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nlp-lang

nlp-lang

自然语言处理工具包，提供词语标准化、汉字转拼音等功能

该项目封装了常用的自然语言处理工具和组件，如词语标准化、tire树结构、文本断句、html标签清理、Viterbi算法等。组件还包括汉字转拼音、简繁体转换、bloomfilter、指纹去重、SimHash相似度计算、词共现统计、内存搜索提示和WordWeight统计等。

nlp-lang自然语言处理词语标准化Viterbi算法词频统计Github开源项目
访问官网GitHub

项目介绍：nlp-lang

nlp-lang 是一个强大的基础工具包，旨在为自然语言处理（NLP）领域中的各类项目提供便捷的工具。它集成了一系列常用的功能，帮助开发者轻松应对文本处理中的多种需求。

核心功能

工具类型功能

nlp-lang 项目涵盖的工具功能主要包括：

  • 词语标准化：用于统一词语的格式，使其符合标准化要求，便于后续处理。
  • Trie树结构和双数组Trie树：高效的数据结构，用于快速查找和存储字符串集合，常用于词典实现。
  • 文本断句：将整段文本分割成句子，使其更易于分析和处理。
  • HTML标签清理：去除文本中的HTML标签，保留纯文本内容。
  • Viterbi算法增强：提高序列标注问题的处理能力，帮助找到最大可能的标记序列。

组件类型功能

除了基本工具外，nlp-lang 还包含多个强大的组件：

  • 汉字转拼音：实现汉字到拼音的转换，支持处理中文文本的发音方式。
  • 简繁体转换：在简体中文和繁体中文之间进行转换，确保文本的多种表现形式支持。
  • Bloom过滤器：一种概率型数据结构，帮助快速判断元素是否在集合中，常用于大规模数据处理。
  • 指纹去重：借助哈希算法实现数据去重，消除重复内容。
  • SimHash文章相似度计算：评估不同文本之间的相似度，判定文本重复或关系。
  • 词共现统计：计算词与词之间的共现频率，为关系分析提供数据支持。
  • 基于内存的搜索提示：快速生成搜索提示，提高用户体验和检索效率。
  • WordWeight词频统计：包括词频统计、逆文档频率（idf）统计以及词类别相关度统计，为词汇分析提供支持。

项目构建

使用 Maven 构建 nlp-lang 项目是非常简单的。开发者只需在项目的 pom.xml 文件中添加相关的依赖配置：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.nlpcn</groupId>
        <artifactId>nlp-lang</artifactId>
        <version>1.7.6</version>
    </dependency>
</dependencies>

通过这些功能，nlp-lang 项目帮助开发者在自然语言处理的各种场景中高效地进行数据处理与分析，避免重复“造轮子”的困扰，提升项目开发效率。

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