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打造通用ASP.NET数据分页控件

对于几乎所有的数据表现Web应用来说，组织好数据的显示方式、避免给用户带来混乱的感觉就是最主要的目标之一。每个页面显示20条记录当然是可以接受的，但每页显示10000条记录就很容易给用户带来不便了。将数据分成多个页面显示，即对数据进行分页，是解决此类问题的最常见的办法。 　　一、慨述 　　ASP.NET本身只提供了一个支持数据分页的控件，即DataGrid分页控件，不过它比较适合Intranet环

jieba模块中文分词应用场景案例

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NLP|中文分词技术及应用

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中文分词_中文分词及其应用

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NLP基础笔记1——中文分词技术

一、简介 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。 中文分词是其他中文 (信息) 处理的基础，搜索引擎、机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都需要用到分词。 目前主流分词方法：基于规则，基于统计以及二者混合。 基于规则的分词：主要是人工建...

中文分词常见方法

作者：竹间智能 Emotibot 链接：https://www.zhihu.com/question/19578687/answer/190569700 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常

中文分词技术及应用

中文分词技术及应用 中文分词算法有5大类： 1、 基于词典的方法 2、基于统计的方法 3、基于规则的方法 4、基于字标注的方法 5、基于人工智能的技术（基于理解）的方法 中文分词目前有4个瓶颈： 1、 分词歧义 2、未登陆词识别 3、分词粒度问题 4、错别字与谐音字规范化 中文分词有5大评价标准： 1、分词正确率 2、切分速度 3、功能完备性 4、易扩展性与可维护性 中文信息处理包括3个层...

基于字典的中文分词

主要介绍了常用的中文分词方法，并详细介绍了基于字典的中文分词方法，并使用 Python 构建出来一个基于正向最大匹配方法的分词器，并与 jieba 进行了对比。

中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo（net）

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列举：中文分词算法你知道几种？ 摘要：看似普通的一句话，甚至几个词，在机器眼里都要经过好几道“程序”。这个过程主要靠中文分词算法，这个算法分为三大类：机械分词算法、基于n元语法的分词算法、基于隐马尔可夫模型的分词算法，本文将为大家重点介绍 来源：数据猿  作者：江永青  原文链接：http://www.datayuan.cn/article/4671.htm 前言 中文分词

常用中文分词方法

一、正向最大匹配FMM从左到右将待分词文本中的最多个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切分出一个词。二、逆向最大匹配从右到左将待分词文本中的最多个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切分出一个词。三、双向最大匹配正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法．如果两个算法得到相同的分词结果，那就认为是切分成功，否则，就出现了歧义现象或者是未登录词问题。四、N-gram双向最大匹配基于字符串的分词方法中的正向最大...

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中文分词(jieba)

中文分词 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。jieba 是目前Python中文分词组件之一。 特点 支持四种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式...

自然语言处理入门（4）——中文分词原理及分词工具介绍

本文首先介绍下中文分词的基本原理，然后介绍下国内比较流行的中文分词工具，如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR，上述分词工具都已经在github上开源，后续也会附上github链接，以供参考。 1.中文分词原理介绍 1.1 中文分词概述 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的

学习笔记-分词的策略融合和场景应用

1 词性标注 1.1常见的词性集 百度词性集（24个） ICTCLAS汉语词性（39个） ICTPOS3.0词性（94个） 人民日报词性集（103个） jieba词性集（64个） 1.2词性标注做法 机械切分，从词典获得词性 模型切分，从模型中获取；（需要额外的分词词性序列标注模型） 1.3一词多性问题 我 的 喜欢：喜欢为vn 我 喜欢 他 ：喜欢为v 对于机械分词如何解决一词多性？ 可以训练一个词性的HMM模型 （统计三个参数矩阵：初始状态矩阵、状态转移矩阵..

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