FoolNLTK
中文处理工具包
特点
可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词
基于BiLSTM模型训练而成
包含分词，词性标注，实体识别, 都有比较高的准确率
用户自定义词典
Install
pip install foolnltk
使用说明
分词
import fool text = "一个傻子在北京" print(fool.cut(text)) # ['一个', '傻子', '在', '北京']
命令行分词
python -m fool [filename]
用户自定义词典
词典格式格式如下，词的权重越高，词的长度越长就越越可能出现, 权重值请大于1
难受香菇 10 什么鬼 10 分词工具 10 北京 10 北京天安门 10
加载词典
import fool fool.load_userdict(path) text = "我在北京天安门看你难受香菇" print(fool.cut(text)) # ['我', '在', '北京天安门', '看', '你', '难受香菇']
删除词典
fool.delete_userdict();
词性标注
import fool
text = "一个傻子在北京"
print(fool.pos_cut(text))
#[('一个', 'm'), ('傻子', 'n'), ('在', 'p'), ('北京', 'ns')]
实体识别
import fool text = "一个傻子在北京" words, ners = fool.analysis(text) print(ners) #[(5, 8, 'location', '北京')]
注意
暂时只在Python3 Linux 平台测试通过
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foolnltk是一个基于深度学习的中文分词工具 1、特点： 基于BiLSTM模型训练而成 包含分词、词性标注、实体识别，都有比较高的准确率 用户定义词典 知乎网址：https://www.zhihu.com/search?type=content&q=FoolNLTK%E7%AE%80%E4%BB%8B git 网址：https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLT
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FoolNLTK — 作者号称“可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词”。 这个开源工具包基于BiLSTM模型训练而成，功能包含分词，词性标注，实体识别。并支持用户自定义词典，可训练自己的模型及批量处理文本。 1.准备 开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。 如果你用Python的目的是数据分
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1.前言 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词 基于BiLSTM模型训练而成 包含分词，词性标注，实体识别, 都有比较高的准确率 用户自定义词典 2. 安装 安装foolnltk之前，电脑必须先安装tensorflow，且 tensorflow的版本不能高于2.0, 如果高于则必须先 uninstalll, 然后在安装1.X版本的。 我用的python 3.x, 具体如下： t
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FoolNTLK的使用 简介 NLTK（自然语言处理工具包）可以说是五花八门，但是，用户wu.zheng开源的这个使用双向LSTM构建的中文处理工具包FoolNLTK，不仅可以实现分词、词性标注和命名实体识别，同时还能使用用户自定义字典加强分词的效果。该工具包Github官方地址，不过，最近的一次维护已经是一年前了。该工具包有Java版本，Pyhton版本后端使用TensorFlow。 工具包特点
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FoolNLTK是一个使用双向 LSTM 构建的中文处理工具包，该工具不仅可以实现分词、词性标注和命名实体识别，同时还能使用用户自定义字典加强分词的效果。 中文处理工具包 GitHub 地址：https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK 本文中应用了FoolNLTK，对三体的第一部中的命名实体进行了分析，统计了相关人物，相关企业和相关组织在文中出现的次数占比。
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原文链接: python3 FoolNLTK 自然语言处理 分词 上一篇: neo4j 导入数据的优化 下一篇: Python3 豆瓣登录并评论,保存登录状态 github https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK 特点 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词 基于 BiLSTM模型 训练而成 包含分词，词性标注，实体识别, 都有比较高的准
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FoolNLTK 中文处理工具包 GitHub 用户开源了一个使用双向 LSTM 构建的中文处理工具包，该工具不仅可以实现分词、词性标注和命名实体识别，同时还能使用用户自定义字典加强分词的效果。 特点 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词 基于BiLSTM模型训练而成 包含分词，词性标注，实体识别, 都有比较高的准确率 用户自定义词典 可训练自己的模型 批量处理 依赖关系：（W
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个人接触的分词器 安装 调用 jieba“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件https://github.com/fxsjy/jieba 清华大学THULAC：一个高效的中文词法分析工具包 https://github.com/thunlp/THULAC-Python FoolNLTK可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词 https://github.com/
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中文分词工具比较 6大中文分词器测试（jieba、FoolNLTK、HanLP、THULAC、nlpir、ltp） 哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba 个人接触的分词器 安装 调用 jieba“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件https://github.com/fxsjy/jieba THULAC清华大学：一个高效的中文词法分析工具包 ht
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中文处理FoolNLTK 这是一个中文处理工具，提供BiLSTM来分词。 特性，基于BiLSTM模型来训练、准确度高、可用户自定义字典、 支持自训练、允许batch处理、 速度不是最快的，但接近市场上的大部分开源工具。 依赖：python3 安装： pip install foolnltk 使用： python -m fool [filename] 用户可自定义字典，格式如下 难受香菇 10 什么
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注意不是 pip-conda install fool 而是 pip-conda install foolnltk 使用 import fool 依赖包 absl-py-0.8.1 astor-0.8.0 foolnltk-0.1.6 gast-0.2.2 google-pasta-0.1.7 grpcio-1.24.1 keras-applications-1.0.8 keras-prep
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python 中文分词 工具包，如jieba,pkuseg，hanNLP ，下面介绍另外一种新的中文分词工具包foolnltk FoolNLTK — 作者号称“可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词”。 这个开源工具包基于BiLSTM模型训练而成，功能包含分词，词性标注，实体识别。并支持用户自定义词典，可训练自己的模型及批量处理文本。 如何安装： pip install fool
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介绍 逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。 Hutool针对此格式，参考FastCSV项目做了对CSV文件读写的实现(Hutool实现完全独立，不依赖第三方) CsvUtil是CSV工具类，主要封装了两个方法： getReader 用于对CSV文件读取 getWriter
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由于Eclipse的资源文件编辑器不支持将中文信息转换成“\uxxxx”格式的UCS2编码，因此，不能使用Eclipse自带的资源文件编辑器来编辑中文信息。除了直接在资源文件中输入“\uxxxx”格式的内容外，还可以采用如下的三种方法减少输入中文信息的工作量： 1. 使用native2ascii.exe命令 native2ascii.exe文件是JDK发行包中带的一个命令，该文件可以在<JDK安装
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十二、后处理工具 随着 PostCSS 的不断完善，各种插件如雨后春笋般的涌现出来，其中不乏一些很优秀的插件。 面向未来的 CSS Autoprefixer 根据 caniuse 的数据自动增加前缀，解放双手的利器（??? 推荐? ） postcss-cssnext 支持大量浏览器未实现的标准特性（CSS 变量，嵌套等）（?? 推荐? ） 格式化工具 stylefmt 支持 CSS、SCSS 等多
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预处理工具 不同的 CSS 预处理工具有着不同的特性、功能以及语法。编码习惯应当根据使用的预处理工具进行扩展， 以适应其特有的功能。推荐在使用 SCSS 时遵守以下指导。 将嵌套深度限制在1级。对于超过2级的嵌套，给予重新评估。这可以避免出现过于详实的 CSS 选择器。 避免大量的嵌套规则。当可读性受到影响时，将之打断。推荐避免出现多于20行的嵌套规则出现。 始终将@extend语句放在声明块的第
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本文向大家介绍Java中JSON处理工具类使用详解，包括了Java中JSON处理工具类使用详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了JSON处理工具类的具体代码，供大家参考，具体内容如下 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。
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功能介绍 地理编码指将结构化内容转换为经纬度坐标，逆地理编码指将经纬度坐标转换成结构化地址。使用该功能模块，可以快速批量把Excel文件内的大量地址转换为经纬度信息，或者实现反查。 当前功能模块使用高德接口。由于地理编码与逆地理编码需要使用高德API接口，而API接口日请求次数有限，公共API KEY无法满足大批量请求，使用自己申请的高德KEY可以解决该问题，因此需要申