cwsharp-go是golang的文本分词包,支持中文、英文以及中英混合词组,除此之外,提供自定义分词的扩展(比如日文、韩文或其它语种)。
.NET版:CWSharp-C#
$ go get github.com/zhengchun/cwsharp-go
$ cd main
$ go run main.go Hello,World!你好,世界!
cwsharp-go支持多种分词算法,你可以根据需求选择适合自己的或者自定义新的分词算法。
标准的基于词典的分词方法。
tips: 建议使用单一实例,避免每次分词都需重新加载字典
tokenizer, err := cwsharp.New("../data/cwsharp.dawg") //加载字典 iter := tokenizer.Tokenize(strings.NewReader("Hello,world!你好,世界!")) for tok, ok := iter(); ok; tok, ok = iter() { fmt.Printf("%s/%s ", tok.Text, tok.Type) } >> hello/w ,/p world/w !/p 你好/w ,/p 世界/w !/p
二元分词方法,无需字典,速度快,支持完整的英文和数字切分。
iter := cwsharp.BigramTokenize(strings.NewReader("世界人民大团结万岁!")) for token, ok := iter(); ok; token, ok = iter() { fmt.Printf("%s/%s ", token.Text, token.Type) } >> 世界/w 界人/w 人民/w 民大/w 大团/w 团结/w 结万/w 万岁/w !/p
标准的英文分词,无需字典,适合切分英文的内容,中文会被当做独立的字符输出。
iter := cwsharp.WhitespaceTokenize(strings.NewReader("Hello,world!你好!")) for token, ok := iter(); ok; token, ok = iter() { fmt.Printf("%s/%s ", token.Text, token.Type) } >> hello/w ,/p world/w !/p 你/w 好/w !/p
TokenizerFunc是自定义分词的扩展接口帮助类,允许你自定义新的分词。
type TokenizerFunc func(io.Reader) Iterator
Go Web开发 Go web demo示例 使用net/http标准库完成 package main import ( "fmt" "net/http" ) /* ResponseWriter 给浏览器的反馈信息 Request 响应 */ func sayHello(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { // 表示接受返回值,
连接端口 hhtp.ListenAndServer("ip加端口",nil) err := http.ListenAndServe(":9000", nil) 域名分页 如 127.0.0.1:900/index http.HandleFunc("/index ",index ) http.HandleFunc("/index", index) 后面的index是函数 前面的 才是定义 什么
用 rpc 实现远程过程调用 Go 程序之间可以使用 net/rpc 包实现相互通信,这是另一种客户端-服务器应用场景。它提供了一种方便的途径,通过网络连接调用远程函数。当然,仅当程序运行在不同机器上时,这项技术才实用。rpc 包建立在 gob 包之上,实现了自动编码/解码传输的跨网络方法调用。 服务器端需要注册一个对象实例,与其类型名一起,使之成为一项可见的服务:它允许远程客户端跨越网络或其他
go web编程 https://www.kancloud.cn/kancloud/web-application-with-golang/44131
后端 golang(仅作为后端webAPI,不学习模板引擎的相关知识) 整体步骤 创建handlefunc,同时启动监听服务 连接数据库 获得请求body里面的json数据,解析json数据,并将解析出的数据作为条件查询数据。 将查询出的数据转成json格式字符串,并写入流中返回。 package main import ( "database/sql" "encoding/json" "f
CWSharp 是 .Net 的中文分词组件,支持中英文或者混合词组,提供自定义词典功能,支持Lucene.Net。 特性 支持多种分词器 StandardTokenizer BigramTokenizer StopwordTokenizer 可扩展的自定义分词接口 支持自定义词典 支持Lucene.Net分词 MIT授权协议 安装&编译 NuGet nuget install CWSharp P
Genius Genius是一个开源的python中文分词组件,采用 CRF(Conditional Random Field)条件随机场算法。 Feature 支持python2.x、python3.x以及pypy2.x。 支持简单的pinyin分词 支持用户自定义break 支持用户自定义合并词典 支持词性标注 Source Install 安装git: 1) ubuntu or debian
介绍 现阶段,应用于搜索引擎和自然语言处理的中文分词库五花八门,使用方式各不统一,虽然有适配于Lucene和Elasticsearch的插件,但是我们想在多个库之间选择更换时,依旧有学习时间。 Hutool针对常见中文分词库做了统一接口封装,既定义一套规范,隔离各个库的差异,做到一段代码,随意更换。 Hutool现在封装的引擎有: Ansj HanLP IKAnalyzer Jcseg Jieba
本文向大家介绍PHPAnalysis中文分词类详解,包括了PHPAnalysis中文分词类详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 PHPAnalysis是目前广泛使用的中文分词类,使用反向匹配模式分词,因此兼容编码更广泛,现将其变量与常用函数详解如下: 一、比较重要的成员变量 $resultType = 1 生成的分词结果数据类型(1 为全部, 2为 词典词汇及单个中日韩简
中文分词是怎么走到今天的 话说上个世纪,中文自动分词还处于初级阶段,每句话都要到汉语词表中查找,有没有这个词?有没有这个词?所以研究集中在:怎么查找最快、最全、最准、最狠......,所以就出现了正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向扫描法、助词遍历法......,用新世纪比较流行的一个词来形容就是:你太low了! 中文自动分词最难的两个问题:1)歧义消除;2)未登陆词识别。说句公道话,没有上个世纪
关于中文分词的详细配置实例和分词词典的自定义设置,可以访问Coreseek网站中文分词核心配置查看。 核心配置: charset_dictpath = /usr/local/mmseg3/etc/ charset_type = zh_cn.utf-8 #charset_table = .................... #需将原有的该配置注释掉 ngram_le