1.如何利用python实现词频?词典
2.tokenization分词算法及源码
3.Lucene源码索引文件结构反向
4.Java编程词典词典特点
如何利用python实现词频?
在处理语言文本时,词频分析是类源一个常见任务,通常涉及将文本中的码词码句子分解成单词,并根据词频进行排序。典网Python 提供了一个强大的站源工具库,jieba,词典harepacker源码来实现这一功能。类源
首先,码词码确保你已经正确安装了jieba库。典网有三种方式可以安装:
1. **全自动安装**:使用命令`easy_install jieba`或`pip install jieba`或`pip3 install jieba`。站源
2. **半自动安装**:下载源代码,词典解压缩后运行`python setup.py install`。类源
3. **手动安装**:将jieba文件放置在当前目录或site-packages目录下。码词码
jieba库提供了几个主要的典网分词方法:
- **jieba.cut**:接受四个参数:待分词的字符串、是站源否采用全模式、是否使用HMM模型、是否使用paddle模式。默认返回生成器,可通过`list`转换为列表或使用`jieba.lcut`方法。天地买卖指标源码
- **jieba.cut_for_search**:与`cut`类似,但更适合搜索引擎构建倒排索引,粒度更细。同样返回生成器,可通过`list`或`jieba.lcut_for_search`方法获取列表。
- **jieba.Tokenizer**:用于创建自定义分词器,允许同时使用不同词典,使用默认词典`jieba.dt`。
分词示例如下:
输出:
建立前缀字典从默认字典... 加载模型从缓存 C:\Users\FURONG~1\AppData\Local\Temp\jieba.cache 加载模型耗时 0. 秒。成功建立前缀字典。Paddle 模式:我/来到/北京/清华大学 Paddle 模式:乒乓球/拍卖/完/了 Paddle 模式:中国/科学技术/大学 全模式:我/来到/北京/清华大学 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, ,, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
可以加载自定义词典,格式与`dict.txt`(jieba库安装时自带的词典)相同,一个词占一行,每行分三部分。更改分词器的`tmp_dir`和`cache_file`属性,可以指定缓存文件所在的文件夹和文件名,用于受限的多图 asp 源码文件系统。加载自定义词典示例和动态修改词典的`add_word`、`del_word`方法。
词性标注示例如下:
我 r 爱 v 北京 ns 天安门 ns
词性和专名类别标签如下表,其中词性标签个(小写字母),专名类别标签4个(大写字母):
接下来,以小说判官.txt为例进行实例分析,以识别人物、名词、地名,对小说有初步了解。以下是分词代码、按词频排序、制作柱图和词云图的步骤。
人物部分:
序号 词性 词频 柱图 1 闻时 ------------------------------ 2 谢问 ----------------------- ...
名词部分:
序号 词性 词频 柱图 1 时候 ------------------------------ 2 有点 ----------------- ...
地名部分:
序号 词性 词频 柱图 1 夏樵 ------------------------------ 2 东西 -------------------- ...
完整代码如下,详细说明请参考jieba官方文档和示例代码。
tokenization分词算法及源码
Byte Pair Encoding(BPE)算法将单词分割为每个字母,统计相邻字母的频率,将出现频率最高的汽车分期商城源码组合替换为新的token,以此进行分词。实现过程中先预处理所有单词,从最长到最短的token进行迭代,尝试替换单词中的子字符串为token,并保存每个单词的tokenize结果。对于文本中未见的单词,使用“unk”标记。
Byte-level BPE方法将每个词视为unicode的字节,初始词典大小为,然后进行合并。它适用于GPT2模型。
WordPiece算法与BPE类似,但采用最高频率的单词对替换为概率最高的单词对,以增加最大概率增量。它被用于BERT模型。
ULM(Unigram Language Model)SentencePiece算法结合了BPE和ULM子词算法,支持字节级和字符级,对unicode进行规范化处理。鲨棋科技源码
核心代码中包含子词采样策略,即在分词时随机选择最佳的分词方案,以增加泛化性和扩展性。使用了subword regularization,适用于llama、albert、xlnet、t5等模型。
详细资料可参考《大语言模型之十 SentencePiece》一文,原文发布在towardsdatascience.com。
Lucene源码索引文件结构反向
Lucene的索引结构复杂且详尽,不仅保存了从Term到Document的正向映射,还包括了从Document到Term的反向信息。这种反向信息的核心是反向索引,它由词典(Term Dictionary)和倒排表(Posting List)两部分组成。词典存储在tii和tis文件中,包含Term的频率、位置信息以及元数据;而倒排表分为文档号和词频的frq文件,以及位置信息的prx文件。
词典(.tim)存储Term的统计信息,如包含文档数量和词频,以及Term的元数据,包括其在文档中的位置。词典索引(.tip)则是对tim文件的索引,便于快速访问。在tim中,NodeBlock以个entries为一组,包含Term的相关数据和FieldSummary。OuterNode和InnerNode是NodeBlock的两种类型,OuterNode按Term大小顺序存储,用RAMOutputStream记录相关信息。
倒排表的存储则更复杂,如PackedBlock压缩和SKIPLIST结构。LIV文件通过FixBitSet记录文档状态,而TermVector保存的信息与Field Data相似,Norms用于存储Boost加权信息,可能在Lucene7后减少。Doc Values和Point Values分别处理数字类型数据和多维数据索引,这些内容在后续的文章中会有更详细的解释。
总的来说,理解Lucene的索引结构对于优化搜索引擎性能、诊断生产环境问题至关重要,因为它构成了分布式搜索引擎如Solr和ElasticSearch的基础。深入剖析这些文件结构有助于我们从更高层次上进行问题分析。
Java编程词典词典特点
Java编程词典具有独特的特点,为开发者提供了丰富的资源支持。首先,它的海量资源库(约G)使得全文查询和复制粘贴变得极其方便,无论是专业图书还是明日科技的系统内容,都能实现即查即用,一键式操作,极大提高了开发效率。 其次,词典的强大功能体现在快速搭建软件项目和解决开发难题上,内置的源码库、项目和模块库、范例库、技术库、开发方案库和技巧库,以及界面库,为开发者提供了强大的工具支持,无论你是新手还是经验丰富的开发者,都能迅速找到解决方案。 无障碍学习是词典的另一大亮点,无论编程水平如何,都能找到适合自己的学习路径。从入门训练营到超级学堂,再到丰富的开发资源库,它提供了立体化学习环境,实战和检测相结合,让学习过程既高效又实际。 此外,词典还提供实时升级服务,保证用户能第一时间掌握最新技术,更新资源,启动最新项目,并得到明日科技的持续支持。这种即问即答的服务模式确保了知识的及时性和准确性。 最后,词典的超值功能体验表现在其丰富的外接扩展和资源整合上。内置的插件库不仅方便管理个人编程资源,还支持实时添加个性化的音乐、视频等元素,同时,用户能轻松阅读明日编程图书,享受全方位的资源服务。扩展资料
Java编程词典个人版是明日科技为Java各级程序开发人员和编程爱好者开发的专业编程资源库,它提供了海量的开发资源、丰富的实例项目、灵活的查询方式、多样的学习模式,既可以帮助零基础者快速入门,又可以帮助有一定基础者快速提升开发水平,更适合各级程序开发人员随时检索查询,随时粘贴复用。Java编程词典个人版是程序开发人员的左膀右臂,软件工程师必备的专业指南。