其中：P(a, b)表示 a和b事件同时发生的概率， P(a | b)是一个条件概率，表示在b事件发生的条件下，a发生的概率。所有的事件，只与它们的父节点有依赖关系，其中，E只和B有关，B只和AC有关，D只与C有关，A和C不依赖其他任何事件。假设有事件ABCDE，它们之间的关系如下，求ABCDE同时发生的概率 P(A, B, C, D, E) 是多少？其中：P(a | b, c)表示在b和c事件都

准确率是用来衡量一个系统的准确程度的值，可以理解为一系列评测指标。当预测与答案的数量相等时，准确率指的是系统做出正确判断的次数除以总的测试次数。在中文分词任务中，一般使用在标准数据集上词语级别的精确率、召回率与F1值来衡量分词器的准确程度。这三个术语借用自信息检索与分类问题，常用来衡量搜索引擎和分类器的准确程度。

字符串集合常用字典树存储，这是一种字符串上的树形数据结构。字典树中每条边都对应一个字，从根节点往下的路径构成一个个字符串。字典树并不直接在节点上存储字符串，而是将词语视作根节点到某节点之间的一条路径，并在终点节点上做个标记"该节点对应词语的结尾".字符串就是一条路径，要查询一个单词，只需顺着这条路径从根节点往下走。如果能走到特殊标记的节点，则说明该字符串在集合中，否则说明不存在。一个典型的字典树如

从而方便开发人员使用。->常常出现在python函数定义的函数名后面，为函数添加元数据,-> _Attr则表明函数返回的是一个外部可访问的类的私有变量。这里面，元数据表明了函数的返回值为int类型。这种写法通常是写在函数的函数名后面。

①是一个无界面的浏览器②支持页面元素查找，js的执行等③由于不进行css和gui渲染，运行效率要比真实的浏览器要快很多。

完全切分的结果比较没有意义，我们更需要那种有意义的词语序列，而不是所有出现在词典中的单词所构成的链表。具体说来，就是在以某个下标为起点递增查词的过程中，优先输出更长的单词，这种规则被称为最长匹配算法。比较之后发现，双向最长匹配在2、3、5这3种情况下选择出了最好的结果，但在4号句子上选择了错误的结果，使得最终正确率3/6反而小于逆向最长匹配的4/6。第二句话就会产生误差了，我们是需要把“研究”提取

IV指的是“登录词”（InVocabulary），相应的IV Recall Rate 指的是词典中的词汇被正确召回的概率。连词典中的词汇都无法百分之百召回，说明词典分词的消歧能力不好。就算“商品”“和服”“服务”都在词典中，词典分词依然分不对“商品和服务”。OOV指的是“未登录词”（Out Of Vocabulary），或者俗称的“新词”，也即词典未收录的词汇。如何准确切分00V，乃至识别其语义，

汉语中有一类没有多少意义的词语，比如助词“的”、连词“以及”、副词“甚至”、语气词“吧”，称为停用词。停用词视具体任务的不同而不同,比如在网站系统中，一些非法的敏感词也视作停用词。因此，停用词过滤就是一个常见的预处理过程。在敏感词过滤的场景下，通常需要将敏感词替换为特殊字符串，如***，可以先分词在替换，也可以不分词直接利用接口查找敏感词并完成替换。分词结果：[停用，词，的，意义，相对而言，无关紧

​二、 转换为csv文件。一、转换为txt文件。

第一次使用pyhanlp时，会自动下载许多hanlp的jar包（包含许多算法）和数据包（包含许多模型）到pyhanlp的系统路径中，大约六百多兆。[你好/vl, ，/w, 欢迎/v, 进入/v, nlp/nx, 的/ude1, 世界/n]wky右括号，全角：） 〕 ］ ｝ 》 】 〗 〉 半角： ) ] { >wkz左括号，全角：（ 〔 ［ ｛ 《 【 〖 〈 半角：( [ {