【NLP_Stanford课堂】拼写校正
在多种应用比如word中都有拼写检查和校正功能，具体步骤分为： 拼写错误检测 拼写错误校正： 自动校正：hte -> the 建议一个校正 建议多个校 ...
原文：【NLP_Stanford课堂】句子切分
依照什么切分句子 标点符号 无歧义的： 等 存在歧义的：. 英文中的.不止表示句号，也可能出现在句子中间，比如缩写Dr. 或者数字里的小数点 . 解决方法：建立一个二元分类器： 检查 . 判断这个是不是出现在句尾 具体使用手写规则 正则表达式 机器学习分类器，最简单的是决策树 决策树： 首先检查是否在该词之后有很多空白行，如果是，则该词是句尾，否则检查下一项 检查最后一个标点是不是 , , 或者: ...
2018-07-30 16:37 0 1256 推荐指数：
相关推荐
【NLP_Stanford课堂】最小编辑距离
一、什么是最小编辑距离 最小编辑距离：是用以衡量两个字符串之间的相似度，是两个字符串之间的最小操作数，即从一个字符转换成另一个字符所需要的操作数，包括插入、删除和置换。 每个操作数的cost： ...
Stanford NLP语义分析
包、英文语料包、中文语料包，由于Maven默认镜像在国外，而Stanford NLP的模型文件很大，因 ...
Stanford_NLP_TOOLS：CRFClassifier
public class CRFClassifier<IN extends CoreMap> extends AbstractSequenceClassifier<IN&g ...
水平切分和垂直切分的理解
前言 做数据库分表的时候，总是能看到水平切分、垂直切分，但是并不能理解何为水平、何为垂直。仅此做个记录。 1.切分 一般情况下说的水平切分、垂直切分，都是指的数据库层面的。 随着业务量的增加，数据量肯定快速增长，拿Mysql来说，单表数据量在百万级内读取效率还是可以的，可是一旦达到千万级 ...
Stanford NLP学习笔记1：课程介绍
Stanford NLP课程简介 1. NLP应用例子 问答系统： IBM Watson 信息提取（information extraction） 情感分析 机器翻译 2. NLP应用当前进展 很成熟：垃圾邮件检测，词性标注（POS），实体名称识别（Named ...
1.文本切分
文本切分 之前讨论了文本结构、成文和表示。具体来说，标识（token）是具有一定的句法语义且独立的最小文本成分。一段文本或一个文本文件具有几个组成部分，包括可以进一步细分为从句、短语和单词的语句。最流行的文本切分技术包括句子切分和词语切分，用于将文本语料库分解成句子，并将每个句子分解成 ...
用split()切分
一.split()方法使用说明 说明：切分:stlit(),是把一个字符串按照某种分隔符进行切分，得到一个列表，是针对一个有规律的字符串 如：info = "xialiang:31:男" #以冒号进行分割开的有规律的字符串 注：split()是从左往右切分，rsplit ...