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1月10日云栖精选夜读 | 12亿行代码,阿里巴巴这一年的技术报告和梦想报告

78年前,图灵用代码编译出的情报破解系统,让二战至少提前2年结束,挽救了2000万人的生命;50年前,登月科学家敲下的一行关键代码,启动了阿波罗号的着陆,成就了人类的一大步;30年前,蒂姆·伯纳斯·李利用代码创造了万维网,让普通人也能够通过互联网连接全世界……如同数字世界的艺术家、数字文明的建筑师,各个时代的工程师科学家们正在用一行行代码改变世界。 热点热议 12亿行代码,阿里巴巴这一年的技术报告和梦想报告 作者:阿里云头条 报告!这群阿里工程师在偷偷养猪 作者:技术小能手发表在:阿里技术 2018年自然语言处理最值得关注的研究、论文和代码 作者:【方向】 知识整理 jenkins下载安装及插件使用配置 作者:the_script 技本功丨create-react-app升级webpack4填坑 作者:袋鼠云 算法总结 作者:黑夜路口 如何定位RDS MySQL内存使用率高? 作者:漫天花雨 一篇文章带你入门Zookeeper 作者:动力节点 美文回顾 5分钟记住列表的使用功能-Python基础前传(7) 作者:朱元禄 CDN - API 类型问题排查 作者:张医博 更安全的元组-Py...

HanLP分词命名实体提取详解

分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章,文章中分享的内容略有一段时间(使用的hanlp版本比较老),最新一版的hanlp已经出来了,也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升! 文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程。对于文本来说,由于语言组织形式各异,表达方式多样,文本里面提到的很多要素,如人名、手机号、组织名、地名等都称之为实体。在工程领域,招投标文件里的这些实体信息至关重要。利用自然语言处理技术从形式各异的文件中提取出这些实体,能有效提高工作效率和挖掘实体之间的潜在联系。 文本预处理 1、文本清洗 目前,大部分招中标项目信息都是发布在各个网站上,所以我们获取的主要是网络文本。网页中存在很多与文本内容无关的信息,比如广告,导航栏,html、js代码,注释等等。文本清洗,就是通过正则匹配去掉这些干扰信息,抽取出干净的文本内容。 2、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...

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