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Lucene.Net与盘古分词的C#示例。

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简介:
Lucene.Net+盘古分词曾是广泛应用于中文信息检索的常用组合方案。然而,由于盘古分词的更新停止以及与Lucene.Net 3.0版本之间的不兼容性问题,导致了用户在实际应用中可能遇到的困难。为避免用户在探索过程中产生不必要的困扰,我搭建了一个演示示例,其中包含了Lucene.Net 2.9与盘古分词 2.3 两个模块的完整源代码,旨在提供一个便于研究和学习的资源。

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客服
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  • Lucene.NetC#代码
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    本项目提供使用Lucene.Net搜索引擎库结合盘古分词进行中文搜索处理的C#示例代码,适用于需要高效索引和检索功能的应用开发。 Lucene.Net与盘古分词是常见的中文信息检索组合。然而随着盘古分词停止更新,它已不再兼容于Lucene.Net3.0版本。为了帮助大家避免遇到技术难题,我使用了Lucene.Net2.9和盘古分词2.3搭建了一个示例项目,并提供了两个模块的源代码以供研究参考。
  • C# 工具
    优质
    C#盘古分词工具是一款基于盘古中文分词技术开发的C#版开源分词组件,适用于各类.NET项目中的中文自然语言处理需求。 1. 修改字典格式以提高加载速度。 2. 增强对英文专业术语的支持(如C++, C# 等),只要它们被加入到词库中即可正确识别出来。 3. 引入词频判断功能,在无法确定最佳分词结果时,依据各词汇出现的频率来决定取舍。 4. 提供优先考虑高频词汇选项。通过开启 FreqFirst 选项动态调整分词粒度以适应不同需求。 5. 增强中文人名识别能力,统计并定位特定的人名前缀和后缀模式。 6. 实现对未登录的中文词语出现频率进行统计,并与已知词条一样处理这些高频词汇。 7. 开发自动更新字典功能。超过设定阈值(通过 UnknownWordsThreshold 参数指定)的新词将被加入到现有字典中,但建议手动添加而非自动化操作以确保准确性。(需开启 AutoInsertUnknownWords 选项) 8. 引入定期保存机制来保护修改后的词汇列表和统计结果。 9. 提供KTDictSeg.xml配置文件用于设置分词参数。 10. 集成Lucene.net支持,提供 KTDictSegAnalyzer 分析器以兼容该搜索引擎框架。 11. 设计字典管理功能,包括添加、删除或修改词条的操作界面。 12. 在字典管理中加入批量导入未登录词汇的选项,帮助用户手动筛选并插入合适的词语至词库之中(推荐使用)。 13. 提供一个结合了Lucene.net和KTDictSegAnalyzer的新闻搜索示例程序包,项目命名为 Demo.KTDictSegAnalyzer 。 此外,在源码版本 src_V1.3.01 和可执行文件与配置文件集合 rel_V1.3.01 中包含了一系列工具及资源。词库、停用词表以及统计结果的人名前后缀信息被保存在 Data 文件夹内,而 News 目录则存放了利用 Lucene.net 构建的新闻搜索索引实例。 另外还提供了一个名为 News.zip 的文件,它包含了大约 30,000 条从不同网站采集来的过时新闻记录(约2千万字),供学习和测试之用。需要注意的是,在导入 news.xml 文件前,请确保该文件与 Demo.KTDictSegAnalyzer.exe 执行程序位于同一目录下。
  • 更新版代码及库和工具
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    本资源包提供最新版本的盘古框架代码、优化后的中文分词词库以及实用开发工具,助力开发者提升应用性能与用户体验。 新版盘古分词组件结合了作者之前开发的KTDictSeg中文分词的经验,并采用了最新的技术进行重新编写。Pan Gu Segment是一个能够对句子中的中英文词语进行分割处理的库,它支持多种语言文字的分词需求。该工具旨在为用户提供更高效、准确的语言处理能力,适用于各种自然语言处理场景。
  • 利用此工具可更新库并加入自定义汇。。。
    优质
    这是一款实用的语言处理工具,专门设计用于更新和扩展盘古分词系统的词汇库,支持用户添加个性化词语,增强文本分析功能。 可以通过该工具对盘古分词的词库进行升级,并添加所需的词汇。
  • NLPIR
    优质
    NLPIR分词示例展示了如何使用自然语言处理工具包NLPIR进行中文文本的自动化分析与处理,包括高效的词汇分割技术。 中文分词、词性标注、词频统计、关键词提取、文本分类、情感分析以及摘要提取是自然语言处理中的关键技术。
  • 游戏Unity
    优质
    本项目融合了中国古典诗词的魅力与Unity引擎的强大功能,旨在开发一款寓教于乐的古诗词学习游戏,让玩家在游戏中感受中华文化的博大精深。 1. 模型:需要设计基本且完整的人物模型与场地模型,并确保这些模型符合古诗意境的要求。可以从资源商店下载素材并正确导入使用或自行搭建。 2. 用户注册和登录:玩家必须先完成合法的用户注册及登录,才能正常使用游戏功能。要求运用 ScriptableObject 类来存储数据信息。 3. 漫游功能:编写脚本来实现基本的漫游操作,包括通过 wsad(或者上下左右)键控制角色移动方向以及使用鼠标进行视角旋转和利用滚轮调整镜头距离等功能。 4. 用户界面展示:游戏应包含开始页面、简介页面、答题页、积分显示页、音乐设置页及结束画面等,并支持各页面之间的交互与跳转功能。 5. 背包系统:开发一个简单的背包管理系统,玩家通过与场景中的物品进行互动(例如使用射线投射技术)来收集所需物件。当所有必需品都被成功获取后,才能解锁答题环节并获得相应积分奖励。要求利用 ScriptableObject 类来进行背包数据的存储操作;若未按此方式实现,则该项任务不计分。 6. 音效系统:游戏内需包含至少两种基本音效,并允许玩家通过按钮控制音乐播放、暂停和切换等操作,同时支持调节音量大小的功能。
  • 字典在自然语言处理中应用
    优质
    本文探讨了古诗词词库及字典在自然语言处理领域中分词技术的应用价值,分析其优势和挑战,并提出改进策略。 古诗词相关的词库字典在自然语言处理中的分词方面具有重要作用。
  • 库中自然语言处理_farewell.txt
    优质
    本项目专注于开发适用于古诗词文本的自然语言处理技术,特别强调在诗词语料中进行精准分词的研究与应用。通过深入分析古典文学作品的语言特点,旨在提高对古代汉语的理解和处理能力,为古诗词的学习、研究及普及提供技术支持。 自然语言处理(NLP)是计算机科学与语言学的交叉领域,旨在使机器能够理解和生成人类语言。分词作为其中的关键步骤,在中文文本处理中尤为重要,因为汉字之间没有空格来区分词语边界。 古诗词分词则是自然语言处理技术的一个重要应用案例。具体而言,它包括以下几个方面: 1. 中文分词原理:将连续的字符序列拆分为有意义的词汇单位是这项工作的核心任务。实际操作时通常使用字典、规则匹配和统计模型等方法来完成这个过程。 2. 规则与统计模型相结合:在处理古诗词这种特殊文体时,系统不仅需要依赖于韵律和平仄等语言学规则来进行分词,还需结合大规模语料库训练出的统计模型以提高准确度。 3. 确定词性:为后续分析任务(如情感分类、主题提取)提供支持的前提是能够正确识别每个词汇的基本属性(名词、动词等)。例如,“西辞黄鹤楼”中“西”表示方位,而“黄鹤楼”则是专有名词。 4. 词汇歧义消解:由于古诗词中的某些词语可能有多种含义或用法,因此需要根据上下文来判断其最合适的解释。“孤帆远影碧空尽”的例子展示了如何通过语境理解来解决这种问题。 5. 特殊结构处理:考虑到诗歌特有的对仗、排比等修辞手法,在分词时需特别注意这些形式上的特点以确保准确性。例如,“莫愁前路无知己,天下谁人不识君”中的词语搭配就需要保持一致性和合理性。 6. 现代技术的应用:尽管传统的方法如字符串处理仍然有效,但深度学习模型(比如基于Transformer架构的预训练语言模型)在理解和解析复杂文本方面显示出更强大的能力。通过大量数据进行自我学习,这些先进工具能够应对更加复杂的自然语言现象。 7. 实际应用实例:“farewell.txt”文件中的古诗词分词处理有助于建立一个便于检索和注释的语料库,并为诗歌风格分析、情感分类及作者识别等研究提供基础支持。
  • 文档-
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    本文档为词法分析示例,详细介绍了如何进行编程语言中的词法分析过程,包括正则表达式定义、分词器实现等关键步骤。适合初学者参考学习。 词法分析涉及自动构造工具LEX的应用。该过程包括正规集、正规式以及有限自动机(NFA DFA)的使用,并涉及到正规文法的知识结构描述与识别。 具体步骤如下: 1. 正规集定义。 5. 生成正规式。 6. 构建有限状态自动机(DFA和NFA)。 2. 应用词法规则。 3. 使用LEX工具进行词法分析的实现。 4. 文法描述与识别。
  • 用Python一钟创作
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    利用Python编程实现快速创作古诗词的教程,通过简单的代码在一分钟内生成富有诗意的作品,适合对诗歌和编程感兴趣的读者尝试。 Python文本生成程序可以从零训练词向量,在一分钟内生成古诗对联。