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适合设计师看的设计网站_全面的客户管理系统_交换友链要注意什么_百度主页网址

时间:2025/7/11 15:10:42来源:https://blog.csdn.net/ryo1060732496/article/details/143440328 浏览次数:0次
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拓展阅读

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jieba-fenci 02 结巴分词原理讲解之数据归一化 segment

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关键词系列专题

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开源项目

为了便于大家学习,项目开源地址如下,欢迎 fork+star 鼓励一下老马~

nlp-keyword 关键词

pinyin 汉字转拼音

segment 高性能中文分词

opencc4j 中文繁简体转换

nlp-hanzi-similar 汉字相似度

word-checker 拼写检测

sensitive-word 敏感词

前言

前面一些内容,我们介绍了分词。

以及 TF-IDF 的实现原理。

当然,这些都是知识,但不是工具。

我们将其转换为方便可用的 java 工具。

nlp-keyword

nlp-keyword 高性能的 java 分词关键词提取实现,基于分词 segment。

愿景:成为 java 最好用的关键词工具。

特性

  • 基于 TF-IDF 算法的关键字算法

  • 灵活的条件指定

变更日志

快速开始

maven 引入

<dependency><groupId>com.github.houbb</groupId><artifactId>keyword</artifactId><version>1.0.0</version>
</dependency>

快速开始

  • 获取关键词
final String text = "这是一个伸手不见五指的黑夜,夜太美。";List<IKeywordResult> keywords =  KeywordHelper.keyword(text);
Assert.assertEquals("[伸手不见|0.86879235325, 太美|0.70848301840625, 伸手不见五指|0.63371734601875, 黑夜|0.509854654010625, 伸手|0.43563643037625]", keywords.toString());
  • 指定返回的个数
final String text = "这是一个伸手不见五指的黑夜,夜太美。";List<IKeywordResult> keywords =  KeywordHelper.keyword(text, 1);
Assert.assertEquals("[伸手不见|0.86879235325]", keywords.toString());
  • 指定返回的格式
final String text = "这是一个伸手不见五指的黑夜,夜太美。";List<String> keywords =  KeywordHelper.keyword(text, 1, KeywordResultHandlers.words());
Assert.assertEquals("[伸手不见]", keywords.toString());

ROAD-MAP

  • [] 字典数据独立,便于用户自定义选择

  • [] 文本相似度

  • [] auto-summary 自动摘要

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