《自然语言处理导论》中文分词程序实验报告(共9页)

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2、长度大于4个中文字符，则取字符串最右边的4个中文字符，作为候选词；否则取出整个字符串作为候选词；4、在词典中查找这个候选词，如果查找失败，则去掉这个候选词的最左字，重复这步进行查找，直到候选词为1个中文字符；5、将候选词从字符串中取出、删除，回到第3步直到字符串为空；6、回到第2步直到语料已读完。（二）程序设计查找算法：哈希表汉字编码格式：UTF-8程序流程图:NOYESNONONONOYESYESYESYES匹配结束匹配结束匹配结束源代码：#include#include#include

3、t;#include#include#include#include#include#defineMaxWordLength12/最大词长字节（即4个汉字）#defineSeparator""/词界标记#defineUTF8_CN_LEN3/汉字的UTF-8编码为3字节usingnamespacestd;usingnamespace_gnu_cxx;na

4、mespace_gnu_cxxtemplate<>structhashsize_toperator()(conststd:string&x)constreturnhash()(x.c_str());;hash_mapwordhash;/词典/读入词典voidget_dict(void)stringstrtmp;/读取词典的每一行stringword;/保存每个词typedefpair

5、ing,int>sipair;ifstreaminfile("CoreDict.txt.utf8");if(!infile.is_open()cerr<<"Unabletoopeninputfile:"<<"wordlexicon"<<"-bailingout!"<

6、读入词典的每一行并将其添加入哈希中istringstreamistr(strtmp);istr>>word;/读入每行第一个词wordhash.insert(sipair(word,1);/插入到哈希中infile.close();/删除语料库中已有的分词空格，由本程序重新分词stringdel_space(strings1)intp1=0,p2=0;intcount;strings2;while(p2p1)s2+=s1.subst

7、r(p1,p2-p1);p2+;p1=p2;elsep2+;s2+=s1.substr(p1,p2-p1);returns2;/用词典做逆向最大匹配法分词stringdict_segment(strings1)strings2=""/用s2存放分词结果while(!s1.empty()intlen=(int)s1.length();/取输入串长度if(len>MaxWordLength)/如果输入串长度大于最大词长len=MaxWordLength;/只在最大词长范围内进行处理string

8、w=s1.substr(s1.length()-len,len);intn=(wordhash.find(w)!=wordhash.end();/在词典中查找相应的词while(len>UTF8_CN_LEN&&n=0)/如果不是词len-=UTF8_CN_LEN;/从候选词左边减掉一个汉字,将剩下的部分作为候选词w=s1.substr(s1.length()-len,len);n=(wordhash.find(w)!=wordhash.end();w=w+Separator;s2

11、p2+=UTF8_CN_LEN;p1=p2;/endwhilereturns2;/在执行中文分词前，过滤半角空格以及其他非UTF-8字符stringseg_analysis(strings1)strings2;strings3=""intp1=0;intp2=0;intcount;while(p2>4)&14)14)/过滤非utf-8字符count=0;dop2+;count+;while(s1p2>>4)&

12、amp;14)14)&&p2

13、returns3;;intmain(intargc,char*argv)ifstreaminfile("1998-01-qiefen-file.txt.utf8");/打开输入文件if(!infile.is_open()/打开输入文件失败则退出程序cerr<<"Unabletoopeninputfile:"<

14、xit(-1);ofstreamoutfile1("result.txt.utf8");/确定输出文件if(!outfile1.is_open()cerr<<"Unabletoopenfile：SegmentResult.txt"<<"-bailingout!"<

15、_dict();finish=clock();duration=(double)(finish-start)/CLOCKS_PER_SEC;cout<<"词典读入完毕，耗时"<

THE END

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自然语言处理

最新自然语言处理(NLP)四步流程likewindy

1.自然语言处理的过程包括哪五步自然语言处理的过程主要包括以下五步: 文本预处理: 这一步主要是对原始文本进行清洗和整理,去除噪声和冗余信息。 例如,去除标点符号、转换为小写字母(针对英文文本)、去除停用词(如“的”、“是”等常用但对意义贡献不大的词)。 对于中文文本,还需要进行分词处理,将连续的汉字序列切分成独立的词或词组。 https://www.ai-indeed.com/encyclopedia/9243.html
2.自然语言处理(NLP)的5个步骤自认语言处理的流程是什么什么是自然语言处理(NLP)? 自然语言处理是一系列机器执行的步骤,用于分析、分类和理解口语和书面文本。这一过程依赖于深度神经网络风格的机器学习技术,以模拟人脑学习和处理数据的能力。 企业利用遵循这五个NLP步骤的工具和算法,从海量数据中提取有价值的信息,并据此做出明智的商业决策。NLP在商业领域的一些应用实例包括https://blog.csdn.net/swindler_ice/article/details/142833082
3.自然语言处理一般有哪些基本过程自然语言处理工程师 自然语言处理(NLP)是计算机科学中的一个重要领域,它旨在让计算机能够理解和生成人类语言。在自然语言处理的过程中,通常包含一系列基本步骤,这些步骤共同构成了NLP任务的处理流程。下面我将为您详细阐述这些基本过程: 1. 语料预处理 这是NLP任务的起点,主要包括以下几个步骤: 数据清洗:从原始文本中https://agents.baidu.com/content/question/fbed6bf1ec2faf175a04a13f
4.自然语言处理过程的五个层次自然语言处理(NLP)的五个层次: 词法分析(Lexical Analysis): 词法分析是NLP的第一步,它涉及将文本分解为基本单位,通常是单词或标记。 词法分析的目的是识别文本中的词汇和语法结构。 词法分析包括分词(Tokenization)、去除停用词(Stopword Removal)、词干提取(Stemming)和词形还原(Lemmatization)等过程。 https://m.elecfans.com/article/3696997.html
5.自然语言处理技术(精选十篇)由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展,该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为:语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中,语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究,进而采用数学的方法将其描述出来,以便于计算机处理,也可认为是https://www.360wenmi.com/f/cnkeys56z2no.html
6.自然语言处理如何处理文本自然语言处理的流程一、自然语言处理 一般来说语言的处理过程分为以下几步: 而中间的两步,句法分析和语义分析是我们自然语言处理课程的主要内容。 以下列出的是NLP的一些应用: 近些年,NLP在工业应用上取得了巨大的成功: 在讲到深度学习之前,我们先来构建一些概念。一般来说信号处理、数据挖掘等等都只是处理数据,从一堆随机数据里面找出https://blog.51cto.com/u_16213716/10772721
7.集成本体与自然语言处理的BIM建筑施工过程安全风险检查研究最后开发了施工过程安全风险检查系统,并利用案例验证了该系统的检查效果。本文提出利用本体技术进行住宅建筑的动态施工过程安全检查和基于自然语言处理的智能化呈现的方法,不仅实现了安全知识重用和分享,并且为安全管理问题即时性解决和智能化呈现提供了解决思路,为安全管理的效率提升做出一定的贡献。https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10561-1018871984.htm
8.智能型文字游戏开发工具如果当前单句和上一句话是因果关系、先后顺序关系等,就要调用存储过程InsertSS,把这两句话一起存入知识表2。 调用存储过程single,执行单句的自然语言处理。 如果当前句和之前句是关联的双句,但没有提问词,就调用存储过程AnswerSS,问当前句,回答之前句,问之前句,回答当前句。如果回答不了,用抽象句、甲乙句再试。 https://www.cngal.org/articles/index/1857
9.《2021科技趋势报告》重磅发布,正视中国AI发展力量,预言未来世界放射学家和病理学家越来越依赖人工智能来帮助他们进行诊断医学成像。到目前为止,大多数获得批准的设备都增强了检查图像和进行诊断的过程。但是新兴的自主产品正在进入临床环境。 2.5 自然语言处理算法检测病毒突变 自然语言处理 (NLP) 算法通常用于文本、单词和句子,被用来解释病毒的遗传变化。蛋白质序列和遗传密码可以使用https://www.cn-healthcare.com/articlewm/20210323/content-1202112.html
10.2020届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报融入知识图谱的自然语言处理——第二次汇报 本次汇报将主要更新建图算法设计,深度学习模型设计方案、以及在两个关系抽取数据集上的初步实验进展;在训练调优方向,稳定整体训练过程并减少数据分布不平衡带来的影响,提升模型整体表现;继续探索针对知识图谱子图的图神经网络更新策略,利用好关系类型在三元组表征方式中的信息,高https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3709
11.节点范文12篇(全文)(3)对于原始的词-文本矩阵,通过LSA分析提取出k维语义空间,在保留大部分信息的同时大大得降低了空间维度,这样用低维词、文本向量代替原始的空间向量,可以有效地处理大规模的文本库。 (4)LSA不同于传统的自然语言处理过程和人工智能程序,它是完全自动的。所谓自动,就是LSA不需要人工干预,不需要预先具有语言学或者知觉https://www.99xueshu.com/w/ikey5j38kvf0.html
12.自然语言处理一般处理流程文本情感分析和观点挖掘(Sentiment Analysis),又称意见挖掘(Opinion Mining)是自然语言处理领域的一个重要研究方向。简单而言,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 情感分析技术可以分为两类,一类是基于机器学习的方法,通过大量有标注、无标注的主观语料,使用统计机器学习算法,通过提取特征,进https://www.jianshu.com/p/4f79815b493f
13.中断处理的基本过程自然语言处理的基本过程01 自然语言处理的基本过程01 自然语言处理的基本过程01 一.获取语料 1.语料的分类 2.数据集与语料 3.获取方法 二.预处理 1.NLTK 2.Jieba分词 3.SnowNLP 4.Pyrouge 5.Sklearn 6.常用python-based机器学习框架 三.特征工程 1.简单的特征工程 2.TF-IDF 三.模型介绍 朴素贝叶斯 线性https://www.pianshen.com/article/7788948655/