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LJParser文本搜索和挖掘开发工具

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简介:
LJParser是一款功能强大的文本搜索与挖掘开发工具,专为用户提供高效、准确的数据分析解决方案。 LJParser文本搜索与挖掘开发平台具备多种功能:全文精准检索、新词发现、汉语分词标注、词语统计及术语翻译、自动聚类与热点分析、分类过滤、自动摘要生成、关键词提取、文档去重以及正文抽取等十余项技术。该平台结合了自然语言处理,网络搜索和文本挖掘的技术,提供了一系列用于二次开发的基础工具集。LJParser由多个中间件构成,并且这些中间件API可以无缝集成到各种复杂的应用系统中;支持Windows,Linux, Android, Maemo5, FreeBSD等操作系统及Java、C、C#等多种编程语言。 该软件主要针对原始文本集合进行处理和加工,同时提供可视化的展示效果。用户可以通过此工具来处理自己的数据集。 LJParser的十大功能包括: 1. 全文精准搜索:支持各种类型的数据(如文本、数字等)以及多字段高效查询;具备AND/OR/NOT及NEAR邻近语法;可检索维吾尔语,藏语等多种少数民族语言。 2. 新词发现:从文件集合中挖掘新词语列表,并能进一步编辑和标注以提高分词系统的准确度; 3. 分词与标注:对原始文本进行自动切分、识别未登录词汇(如人名地名等)并做词性标记;用户可以导入自定义的字典。 4. 统计分析及术语翻译:系统会根据数据提供一元和二元词语转移概率统计,并为常用术语提供英文解释; 5. 文本聚类与热点发现:自动从大规模文本中识别出热点事件及其关键特征描述;适用于长篇文档和微博等短文本的热点分析。 6. 分类过滤:通过预设规则,系统能筛选符合需求的大规模文件集合或数据库记录; 7. 自动摘要生成:能够提炼单篇文章或多篇文章的核心内容供快速浏览使用; 8. 关键词提取:从文章中抽取代表中心思想的关键词汇以便于精简阅读、语义查询和匹配等操作。 9. 文档去重:能准确判断文件集合或数据库记录是否存在重复,并找出所有重复项; 10. HTML正文提取:自动移除导航性质的网页,去除HTML标签及广告文字以返回有价值的信息;适用于大规模网络信息预处理与分析。 LJParser包含一个可执行程序(试用版),演示文本语料库以及各种组件调用接口。正式版本支持更大规模的数据处理和UTF-8编码格式。

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客服
客服
  • LJParser
    优质
    LJParser是一款功能强大的文本搜索与挖掘开发工具,专为用户提供高效、准确的数据分析解决方案。 LJParser文本搜索与挖掘开发平台具备多种功能:全文精准检索、新词发现、汉语分词标注、词语统计及术语翻译、自动聚类与热点分析、分类过滤、自动摘要生成、关键词提取、文档去重以及正文抽取等十余项技术。该平台结合了自然语言处理,网络搜索和文本挖掘的技术,提供了一系列用于二次开发的基础工具集。LJParser由多个中间件构成,并且这些中间件API可以无缝集成到各种复杂的应用系统中;支持Windows,Linux, Android, Maemo5, FreeBSD等操作系统及Java、C、C#等多种编程语言。 该软件主要针对原始文本集合进行处理和加工,同时提供可视化的展示效果。用户可以通过此工具来处理自己的数据集。 LJParser的十大功能包括: 1. 全文精准搜索:支持各种类型的数据(如文本、数字等)以及多字段高效查询;具备AND/OR/NOT及NEAR邻近语法;可检索维吾尔语,藏语等多种少数民族语言。 2. 新词发现:从文件集合中挖掘新词语列表,并能进一步编辑和标注以提高分词系统的准确度; 3. 分词与标注:对原始文本进行自动切分、识别未登录词汇(如人名地名等)并做词性标记;用户可以导入自定义的字典。 4. 统计分析及术语翻译:系统会根据数据提供一元和二元词语转移概率统计,并为常用术语提供英文解释; 5. 文本聚类与热点发现:自动从大规模文本中识别出热点事件及其关键特征描述;适用于长篇文档和微博等短文本的热点分析。 6. 分类过滤:通过预设规则,系统能筛选符合需求的大规模文件集合或数据库记录; 7. 自动摘要生成:能够提炼单篇文章或多篇文章的核心内容供快速浏览使用; 8. 关键词提取:从文章中抽取代表中心思想的关键词汇以便于精简阅读、语义查询和匹配等操作。 9. 文档去重:能准确判断文件集合或数据库记录是否存在重复,并找出所有重复项; 10. HTML正文提取:自动移除导航性质的网页,去除HTML标签及广告文字以返回有价值的信息;适用于大规模网络信息预处理与分析。 LJParser包含一个可执行程序(试用版),演示文本语料库以及各种组件调用接口。正式版本支持更大规模的数据处理和UTF-8编码格式。
  • 外国-PPT讲解
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    本PPT旨在详细介绍用于处理和分析外语数据的文本挖掘工具,涵盖其功能、应用及案例研究,助力深入理解并有效运用这些技术。 IBM 提供了一系列文本挖掘工具,包括 TextMiner、Web搜索引擎 NetQuestion 和 Web Crawler 等。 TextMiner 是 IBM 的一款高级搜索工具,主要功能涵盖特征抽取、文档聚集、分类及检索等。它支持16种语言的多种格式文本数据,并采用深层次的分析与索引方法进行处理。此外,该工具还支持全文和索引查询,用户可以使用自然语言或布尔逻辑表达式来设定搜索条件。 TextMiner 采用了 Client-Server 结构设计,允许大量并发用户同时执行检索任务。它具备联机更新功能,在持续维护索引的同时仍能进行其他类型的搜索操作。
  • TommSearch-.zip
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    TommSearch是一款高效的文本搜索工具,帮助用户快速定位和提取所需信息。适用于多种文档格式,提高工作效率与准确性。 这个工具可以在Windows系统指定文件夹下的所有文件中搜索关键词。它比较小巧实用。该工具是通过网络收集而来。
  • 件交换:查询特定件-MATLAB
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    本工具为MATLAB开发的文件交换搜索解决方案,旨在帮助用户高效查询与打开特定类型的文件。它简化了对大量文件数据的管理和检索过程,提高工作效率。 这是一款简单的工具,帮助您快速查询文件交换(FEX)或打开特定的FEX提交记录。使用方法如下:调用 FEX() 函数可以访问 FEX 主页;输入 FEX(查询) 可以搜索相关项目;而 FEX(id) 则用于查看指定ID的FEX文件。
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    文档搜索工具是一种高效的信息检索软件或应用程序,能够帮助用户迅速定位并提取电子文件中的特定数据和信息,极大提升了工作效率与准确性。 在IT领域,文件搜索工具是日常工作中不可或缺的一部分。它们帮助用户快速定位所需的信息,极大地提高了工作效率。这类工具有多种技术、功能和应用,特别是那些能够进行高级搜索的工具,比如查找文件内包含特定字符的功能。 传统的文件查找方式通常依赖于操作系统如Windows或macOS内置的基本搜索功能,允许通过文件名、类型或修改日期等属性来定位文档。然而,在处理大量数据或者需要精确找到含有特定文字内容的文件时,这种基本方法往往难以满足需求。 高级的文件搜索工具则提供了一种更强大的解决方案:它们能够直接在文件内部查找包含指定文本的内容。例如,当你忘记了某个重要文档的具体名称但记得其中的关键字时,这项功能就非常有用。其实现原理通常包括遍历整个目录下的所有相关文件,并对每个文件进行全文索引分析,以根据用户的查询条件匹配目标内容。 为了提高搜索效率和准确性,这些工具常常采用高效的文本搜索算法(如Boyer-Moore、KMP或AC自动机),以便快速地在大量数据中定位到特定的字符串。此外,它们还提供实时预览、模糊匹配以及支持正则表达式等功能,使用户能够更灵活且精准地进行查找。 cr-EF.Find可能是其中之一的具体工具名称或者是该系列中的某个版本。它可能具备上述提到的所有高级搜索功能,并且还有额外的功能特性如跨平台兼容性、多语言界面选择、特定类型的文件过滤器设置等选项。 在实际应用中,高效的文件搜索工具可以广泛应用于各种场景:程序员可以通过这类工具快速定位代码库里的错误信息;研究人员能够迅速找到包含关键研究数据的文档;行政人员则能高效地检索到含有重要关键词的报告或邮件。此外,这些工具还可以与其他软件集成使用(如版本控制系统Git),进一步提升整体的工作流程效率。 总而言之,具备高级搜索功能的文件查找工具有助于提高工作效率和信息检索能力,在面对海量文件与数据时尤为关键。cr-EF.Find这类解决方案代表了IT行业中为应对这一需求而提供的有效途径,其具体的功能特性值得深入了解及应用。
  • PPT:
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    本PPT聚焦于文本挖掘技术,涵盖数据预处理、特征提取、机器学习模型应用等核心环节,旨在揭示隐藏在海量文本信息中的潜在价值。 文本挖掘的PPT主要介绍了几种文本挖掘的方法。
  • 地图像识别
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    本地图像搜索和识别工具是一款功能强大的应用程序,它能够快速准确地对设备上的图片进行分类、搜索与识别。无论是在海量照片中寻找特定图像还是识别其中的内容,该应用都能提供便捷高效的解决方案。 实现了基本的本地识图功能,涉及两个文件;接下来实现复杂的功能需要更多的文件支持,会变得比较麻烦。先发布出来吧。可以实现精确识图功能以及类似缩略图的效果,不过界面还没有进行优化。
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    BT文件搜索工具是一种用于在互联网上查找和下载磁力链接资源的应用程序或网站平台,帮助用户高效获取各类文件。 BT搜索工具可以根据文件名在多个BT搜索网站上综合搜索资源信息。
  • 档的
    优质
    文档的文本挖掘是一门从大量非结构化文本数据中抽取有价值信息的技术。通过运用自然语言处理、机器学习等方法,它帮助人们更好地理解和利用海量文字资料中的知识与模式。 文本挖掘是一种利用计算机技术从大量文本数据中提取有用信息的过程,它涉及到自然语言处理、信息检索、机器学习等多个领域。本段落档主要介绍了ROST内容挖掘系统5.8.0版的几个核心功能:分词、字频分析、英文词频分析、汉语频度分析和社会网络与语义网络分析。 1. 分词: 在该系统的分词功能中,文本会被拆分成词汇单元。用户需要加载TXT类型的文件进行处理后,系统会自动生成以空格分隔的分词结果,并保存为原文件名加上“_分词.TXT”格式的新文档。如果想要使用特定的分词规则,则可以通过软件内的“工具”菜单添加定制化的词表。 2. 字频分析: 这项功能用于统计文本中各个字出现的频率。用户需要加载TXT文件,处理后会生成一个名为原文件名加上“_字频.TXT”的新文档列出每个字及其出现次数,并可以查看该结果。 3. 英文词频分析: 此部分针对英文文本设计,旨在统计单词在文档中的频率。通过加载英语的TXT文件并点击相应按钮即可完成这项任务;系统还支持查询特定单词的位置信息以及查看其所属的大纲结构。 4. 汉语词汇频率分析: 用户需要上传已经分词处理过的TXT格式文件,以生成新的词频统计文档记录每个词语出现的次数。同时还可以指定过滤列表来排除不需要进行统计的一些词汇。 5. 社会网络和语义网络分析: 这一功能可能涉及对文本中实体关系的研究,例如人物之间的联系或概念间的关联等,并通过可视化的图表形式呈现出来以帮助理解文本内容的深层结构。虽然具体操作没有详细描述,但通常包括节点(如人物、概念)及边(表示关系)的构建和分析。 这些工具对于进行文本挖掘与数据分析非常有用,可以帮助研究者快速地理解和提取大量数据中的关键信息,并开展深入的研究工作。通过使用该系统的功能,用户可以对文本内容进行全面且多角度的量化分析从而发现潜在模式、趋势以及关联性,在新闻报道、市场调研及舆情监测等领域具有广泛的应用价值。
  • 与筛选(grep, find, sed)
    优质
    本工具集包括grep、find和sed等命令行工具,用于高效地在文件中进行模式匹配、查找和流编辑,是Linux/Unix系统下不可或缺的核心技能。 文本查找和筛选工具(grep, find, sed),介绍这三个命令的参数用法和大量实例。