是由张华平博士开发的中文自然处理工具，可以对中文文本进行分词、聚类分析等，它既有在线的中文数据大数据语义智能分析平台，也有相关的python包pynlpir。
自然语言处理--句法分析
中文分词作为自然语言处理的分支，也是中文人机自然语言交互的基础模块，与之英文不同的是，中文分词没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性，句法树等模块的效果，当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果，帮助计算机理解复杂的中文语言。...
我们探讨了分词中的基本问题，也提到了基于词典的分词方法。基于词典的分词方法是一种比较传统的方式，这类分词方法有很多，如：正向最大匹配（forward maximum matching method, FMM）、逆向最大匹配（backward maximum matching method，BMM）、双向扫描法、逐词遍历法、N-最短路径方法以及基于词的n-gram语法模型的分词方法等等。
BERT, 即Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是Google于2018年提出的一种基于Transformer的预训练模型。其核心创新在于使用双向的Transformer Encoder，这使得模型在处理输入序列时，能够同时考虑上下文信息，从而获得更丰富的语义表示。BERT模型通过其双向Transformer Encod
汉语词汇是语言中能够独立运用的最小的语言单位，是语言中的原子结构。由于中文缺乏类似英文的空格分隔，分词的准确性直接影响后续任务（如机器翻译、情感分析）的效果。因此，对中文进行分词就显得至关重要。
中文分词是文本处理必不可少的一部分，词性标注对后续的关键词截取和词云图绘制是非常有帮助的
继续了解ES.按照学习路线图，这篇博客介绍如下2点：【本期】1、 安装中文分词器 IK2、深入复合查询与高亮显示。
西门子PLC S7-1200程序实例，博图版本V15，仅供电气编程者学习借鉴1，西门子1200与安川机器人TCP/IP通讯，包含机器人GSD文件；2，西门子1200控制6轴伺服电机，四台台脉冲控制台达B2伺服，两台PN通讯控制西门子V90伺服电机；3，两台西门子1200开放式通讯交互数据联动；4，与4台位移传感器modbus485轮询读取参数；最近在研究西门子PLC S7 - 1200的一些应用案
移动机器人路径规划（人工势场法），本次路径规划的代码是基于matlab语言的，该方法的基本思想是机器人受到来自目的地的引力以及受到来自障碍物的斥力。这 些力形成合力后驱使机器人避开障碍物后移向目的地。人工势场法算法简单易于实现但 该方法也存在着很多不足。为此现在出现了很多关于改进人工势场法的算法。势场法较 容易实施,尽管它存在理论上的局限性,但它在移动机器人应用中已经成为一种普通的工 具。通过构造
如果你的业务对查询性能要求极高，且需要丰富的高级功能和成熟的社区支持，Elasticsearch 是更好的选择。但如果你注重开源许可证的灵活性，希望与 AWS 服务无缝集成，并且对成本敏感，OpenSearch 是一个值得考虑的替代方案。在做出最终决策之前，建议根据你的具体业务需求和技术栈进行深入评估和测试，以确保选择的搜索引擎能够满足当前和未来的业务发展需要。
重启docker容器。
本文介绍了中文NLP中的三大基础任务：分词、词性标注和词表示。在分词方面，详细讲解了精确模式、全模式和搜索引擎模式三种方法及其适用场景；在词性标注方面，强调了其在信息抽取和特征工程中的重要性；在词表示方面，对比了One-Hot向量和分布式/上下文向量的优缺点。文中提供了可运行的代码示例，并给出了工程实践建议：维护领域词典、繁简转换预处理、词性特征工程等。最后指出，扎实的基础处理是构建高质量NLP系
词向量是自然语言处理的核心技术，它将离散的词语转换为连续的向量空间表示，使机器学习模型能够 “理解” 语义。从早期的 Word2Vec 到如今的 BERT，词向量的发展推动了 NLP 任务的性能飞跃。尽管存在局限性，但词向量仍是连接文本与机器学习的重要桥梁，在各类实际应用中发挥着关键作用。
100个生活中常用的DeepSeek指令 （最实用常用的指令，不会的记得关注此博客，每周都有定期更新哦）
lua_len 找 luaV_objlen 如果是表格，就找fasttm 定义 gfasttm 找表格的flags，或找luaT_gettm表格的TMS找ename luaH_getshortstr表格对应的名值，keyisshrstr找哈希值对应名值返回相应的哈希值。lauxlib.cluaL_callmeta(L, idx, "__转换为字符串")lua.c luaL_callmeta(L,
在自然语言处理（NLP）的诸多任务中，文本切分是一个看似基础却至关重要的环节。无论是文本预处理、问答系统、文档检索，还是大模型的上下文输入控制，都离不开合理的切分策略。随着大语言模型和语义理解技术的发展，传统的“按标点分句”已难以满足复杂场景的需求。本文将系统梳理文本切分的主要方法，结合典型的应用场景，帮助开发者选型和落地实现。
获取关键词超简单，只需要点击右侧的具体需求，关键词就会自动复制到剪切板，直接粘贴到大语言模型里就能用。而且，这个工具还支持自定义，你可以根据自己的需求，打造专属的提示词宝典。重新打开工具后，你会发现界面已经更新啦，比如“百度AI”后面的“文生图”消失了，而“通用类”里多了“使用方法提问”，点击就能获取对应的关键词。你可以随意修改，比如删掉不需要的分类，或者新增一些自己的需求。比如，右键点击工具同目
本文介绍了使用Docker部署Elasticsearch和Kibana 8.17.10的完整流程，包括：1）创建专用网络；2）拉取并运行ES容器；3）安装Kibana并连接ES；4）重点讲解如何安装IK中文分词器插件，详细说明ik_smart和ik_max_word两种分词模式的差异；5）提供优化IK分词器的方法，通过修改配置文件解决网络新词识别问题。部署完成后可通过9200和5601端口访问服务
本文系统介绍了中文文本预处理的核心步骤，重点讲解了jieba分词工具的功能与应用。主要内容包括：分词处理：对比全模式（高速但冗余）和精确模式（高精度）的分词效果，演示基础分词操作；词典优化：通过添加自定义词典解决专有名词（如"百战程序员"）的分词歧义问题；关键词提取：基于TF-IDF算法实现文本关键词抽取（如《三国演义》选段中的"玄德"、"张角"等），支持停用词过滤优化结果；词性标注：结合poss
中文分词
——中文分词
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit开源社区
魔乐社区
松山湖开发者村综合服务平台
DAMO开发者矩阵
火山引擎 ADG 社区
