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hanlp自然语言处理包的基本使用--python

hanlp拥有:中文分词、命名实体识别、摘要关键字、依存句法分析、简繁拼音转换、智能推荐。 这里主要介绍一下hanlp的中文分词、命名实体识别、依存句法分析,这里就不介绍具体的hanlp的安装了,百度教程很多,可以看这里:http://hanlp.com/里面也有相关的一些介绍。 我以前还使用过jieba分词和LTP,综合来说,LTP是做的相对要好一点,特别是中文处理这一块,但是它的最大缺点是不开源,而hanlp功能更齐全而且开源,更加有利于大家的项目开发的使用。 首先使用hanlp对中文进行处理的前提是大家已经安装好了hanlp: 第一将这几个放在你的项目下, 然后点击hanlp.propertiess,更改 保证你的data数据在这个目录之下 下面贴上一些处理自然语言的基本方法(以下代码并非原创,来自于百度上的大神): #-*- coding:utf-8 -*- from jpype import * startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=D:\python_projects\zhengzebiaodashi\hanl...

传统联络中心已死?看“小A云”如何为企业提升商机转化效率丨科技云·视角

在互联网新型业务的进攻下,传统联络中心该如何跨入数字化转型的快车道,转变为传统企业全新的商业利器? 这样一组数据大家一定不陌生: 2013年,支付宝的诞生开启移动支付时代,至2017年中国移动支付已超过202.9万亿元,蚕食了传统银行卡和信用卡的半壁江山。 2016年,盒马鲜生凭借线上线下一体化经营模式开启“新零售”模式的新风口。与此同时,零售巨头沃尔玛在全球关闭269家门店,裁员1.6万人。 2018年,在线教育公司VipKid成立4年营收即破50亿,老牌教育机构新东方实现这一目标则用了19年。 互联网新物种的快速诞生,令金融、零售、教育等传统行业应接不暇。在残酷的市场竞争下, 传统行业感到了前所未有的冲击和压力。 数字化转型势在必行,但是如何“互联网+”,如何用技术赋能业务,提高自身竞争力,却是传统企业高层们最大的焦虑,尤其是保险、金融、教育培训等这类以联络中心为核心业务拓展和服务模式的企业,被互联网的新兴玩家打得措手不及,该如何在现有模式上提升商业效率? 智能化的云联络中心成未来趋势 值得注意的是,一个新的趋势正在诞生。据艾瑞数据显示,联络中心系统正在经历本地部署到云端部署的迁移...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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