海量中文智能分词技术白皮书

海量中文智能分词技术白皮书
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技术白皮书

★保密★技术白皮书

项目名称:__海量中文智能分词基础件______

开发单位:_天津海量信息技术有限公司 ____

目录

序言 (2)

第一章产品概述 (3)

1.1产品简介 (3)

1.2产品的适用范围 (3)

1.3产品结构 (3)

第二章产品技术特点 (4)

2.1分词准确率高 (4)

2.2分词效率高 (4)

2.3功能接口丰富,使用灵活方便 (4)

第三章产品功能介绍 (5)

3.1分词功能模块的介绍 (5)

3.2开发接口 (5)

3.3功能列表 (6)

第四章典型应用 (7)

4.1KM知识管理系统 (7)

4.2搜索引擎 (7)

4.3辞书出版 (7)

4.4信息服务 (8)

4.5网站信息发布 (8)

第五章产品性能指标 (8)

第六章运行环境 (8)

6.1WINDOWS (8)

6.2LINUX (9)

6.3UNIX (9)

第七章成功案例 (9)

7.1商务印书馆 (9)

7.2慧聪搜索引擎 (10)

7.3其他案例 (10)

序言

1.什么是中文分词?

中文分词就是将连续的字序列按照一定的规范切分成词序列的过程。众所周知,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段可以通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,但是在词这一层上,中文比之英文要复杂的多、困难的多。

2.中文分词的应用

中文分词主要应用于信息检索、汉字的智能输入、中外文对译、中文校对、自动摘要、自动分类等很多方面。下面就以信息检索为例来说明中文分词的应用。

通过近几年互联网的发展,互联网上的信息也在急剧膨胀,各类信息混杂在一起,要想充分利用这些信息资源就要对它们进行整理,如果面对中文信息不采用分词技术,那么整理的结果就过于粗糙,而导致资源的不可用,例如:“制造业和服务业是两个不同的行业”和“我们出口日本的和服比去年有所增长”中都有“和服”,如果都作为一个词来处理,结果是检索“和服”的相关信息,会将他们都检索到。很显然,检索到第一条信息是不恰当的。

通过引入分词技术,可以使机器对信息的整理更准确、更合理,在“制造业和服务业是两个不同的行业”中“和服”不会被当作一个词来处理,那么检索“和服”当然不会将它检索到,使得检索结果更准确,效率也会大幅度的提高。

3.中文分词的意义和作用

要想说清楚中文分词的意义和作用,就不得不提到智能计算技术。智能计算技术涉及的学科包括物理学、数学、计算机科学、电子机械、通讯、生理学、进化理论和心理学等等。简单的说,智能计算就是让机器“能看会想,能听会讲”。要想实现这样的一个目标,首先就要让机器理解人类的语言,只有机器理解了人类的语言文字,才能使人与机器的交流成为可能。

对于自然语言来讲,“词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分”,所以对于中文来讲,将词确定下来是理解自然语言的第一步,只有跨越了这一步,中文才能像英文那样过渡到短语划分、概念抽取以及主题分析,以至于自然语言理解,最终达到智能计算的最高境界,实现人类的梦想。

中文分词是中文信息处理系统的基础,有着极其广泛的实际应用。从基本的输入系统,到文字处理,以及语音合成,文本检索,文本分类,自然语言接口,自动文摘等等,无处不渗透着分词系统的应用。分词系统的完善与应用,必将促进中文信息处理系统的广泛应用,换言之,也就提高了中文软件对于中文的处理能力,这也将使得计算机用户的日常工作的效率得以提高。

第一章产品概述

1.1 产品简介

海量中文智能分词基础件是海量在中文智能分词技术基础之上推出的分词准确、高效、接口方便灵活,便于二次开发的软件包,以及为使软件包在目标系统中实现最优品质而提供的特定服务。其服务包括:目标系统架构咨询、辅助开发、技术培训、售后支持等。

海量中文分词融合了多种先进、经典的分词方法,采用独特的算法调度机制,形成复方的分词算法。海量分词技术很好的解决了中文分词的两大技术难题,即:歧义切分和新词识别。分词效果因此而获得大幅提升:分词准确率达到99.7%(北大语料封闭测试),同时,通过对分词底层代码的优化分词效率达到每分钟2000万汉字(测试环境为:PC单机 CPU:Amd 2500+;内存512M DDR),使得分词真正达到实用化的水平。

海量中文智能分词基础件在保留海量中文分词技术的优秀性能的前提下,提供了方便灵活的调用接口,以便于在其基础上的二次开发。

1.2 产品的适用范围

作为中文信息处理的核心和汉语自然语言理解的基础,海量中文智能分词基础件有着广泛的应用前景。主要应用领域有:

1)信息检索领域

如:全文检索、主题检索

2)汉字处理领域

如:智能拼音输入、手写识别输入、中文OCR 识别、自动校对、简繁转换

3)语音处理领域

如:语音合成、语音识别

4)内容识别与分析领域

如:信息摘录、自动文摘、自动标引、文本自动分类、自动过滤、数据挖掘5)自然语言理解领域

如:机器翻译、自然语言接口

1.3 产品结构

第二章产品技术特点

多年以来,中文分词技术一直是阻碍中文信息处理技术进一步发展的瓶颈。因为词是能独立活动的有意义的最小语言单位。在词的界定方面,中文不同于西文之处在于,西文词之间是有自然分隔符的,而中文却不具备,需要通过一定的技术手段进行处理,才能将词准确的分离出来,这就是分词技术。所以,西文基本上不用经过分词就可以直接进入到检索技术、短语划分、语义分析等更高一层的技术领域,而对于中文,只有越过这个技术瓶颈问题,分词的准确率足够高、分词速度足够快,中文的信息处理技术才有可能和西文的信息处理技术在一个起跑线上。

分词是中文信息处理从字符处理水平向语义处理水平提升的关键技术之一,是中文智能计算技术的基础。

目前,中文分词技术普遍存在分词准确率低和分词效率不高两方面的问题,海量中文智能分词技术在这两方面都有所突破。通过研究发现,中文自动分词准确率低主要受以下几方面因素的困扰:1)词表收录

2)分词规范

3)新词识别

4)歧义切分

从纯技术角度来看,新词识别和歧义切分是困扰分词的两大技术难点。海量中文智能分词采用复方概念平衡各算法,使海量分词在大规模语料测试中的准确率达到了99.7%(北大语料封闭测试),分词效率2000 万字/分钟(测试环境为:PC单机 CPU:Amd 2500+;内存512M DDR),该指标目前处于国内领先水平,已经达到实用要求。正因如此,海量承担了2000 年度国家863 计划课题——“智能信息内容分析方法研究”。

海量在中文分词技术基础之上推出了海量中文智能分词基础件,作为国内最优秀的中文智能分词产品,海量中文智能分词基础件具有以下特点:

准切分准确率99.7%(北大语料封闭测试)

快2000万字/分钟(测试环境为:PC单机 CPU:Amd 2500+;内存512M DDR)

活丰富的功能接口,使用灵活方便,例如:系统外挂分词规范,用户可自定义。

2.1 分词准确率高

海量分词算法借鉴复方的概念,集成各种算法解决同一个问题,发展了受限的隐马尔科夫模型, 使知识库的冗余大幅降低。同时,在歧义切分和新词识别上投入了很大的力量。海量分词综合采用了最大匹配法、逆向最大匹配法、单扫描分词法、有穷多层次列举法、二次扫描法、全切分、字标注的分词方法等等多种分词方法,规则和统计相结合,最终是多种切分方案的选优,从而获得较为准确的分词结果。

通过在北大语料库中的评测,其分词准确率达到99.7%。

2.2 分词效率高

为了使分词能够达到实际应用的目的,海量对于该产品进行了效率优化工作。主要体现在:

1)对于分词算法进行优化,特别是调度算法的优化设计,可以有效的降低计算的复杂度;

2)对于分词基础件进行代码级的优化,从程序的逻辑设计以及执行步骤上进行优化,关键环节用汇编进行了翻写,从而可以最大程度的提升分词效率。

通过以上的效率优化工作,分词效率达到每分钟2000万字,其测试环境为:PC单机 CPU:Amd 2500+;内存512M DDR

2.3 功能接口丰富,使用灵活方便

海量中文智能分词基础件提供了丰富的接口,以满足不同用户的需求。主要接口包括:分词初始化,码制选择,是否检索优化,是否需要格式化,分词模式,加载用户自定义词典以及其他附加信息的输出等等。通过这些接口的组合使用,可以满足目前所有的分词调用需求。

第三章产品功能介绍

3.1 分词功能模块的介绍

该产品的主要模块是中文分词模块,该模块可以实现将字序列的文本转化为词序列的文本。

3.2 开发接口

海量中文智能分词功能基础件对外提供了四类接口:

1.基本接口

基本接口是使用本软件包所需的基本功能函数。海量中文智能分词功能基础件提供的基本接口有四个:

1)HLInitSeg:初始化海量分词系统,加载分词用数据,可在ANSI和UNICODE版本中使

用。

2)HLUnInitSeg:卸载海量中文智能分词基础件,释放分词所占资源。

3)HLCreateSegHandle:创建自动中文分词结果句柄。

4)HLCloseSegHandle:关闭分词结果句柄,释放分词结果所占资源。

2. 分词接口

分词接口是用来对指定字符串进行分词的接口。海量中文智能分词功能基础件提供的分词接口有两个:

1)HLSegment:对指定字符串进行分词。

2)HLSegmentEx:对指定字符串进行分词。

3. 获取分词结果接口

获得分词结果接口是用于对分词后的结果进行获取的相关接口。海量中文智能分词功能基础件提供的获取分词结果接口有三个:

1)HLGetResultCnt:得到分词结果中的词的个数。

2)HLGetResultBuff:得到分词结果的字符串空间。

3)HLGetMin:得到指定的分词结果。

4. 其他接口

本软件包提供了用户自定义词典和英文通配符查找的相关接口。海量中文智能分词功能基础件提供的其他接口有两个:

1)HLLoadUserDict:加载用户自定义词典。

2)HLUnloadUserDict:卸载用户自定义词典。

3.3 功能列表

第四章典型应用

4.1KM知识管理系统

知识管理需要实现分析、辨认和调整文字、语音等各种信息,能够自动进行分类、链接和个性化地传递信息。海量中文智能分词基础件可应用于知识管理系统,辅助信息进行集成、分类,使知识管理系统成为强大的、综合性的信息源。

4.2 搜索引擎

搜索引擎的准确率一直是用户关注的。然而多数搜索引擎并未给使用者提供准确的结果。运用分词技术可以使其自动对请求做分词和断句处理,提高搜索的准确率,去处错误信息。

4.3 辞书出版

辞书的编纂是一项浩繁的工程,需要投入大量的人力物力。其中,语料采集、标注入库、提取书证最为烦琐。以前,这些工作都是依靠人工,因此,辞书的出版缺乏时效性,严重滞后于语言的发展,无法适应信息化社会的需要。另一方面,大量用有经验的编辑人员从事简单的重复劳动,造成人力资源的浪费。

采用分词技术使辞书出版不再需要大量的人力与物力,降低了成本。语料采集、标注入库、提取书证由基于分词技术的软件完成,提高了整理速度,保证了时效性,同时也提高了准确率。

4.4 信息服务

随着信息技术的不断发展,特别是互联网应用的飞速普及。海量、无序的信息需要有效的管理、发布、查询工具。使用基于分词技术的搜索能够帮助可以迅速实现对海量数据的管理和快速查询,以其领先的技术和卓越的性能,成为当之无愧的海量信息管理专家。

4.5 网站信息发布

使用基于分词技术的自动分类技术可方便对大量的资料进行查找与管理,实现网站信息资料的挖掘,帮助网站为访问者提供方便、准确的分类服务。网站发布信息量越大,自动分类越能体现它的作用, 网站的信息发布越便捷。

第五章产品性能指标

版本与性能:针对不同的用户我们将本产品分为五个版本。其价格参见《海量分词版本与价格》。

这些词表包括:中国分类主题词表、中国商用关键词表、行业词表、港台用语词表。

定制码制:根据需求,用户可定制需要增加的码制。可增加的码制有Unicode、BIG5。

第六章运行环境

6.1 WINDOWS

环境要求

?软件开发环境:VC++6.0

?软件支持环境:

Windows98第二版 /Windows Me及其以上版本

推荐使用Windows2000 及其以后版本

?硬件支持环境:最低配置:128M内存,PII400

?提供的开发接口: C/C++

6.2 LINUX

环境要求:

本产品在以下系统环境中测试通过:

* gcc: Configured with: ../configure --prefix=/usr --mandir=/usr/share/man --

infodir=/usr/share/info --enable-shared --enable-threads=posix --disable-checking --

host=i386-redhat-linux --with-system-zlib --enable-__cxa_atexit

* Thread model: posix

gcc version 3.2 20020903 (Red Hat Linux 8.0 3.2-7)

* os: Red Hat Linux release 8.0 (Psyche)

Kernel 2.4.18-14 on an i686

6.3 UNIX

本软件在以下系统环境中测试通过:

* gcc: Reading specs from /usr/local/lib/gcc-lib/sparc-sun-solaris2.8/2.95.3/specs

gcc version 2.95.3 20010315 (release)

* os: Sun OS发行版5.8 Generic_108528_01

第七章成功案例

7.1商务印书馆

商务印书馆是中国近现代出版事业中历史最悠久的出版机构, 以翻译介绍外国哲学、社会科学的学术著作和编纂出版语文工具书为主要任务,兼及研究著作、教材、普及读物等。

2001年海量依靠优秀的中文智能分词技术、中文自动词性标注技术、全文检索技术,中标《商务印书馆辞书语料库及编篡系统》。为商务印书馆开发《语料自动分词及标注系统》和《语料库全文检索系统》。系统实施后可以显著缩短辞书编纂周期,提高编辑工作效率。

海量技术从各个方面全面满足了《商务印书馆辞书语料库及编篡系统》对于分词、标注、检索的需求。作为国内最著名的辞书出版社,商务印书馆选择海量技术证明了海量在中文自动分词、自动标注和全文检索领域技术的领先地位。

7.2慧聪搜索引擎

海量自2003年1月起与慧聪国际软件合作,为其搜索引擎 I-Search2000提供海量中文分词核心技术,全面提升I-Search2000检索准确率和检索效率。

慧聪国际软件,隶属于慧聪国际资讯集团,从事Internet前沿信息技术的开发与应用。I-Search2000 Internet 搜索引擎是慧聪国际软件新一代的综合搜索引擎。目前I-Search2000正在为新浪、搜狐、千龙新闻网、中国网等多家国内知名网站提供搜索服务。

海量与慧聪国际软件合作,利用领先的海量中文智能分词技术,使I-Search2000得到全面提升,成为最优秀的中文搜索引擎之一。

1)海量准确的中文分词,使I-Search2000有效避免了搜索引擎在中文检索中不分词或分词不准所造成的误检。

2)海量分词技术的使用,使I-Search2000实现了基于词的中文检索,检索效率大大提高。

3)使用海量分词技术使I-Search2000索引空间膨胀率大幅度降低,节约存储资源的同时提高了检索速度。

慧聪国际软件对于海量中文分词技术给予了高度的评价,并与海量建立了长期稳定的合作关系。

7.3其他案例

Autonomy、DESE、WISA、中国大百科全书出版社、3721(DBAPP数据库加速产品)、方正研究院(数字图书馆产品)、天津日报、DoNews站内检索、CSDN站内检索、中华书局。

智慧科技-计划管理系统技术白皮书-万达信息

智慧科技-计划管理系统 技术白皮书 1产品定位 各级科委目前对科技计划的管理主要采用电子文档化的管理模式。随着业务工作发展与政府服务职能的深化,业务信息的数据量也不断积累和扩大,现有的管理方式对业务工作的支撑力度开始显得不足,主要体现在信息记录的格式缺乏统一性、信息由多人管理较为分散、对信息的查阅和利用不够便捷等。因此,建设科技计划管理系统,利用更为有效的信息化管理手段变得十分必要。 计划管理系统的建设将以实际业务需求为导向,实现科技计划的全生命周期管理,通过信息化手段规范计划管理业务的管理要素和日常工作,并对收集到的各类要素信息进行更为有效的分析利用,为业务人员在计划管理中的综合处理、高效配置、科学决策提供更为有效的支撑。 凭借多年在信息化系统建设领域的丰富实践经验,我们在方案总体设计方面,周密考虑,充分部署,力争在方案的总体架构方面体现先进性、扩展性和实用性。 一方面,根据各级科委具体需求,采用BS应用结构作为整体应用架构,实现安全的信息交换与业务处理; 其次,采用模块化设计的思想,将各个管理环节标准化和规范化,实现业务开展过程的全面推进; 第三,通过完善的后台管理功能,提供灵活的定制服务,满足业务处理的需求。 整个系统设计在考虑了现有信息系统的使用特点以及现阶段的业务需求的同时,还充分考虑了系统的潜在需求,具有先进性和较高的可扩展性。 系统总体框架如下图:

2主要功能 ●计划可研 计划可行性研究阶段,根据计划指南,部门推荐,完成计划科研报告编写(Word和在线),在计划申报系统中进行填报。 可研报告包含企业信息,计划可研书要求的信息等 ●立项管理: 计划管理最关键过程,根据可研报告,进行立项管理过程。 计划立项审查,和全省市计划库中原有计划进行对比,从计划名称、计划建设内容、考核指标、承担单位、计划负责人等各个方面进行比对, 形成相应的客观报告。 专家根据立项审查结果,进行再次审核,最终形成结果,专家随机取自专家系统库,同时各自打分可以网上网下结合进行,保证其公平透明。 ●计划申报: 计划可研和立项管理结束后,将发放计划正式立项通知书。

中文分词切词超详细分析

前面我们讲个搜索引擎如何搜集网页,今天说下第二个过程网页预处理,其中中文分词就显得尤其重要,下面就详细讲解一下搜索引擎是怎么进行网页预处理的: 网页预处理的第一步就是为原始网页建立索引,有了索引就可以为搜索引擎提供网页快照功能;接下来针对索引网页库进行网页切分,将每一篇网页转化为一组词的集合;最后将网页到索引词的映射转化为索引词到网页的映射,形成倒排文件(包括倒排表和索引词表),同时将网页中包含的不重复的索引词汇聚成索引词表。如下图所示: 一个原始网页库由若干个记录组成,每个记录包括记录头部信息(HEAD)和数据(DATA),每个数据由网页头信息(header),网页内容信息(content)组成。索引网页库的任务就是完成给定一个URL,在原始网页库中定位到该URL所指向的记录。 如下图所示:

对索引网页库信息进行预处理包括网页分析和建立倒排文件索引两个部分。中文自动分词是网页分析的前提。文档由被称作特征项的索引词(词或者字)组成,网页分析是将一个文档表示为特征项的过程。在对中文文本进行自动分析前,先将整句切割成小的词汇单元,即中文分词(或中文切词)。切词软件中使用的基本词典包括词条及其对应词频。 自动分词的基本方法有两种:基于字符串匹配的分词方法和基于统计的分词方法。 1) 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又称为机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。 按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大或最长匹配,和最小或最短匹配;按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下:

中文分词基础件(基础版)使用说明书

索源网https://www.360docs.net/doc/b51145639.html,/ 中文分词基础件(基础版) 使用说明书 北京索源无限科技有限公司 2009年1月

目录 1 产品简介 (3) 2 使用方法 (3) 2.1 词库文件 (3) 2.2 使用流程 (3) 2.3 试用和注册 (3) 3 接口简介 (4) 4 API接口详解 (4) 4.1初始化和释放接口 (4) 4.1.1 初始化分词模块 (4) 4.1.2 释放分词模块 (4) 4.2 切分接口 (5) 4.2.1 机械分词算法 (5) 4.3 注册接口 (8) 5 限制条件 (9) 6 附录 (9) 6.1 切分方法定义 (9) 6.2 返回值定义 (9) 6.3 切分单元类型定义 (9)

1 产品简介 索源中文智能分词产品是索源网(北京索源无限科技有限公司)在中文信息处理领域以及搜索领域多年研究和技术积累的基础上推出的智能分词基础件。该产品不仅包含了本公司结合多种分词研发理念研制的、拥有极高切分精度的智能分词算法,而且为了适应不同需求,还包含多种极高效的基本分词算法供用户比较和选用。同时,本产品还提供了在线自定义扩展词库以及一系列便于处理海量数据的接口。该产品适合在中文信息处理领域从事产品开发、技术研究的公司、机构和研究单位使用,用户可在该产品基础上进行方便的二次开发。 为满足用户不同的需求,本产品包括了基础版、增强版、专业版和行业应用版等不同版本。其中基础版仅包含基本分词算法,适用于对切分速度要求较高而对切分精度要求略低的环境(正、逆向最大匹配)或需要所有切分结果的环境(全切分)。增强版在基础版的基础上包含了我公司自主开发的复合分词算法,可以有效消除切分歧义。专业版提供智能复合分词算法,较之增强版增加了未登录词识别功能,进一步提高了切分精度。行业应用版提供我公司多年积累的包含大量各行业关键词的扩展词库,非常适合面向行业应用的用户选用。 2 使用方法 2.1 词库文件 本产品提供了配套词库文件,使用时必须把词库文件放在指定路径中的“DictFolder”文件夹下。产品发布时默认配置在产品路径下。 2.2 使用流程 产品使用流程如下: 1)初始化 首先调用初始化函数,通过初始化函数的参数配置词库路径、切分方法、是否使用扩展词库以及使用扩展词库时扩展词的保存方式等。经初始化后获得模块句柄。 2)使用分词函数 初始化后可反复调用各分词函数。在调用任何函数时必要把模块句柄传入到待调用函数中。 3)退出系统 在退出系统前需调用释放函数释放模块句柄。 2.3 试用和注册 本产品初始提供的系统是试用版。在试用版中,调用分词函数的次数受到限制。用户必须向索源购买本产品,获取注册码进行注册后,方可正常使用本产品。 注册流程为: 1)调用序列号获取接口函数获取产品序列号; 2)购买产品,并将产品序列号发给索源。索源确认购买后,生成注册码发给用户; 3)用户使用注册码,调用注册接口对产品进行注册; 4)注册成功后,正常使用本产品。

中文分词实验

中文分词实验 一、实验目的: 目的:了解并掌握基于匹配的分词方法,以及分词效果的评价方法。 实验要求: 1、从互联网上查找并构建不低于10万词的词典,构建词典的存储结构; 2、选择实现一种机械分词方法(双向最大匹配、双向最小匹配、正向减字最大匹配法等)。 3、在不低于1000个文本文件,每个文件大于1000字的文档中进行中文分词测试,记录并分析所选分词算法的准确率、分词速度。 预期效果: 1、平均准确率达到85%以上 二、实验方案: 1.实验平台 系统:win10 软件平台:spyder 语言:python 2.算法选择 选择正向减字最大匹配法,参照《搜索引擎-原理、技术与系统》教材第62页的描述,使用python语言在spyder软件环境下完成代码的编辑。 算法流程图:

Figure Error! No sequence specified.. 正向减字最大匹配算法流程

Figure Error! No sequence specified.. 切词算法流程算法伪代码描述:

3.实验步骤 1)在网上查找语料和词典文本文件; 2)思考并编写代码构建词典存储结构; 3)编写代码将语料分割为1500个文本文件,每个文件的字数大于1000字; 4)编写分词代码; 5)思考并编写代码将语料标注为可计算准确率的文本; 6)对测试集和分词结果集进行合并; 7)对分词结果进行统计,计算准确率,召回率及F值(正确率和召回率的 调和平均值); 8)思考总结,分析结论。 4.实验实施 我进行了两轮实验,第一轮实验效果比较差,于是仔细思考了原因,进行了第二轮实验,修改参数,代码,重新分词以及计算准确率,效果一下子提升了很多。 实验过程:

分词工具比较

IKAnalyzer IKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始,IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene 项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。 语言和平台:基于java 语言开发,最初,它是以开源项目Luence 为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer 3.0 则发展为面向 Java 的公用分词组件,独立于 Lucene 项目,同时提供了对Lucene 的默认优化实现。 算法:采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法”。采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母( IP 地址、 Email 、 URL )、数字(日期,常用中文数量词,罗马数字,科学计数法),中文词汇(姓名、地名处理)等分词处理。优化的词典存储,更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。针对 Lucene 全文检索优化的查询分析器 IKQueryParser ;采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合,能极大的提高 Lucene 检索的命中率。 性能:60 万字 / 秒 IKAnalyzer基于lucene2.0版本API开发,实现了以词典分词为基础的正反向全切分算法,是LuceneAnalyzer接口的实现。该算法适合与互联网用户的搜索习惯和企业知识库检索,用户可以用句子中涵盖的中文词汇搜索,如用"人民"搜索含"人民币"的文章,这是大部分用户的搜索思维;不适合用于知识挖掘和网络爬虫技术,全切分法容易造成知识歧义,因为在语义学上"人民"和"人民币"是完全搭不上关系的。 je-anlysis的分词(基于java实现) 1. 分词效率:每秒30万字(测试环境迅驰1.6,第一次分词需要1-2秒加载词典) 2. 运行环境: Lucene 2.0 3. 免费安装使用传播,无限制商业应用,但暂不开源,也不提供任何保证 4. 优点:全面支持Lucene 2.0;增强了词典维护的API;增加了商品编码的匹配;增加了Mail地址的匹配;实现了词尾消歧算法第二层的过滤;整理优化了词库; 支持词典的动态扩展;支持中文数字的匹配(如:二零零六);数量词采用“n”;作为数字通配符优化词典结构以便修改调整;支持英文、数字、中文(简体)混合分词;常用的数量和人名的匹配;超过22万词的词库整理;实现正向最大匹配算法;支持分词粒度控制 ictclas4j ictclas4j中文分词系统是sinboy在中科院张华平和刘群老师的研制的FreeICTCLAS的基础上完成的一个java开源分词项目,简化了原分词程序的复

数据库审计系统_技术白皮书V1.0

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目录 一.产品概述 (1) 二.应用背景 (1) 2.1现状与问题 (1) 2.1.1现状 (1) 2.1.2问题 (1) 2.2需求分析 (3) 2.2.1政策需求 (3) 2.2.1.1《信息系统安全等级保护基本要求》 (3) 2.2.1.2《商业银行信息科技风险管理指引》 (3) 2.2.2技术需求 (4) 2.2.3管理需求 (4) 2.2.4性能需求 (4) 2.2.5环境与兼容性需求 (5) 2.2.6需求汇总 (5) 三.产品介绍 (5) 3.1目标 (5) 3.2产品功能 (6) 3.2.1数据库访问行为记录 (6) 3.2.2违规操作告警响应 (6) 3.2.3集中存储访问记录 (6) 3.2.4访问记录查询 (7) 3.2.5数据库安全审计报表 (7) 3.3产品部署 (7) 3.3.1旁路部署 (7) 3.3.2分布式部署 (8) 3.4产品特性 (9) 3.4.1安全便捷的部署方式 (9) 3.4.2日志检索能力 (9) 3.4.3灵活的日志查询条件 (10) 3.4.4灵活的数据库审计配置策略 (10) 3.4.5数据库入侵检测能力 (10) 3.4.6符合审计需求设计 (11) 四.用户收益 (11) 4.1对企业带来的价值 (11) 4.2全生命周期日志管理 (12) 4.3日常安全运维工作的有力工具 (12)

动词过去式、过去分词、现在分词

动词 一、五种基本形式: 英语中实义动词和系动词有五种基本形式,原形、现在式(用于第三人称单数)、过去式(用于过去时态)、过去分词(用于各种完成时态)和现在分词(用于各种进行时态)。

二、动词时态 定义:时态是谓语动词所表示的动作或情况发生时间的各种形式。 四类:一般时态、进行时态、完成时态和完成进行时态。每一类时态都对应四种时间:过去、现在、将来、过去将来。常用8种时态:一般现在时,一般过去时,一般将来时,现在进行时,过去进行时,现在完成时,过去完成时和过去将来时。 1、一般现在时 常见频度副词有:always(总是,一直),often, usually, never, sometimes等 地球围绕着太阳转:The earth moves around the sun.表客观存在的真理或科学事实。 公交车来了:Here comes the bus.以here, there等开始的倒装句,表示动作正在进行。

2、一般过去时 有确定的时间状语,如:yesterday, two days ago, last+年/月/星期,the other day, just now, in the old days, the day before yesterday(前天),this morning/afternoon, at the age of+过去年龄段,when引导的状语从句(过去),at+过去时间点,in+过去的年份等。 3、一般将来时 常用时间副词:tomorrow, soon,(today, tonight)时间状语短语:next year/week/month, in a few days, in the future等。 构成:will/shall+动词原形,be going to+动词原形,表示打算和预测。 特殊情形: be to+动词原形,表示按计划或安排即将要发生的动作;有时也表示命令、禁止或可能性。如:She is to practice the piano tomorrow. 她明天将练习钢琴。 用现在进行时表示按计划或安排将要发生的事。 用一般现在时表示按规定或时间表预计要发生的事。 be about to+动词原形,表示即将要发生的事。 4、现在进行时 常与look, listen, now连用 5、过去进行时 the whole morning, all day yesterday, from nine to ten last evening, when, while等标志性词语,主要表示过去某一时刻或表示过去某一阶段正在发生或进行的动作。 6、现在完成时: 常见时间状语:always, yet, just, ever, before,these days, recently, in the past/few时间段,since+时间点,for+时间段等。 构成:have/has+动词的过去分词 7、过去完成时 8、过去将来时 Would+动词原形

百度_baidu_搜索分词算法

Baidu查询分词算法 查询处理以及分词技术 如何设计一个高效的搜索引擎?我们可以以百度所采取的技术手段来探讨如何设计一个实用的搜索引擎.搜索引擎涉及到许多技术点,比如查询处理,排序算法,页面抓取算法,CACHE机制,ANTI-SPAM等等.这些技术细节,作为商业公司的搜索引擎服务提供商比如百度,GOOGLE等是不会公之于众的.我们可以将现有的搜索引擎看作一个黑盒,通过向黑盒提交输入,判断黑盒返回的输出大致判断黑盒里面不为人知的技术细节. 查询处理与分词是一个中文搜索引擎必不可少的工作,而百度作为一个典型的中文搜索引擎一直强调其”中文处理”方面具有其它搜索引擎所不具有的关键技术和优势.那么我们就来看看百度到底采用了哪些所谓的核心技术. 我们分两个部分来讲述:查询处理/中文分词. 一. 查询处理 用户向搜索引擎提交查询,搜索引擎一般在接受到用户查询后要做一些处理,然后在索引数据库里面提取相关的信息.那么百度在接受到用户查询后做了些什么工作呢? 1. 假设用户提交了不只一个查询串,比如”信息检索理论工具”.那么搜 索引擎首先做的是根据分隔符比如空格,标点符号,将查询串分割成若干子查询串,比如上面的查询就会被解析为:<信息检索,理论,工具>三个子字符串;这个道理 简单,我们接着往下看. 2. 假设提交的查询有重复的内容,搜索引擎怎么处理呢?比如查询”理论 工具理论”,百度是将重复的字符串当作只出现过一次,也就是处理成等价的”理论工具”,而GOOGLE显然是没有进行归并,而是将重复查询子串的权重增大进行处理.那么是如何得出这个结论的呢?我们可以将”理论工具”提交给百度,返回341,000篇文档,大致看看第一页的返回内容.OK.继续,我们提交查询”理论工具理论”,在看看返回结果,仍然是那么多返回文档,当然这个不能说明太多问题,那 看看第一页返回结果的排序,看出来了吗?顺序完全没有变化,而GOOGLE则排序有些变动,这说明百度是将重复的查询归并成一个处理的,而且字符串之间的先后出现顺序基本不予考虑(GOOGLE是考虑了这个顺序关系的). 3. 假设提交的中文查询包含英文单词,搜索引擎是怎么处理的?比如查询”电影BT下载”,百度的方法是将中文字符串中的英文当作一个整体保留,并以此为断点将中文切分开,这样上述的查询就切为<电影,BT,下载>,不论中间的英文是否一个字典里能查到的单词也好,还是随机的字符也好,都会当作一个整体来对待.

中科院中文分词系统调研报告

自然语言处理调研报告(课程论文、课程设计) 题目:最大正向匹配中文分词系统 作者:陈炳宏吕荣昌靳蒲 王聪祯孙长智 所在学院:信息科学与工程学院 专业年级:信息安全14-1 指导教师:努尔布力 职称:副教授 2016年10月29日

目录 一、研究背景、目的及意义 (3) 二、研究内容和目标 (4) 三、算法实现 (5) 四、源代码 (7) 1.seg.java 主函数 (7) 2. dict.txt 程序调用的字典 (10) 3.实验案例 (11) 五、小结 (12)

一、研究背景、目的及意义 中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前,网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时,具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不过如何实现,目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。 在这里我想介绍一下中文分词的一个最基础算法:最大匹配算法(Maximum Matching,以下简称MM算法) 。MM算法有两种:一种正向最大匹配,一种逆向最大匹配。

二、研究内容和目标 1、了解、熟悉中科院中文分词系统。 2、设计程序实现正向最大匹配算法。 3、利用正向最大匹配算法输入例句进行分词,输出分词后的结果。

三、算法实现 图一:算法实现 正向最大匹配算法:从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配,如果匹配上,则切分出一个词。但这里有一个问题:要做到最大匹配,并不是第一次匹配到就可以切分的。 算法示例: 待分词文本: content[]={"中","华","民","族","从","此","站","起","来","了","。"} 词表: dict[]={"中华", "中华民族" , "从此","站起来"} (1) 从content[1]开始,当扫描到content[2]的时候,发现"中华"已经在

EPSV3.0综合档案管理系统技术白皮书2013

EPS档案信息管理系统V3.0 技术白皮书 南京科海智博信息技术有限公司 2013年

目录 1.产品简介 (4) 1.1 文档信息化发展趋势 (4) 1.2 产品研发背景 (4) 1.3系统特点 (5) 2.总体架构 (5) 2.1 产品技术架构 (5) 2.2 产品业务架构 (6) 3.运行环境 (6) 3.1 硬件环境 (6) 3.1.1 服务器配置 (6) 3.1.2客户端配置 (6) 3.1.3存储设备 (7) 3.1.4网络环境 (7) 3.2软件环境 (7) 3.2.1 数据库支持 (7) 3.2.2中间件支持 (7) 3.2.3浏览器支持 (7) 3.2.4 容灾支持 (7) 4.基本功能 (7) 4.1系统管理 (8) 4.2业务管理 (13) 4.3文件收集 (13) 4.4文件整编 (14) 4.5档案管理 (15) 4.6库房管理 (16) 4.7统计信息 (16) 4.8档案利用 (17) 4.9档案编研 (18) 4.10光盘打包 (18)

5.扩展功能 (19) 5.1 企业档案门户集成 (19) 5.2企业年鉴展示 (19) 5.3照片档案展示 (20) 5.4 数据安全控制 (20) 5.5数据一体化接口 (20) 5.6信息提醒接口 (20) 6.技术创新 (21) 6.1文档安全控制 (21) 6.2 全文检索技术 (22) 6.3 光盘打包技术 (23) 6.4工作流技术 (23) 6.5 海量存储技术 (24) 6.6异构数据接口 (24) 6.7系统的可扩展性 (24) 6.8档案管理平台综合业务管理 (24) 7.公司简介 (24)

初中英语现在分词用法总结-实用必备

现在分词 一、基础知识: 现在分词(也叫动名词):表示主动和进行。 基本形式:doing 否定式:not doing 被动式:being done 完成式:having done 二、具体用法: 1.动名词作主语和宾语: (1)把一个动词变成-ing形式可以当做名词来用,表示一种经常性、习惯性的动作,可在句中充当主语和宾语。 eg: Working with you is a pleasure. I like reading in my free time. (2)可以用it做形式主语或形式宾语放在前面,再用动名词做真正的主语或宾语放在后面,这种用法常用于以下句式: ①It is/was no use/good doing sth. 做某事是没用的/没有好处的。 eg: It’s no use begging for his mercy. It’s no good smoking too much. ②It is/was a waster of time doing sth. 做某事是浪费时间的。 eg: It is a waste of time copying others’ homework. ③It is/was worth doing sth. 做某事是值得的。 eg: It was worth making the effort. ④There is/was no sense in doing sth. 做某事是没有道理的/意义的。 eg: There is no sense in arguing with your wife. ⑤There is/was no point (in) doing sth. 做某事是没用的/无意义的。 eg: There is no point in getting angry. ⑥There is no shame in doing sth. 做某事是不丢脸的。 eg: There is no shame in saying sorry to your friends. ⑦There is no telling… 无法预言会… eg: There is no telling what will happen. ※注意:动名词作主语时,其前可用名词所有格和形容词性物主代词修饰,即one’s doing sth.作主语。 eg: Tom’s being late again made his teacher angry. My going to Beijing University is my parents’ biggest dream. (3)动名词作宾语分为两种情况:动名词后的宾语和介词后的宾语 ①有些动词后只能接动名词作宾语,常见的有: avoid, advise, allow, admit, appreciate, consider, deny, enjoy, keep, finish, suggest, dislike, delay, risk, escape, imagine, mind, miss, permit, practice, fancy, can’t help, be busy, give up, can’t stand, feel like等。 eg: You must avoid being hurt when crossing the road. ②有些动词后即可接动名词也可接不定式作宾语,常见的有: A: start, begin, intend, attempt, continue等后接doing和to do无区别。 B: like, love, prefer, hate等后接doing和to do略有区别,后接doing侧重经常习惯性的行为,后接to do侧重具体的某一次行为。 eg: I like swimming in summer but today I like to see a film at home

中文自动分词技术

中文自动分词技术是以“词”为基础,但汉语书面语不是像西方文字那样有天然的分隔符(空格),而是在语句中以汉字为单位,词与词之间没有明显的界限。因此,对于一段汉字,人可以通过自己的知识来明白哪些是词,哪些不是词,但如何让计算机也能理解?其处理过程词,就要应用到中文自动分词技术。下面依次介绍三种中文自动分词算法:基于词典的机械匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于人工智能的分词方法。 1、基于词典的机械匹配的分词方法: 该算法的思想是,事先建立词库,让它它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配,若在词典中找到该字符串,则识别出一个词。按照扫描方向的不同,串匹配分词的方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,又可以分为最大匹配和最小匹配。按这种分类方法,可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配,甚至是将他们结合起来形成双向匹配。由于汉字是单字成词的,所以很少使用最小匹配法。一般来说,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,这可能和汉语习惯将词的重心放在后面的缘故。可见,这里的“机械”是因为该算法仅仅依靠分词词表进行匹配分词 a)、正向减字最大匹配法(MM) 这种方法的基本思想是:对于每一个汉字串s,先从正向取出maxLength 个字,拿这几个字到字典中查找,如果字典中有此字,则说明该字串是一个词,放入该T的分词表中,并从s中切除这几个字,然后继续此操作;如果在字典中找不到,说明这个字串不是一个词,将字串最右边的那个字删除,继续与字典比较,直到该字串为一个词或者是单独一个字时结束。 b)、逆向减字最大匹配法(RMM ) 与正向减字最大匹配法相比,这种方法就是从逆向开始遍历。过程与正向减字最大匹配法基本相同,可以对文本和字典先做些处理,把他们都倒过来排列,然后使用正向减字最大匹法。 机械匹配算法简洁、易于实现.其中,最大匹配法体现了长词优先的原则,在实际工程中应用最为广泛。机械匹配算法实现比较简单,但其局限也是很明显的:效率和准确性受到词库

终端安全配置管理系统技术白皮书

终端安全配置管理系统 技术白皮书 国家信息中心

目录 第一章终端安全配置管理系统简介 (1) 1.1 为什么要做终端安全配置 (1) 1.2 机构如何实现机构高效的终端安全配置管理 (2) 1.3 终端安全配置管理系统技术优势 (3) 第二章终端安全配置管理系统逻辑结构 (5) 第三章终端安全配置管理系统功能 (7) 第四章终端安全配置基线介绍 (9) 4.1 基线概述 (9) 4.2 终端硬件安全配置 (9) 4.3 终端软件安全配置 (10) 4.4 终端核心安全配置 (11) 第五章系统应用方案 (14) 5.1 应用架构 (14) 5.2 实施流程 (16) 5.3 运行环境要求 (16) 第六章技术支持服务 (18) 附录一W INDOW7操作系统安全配置清单(示例) (19) 附录二国家信息中心简介 (24) i

第一章终端安全配置管理系统简介 1.1 为什么要做终端安全配置 在构成信息系统的网络、服务器和终端三要素中,对终端的攻击和利用终端实施的窃密事件急剧增多,终端安全问题日益突显。攻击和窃密是终端安全的外部原因,计算机系统存在缺陷或漏洞、系统配置不当是终端安全的内部原因。外因通过内因起作用,内因是决定因素。据调查,针对系统核心的攻击中,5%是零日攻击,30%是没有打补丁,65%是由于错误的配置。因此正确的安全配置才是保障终端安全性的必要条件。 计算机终端核心配置最早由美国联邦政府提出,称为联邦桌面核心配置计划(FDCC)。该计划由美国联邦预算管理办公室(OMB)负责推动,旨在提高美国联邦政府计算机终端的安全性,并实现计算机管理的统一化和标准化。美国空军最先实施桌面标准配置并取得了良好的应用效果。2007年,美国联邦政府强制规定所有使用Windows的计算机必须符合FDCC的配置要求。 近年来,我国逐步认识到终端安全配置管理对于加强计算机终端安全保障工作的重要作用,对美国联邦政府实施的桌面核心配置进行了跟踪研究,并开展了我国终端安全配置标准的研制工作。多家科研院所和安全厂商参与了相关研究工作,其中,国家信息中心是国内最早开展终端安全配置研究的单位之一,目前已编制完成政务终端安全核心配置标准草案,并开发出一整套标准应用支撑工具—终端安全配置管理系统。该系统在各地方的试点应用取得了明显的成效。 终端安全配置分为硬件安全配置、软件安全配置和核心安全配置,如图1所示。分别介绍如下: 硬件安全配置:根据计算机硬件列装的安全要求,仅可安装符合规定的硬件和外联设备,关闭存在安全隐患的接口以及驱动,以满足政府机构和大型企业对硬件环境的安全需求。包括计算机部件清单、外联设备清单、外联接口安全配置和硬件驱动安全配置; 软件安全配置:根据计算机软件安装的安全要求,仅可安装符合规定的操作系统和软件,禁止非法软件安装,以满足政府机构和大型机构对软件环境的安全需求。包括应安装软件列表、可安装软件列表和禁止安装软件列表; 核心安全配置:对终端操作系统、办公软件和浏览器、邮件系统软件、其它常用软件等与安全有关的可选项进行参数设置,限制或禁止存在安全隐患或漏洞的功能,启用

中文分词入门之最大匹配法

中文分词入门之最大匹配法 发表于2009年01月12号由52nlp 中文分词在中文信息处理中是最最基础的,无论机器翻译亦或信息检索还是其他相关应用,如果涉及中文,都离不开中文分词,因此中文分词具有极高的地位。中文分词入门最简单应该是最大匹配法了,当年师兄布置给我的第一个学习任务就是实现最大匹配法的分词算法(正向、逆向)。记得当时对自己参考学习最有帮助的是北大詹卫东老师“中文信息处理基础”的课件和源程序,不过他实现的是mfc程序,词表存储在数据库里。自己实现时用纯c++实现,利用hash_map 存储词表。这里我介绍一下相关的知识和一个简单的程序示例,部分参考自詹老师的讲义。 正向最大匹配法算法如下所示: (注:以上最大匹配算法图来自于詹老师讲义) 逆向匹配法思想与正向一样,只是从右向左切分,这里举一个例子: 输入例句:S1=”计算语言学课程有意思” ; 定义:最大词长MaxLen = 5;S2= ” “;分隔符= “/”;

假设存在词表:…,计算语言学,课程,意思,…; 最大逆向匹配分词算法过程如下: (1)S2=”";S1不为空,从S1右边取出候选子串W=”课程有意思”; (2)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”程有意思”; (3)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”有意思”; (4)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”意思” (5)查词表,“意思”在词表中,将W加入到S2中,S2=” 意思/”,并将W从S1中去掉,此时S1=”计算语言学课程有”; (6)S1不为空,于是从S1左边取出候选子串W=”言学课程有”; (7)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”学课程有”; (8)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”课程有”; (9)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”程有”; (10)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”有”,这W是单字,将W 加入到S2中,S2=“ /有/意思”,并将W从S1中去掉,此时S1=”计算语言学课程”; (11)S1不为空,于是从S1左边取出候选子串W=”语言学课程”; (12)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”言学课程”; (13)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”学课程”; (14)查词表,W不在词表中,将W最左边一个字去掉,得到W=”课程”; (15)查词表,“意思”在词表中,将W加入到S2中,S2=“课程/ 有/ 意思/”,并将W从S1中去掉,此时S1=”计算语言学”; (16)S1不为空,于是从S1左边取出候选子串W=”计算语言学”; (17)查词表,“计算语言学”在词表中,将W加入到S2中,S2=“计算语言学/ 课程/ 有/ 意思/”,并将W从S1中去掉,此时S1=”"; (18)S1为空,输出S2作为分词结果,分词过程结束。 相应程序示例: 准备文件:建立一个词表文件wordlexicon,格式如下 计算语言学 课程 意思 输入文件:test,格式如下 计算语言学课程有意思 编译后执行如下:SegWord.exe test 输出分词结果文件:SegmentResult.txt 源代码如下: // Dictionary.h #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace stdext;

最新机房线路管理系统白皮书

机房线路管理系统 -CVMS 一、当前现状 机房线路及设备管理现状 ?采用手工记录管理现有线缆标识、线路连接关系 ?缺乏统一的资料管理平台 ?网络物理线路查询困难 ?人员变更交接资料繁琐 ?缺乏规范的管理流程 ?无法清楚的了解网络设备的配置和资源使用状况 ?维护效率低,增加维护成本 为什么我们推出软件形式的机房线路管理系统? ?提高企业/政府/教育/金融IT管理部门的效 率 ?解脱繁琐的传统文档管理工序 ?迅速诊断和定位网络问题 ?提升内部安全性能 ?极为合理的投资成本 ?实现管理图形化和数字化 ?纯软件系统对线路及网络硬件没有任何不良影响 智邦(知微?)机房线路管理系统是对机房系统中设备的维护信息和连接信息进行图形化管理,把图形、数据和连接关系三种对象紧密的结合,为管理员提供一个直观、易用的图形化管理平台。

二、系统特点 CVMS 是一套专业的机房线路管理软件,通过创建“可视化数据库”,将信息和图形有机结合,能帮助企业更好地规划、管理和维护其物理网络、通信、视频、监控及布线基础设施。 基于B/S(浏览器/服务器)结构模型,客户端以浏览器的web 页面形式运行; 系统后台采用SQL Server数据库; 纯软件架构,不需要对现有的网络和硬件进行任何改动; 管理界面友好、精美、简单、功能强大、操作灵活; 可实行跨地域管理和分工管理; 数据和图形相结合; 图形定位快捷; 设备、线缆、终端链路关联处理; 文档、设备、线路连接统一管理,建立完整的技术管理平台; 通过操作日志、管理权限、角色管理来实现对操作人员的管理; 线缆线标的管理使您的管理能精确到每一根线缆; 通过派工单管理,规范机房线路系统的维护工作流程。 三、应用范围 广泛应用于政府、军队、金融、税务、烟草、交通、教育、医疗、能源、电信、广电、司法、电力等多个行业 四、功能模块 1.数据采集 该模块的主要功能是对整个项目的内容进行录入,建立项目数据库。 模块特点: 以目录树的形式自上而下对项目内容进行逐步录入 上传楼层或区域平面图,使每个端口或信息点都可以在楼层平面图上的准确物理位 置以闪烁的形式标明 由机柜信息自动生成机柜和设备模拟图,并确定设备在机柜中的位置 定义信息点、终端设备的类型和内容 建立设备之间的连接关系,生成链路关系模拟图 支持数据批量录入,支持多人同时分工录入 支持线缆线标的批量录入

中文分词技术

一、为什么要进行中文分词? 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为自然分界符的,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此,中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。 Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分,或者二元切分。除此之外,还有最大切分(包括向前、向后、以及前后相结合)、最少切分、全切分等等。 二、中文分词技术的分类 我们讨论的分词算法可分为三大类:基于字典、词库匹配的分词方法;基于词频度统计的分词方法和基于知识理解的分词方法。 第一类方法应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词,如:最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单、分词效率较高,但汉语语言现象复杂丰富,词典的完备性、规则的一致性等问题使其难以适应开放的大规模文本的分词处理。第二类基于统计的分词方法则基于字和词的统计信息,如把相邻字间的信息、词频及相应的共现信息等应用于分词,由于这些信息是通过调查真实语料而取得的,因而基于统计的分词方法具有较好的实用性。 下面简要介绍几种常用方法: 1).逐词遍历法。 逐词遍历法将词典中的所有词按由长到短的顺序在文章中逐字搜索,直至文章结束。也就是说,不管文章有多短,词典有多大,都要将词典遍历一遍。这种方法效率比较低,大一点的系统一般都不使用。 2).基于字典、词库匹配的分词方法(机械分词法) 这种方法按照一定策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功。识别出一个词,根据扫描方向的不同分为正向匹配和逆向匹配。根据不同长度优先匹配的情况,分为最大(最长)匹配和最小(最短)匹配。根据与词性标注过程是否相结合,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的方法如下: (一)最大正向匹配法 (MaximumMatchingMethod)通常简称为MM法。其基本思想为:假定分词词典中的最长词有i个汉字字符,则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段,查找字典。若字典中存在这样的一个i字词,则匹配成功,匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个i字词,则匹配失败,将匹配字段中的最后一个字去掉,对剩下的字串重新进行匹配处理……如此进行下去,直到匹配成功,即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。这样就完成了一轮匹配,然后取下一个i字字串进行匹配处理,直到文档被扫描完为止。

hanlp中文分词器解读

中文分词器解析hanlp分词器接口设计:

提供外部接口: 分词器封装为静态工具类,并提供了简单的接口

标准分词是最常用的分词器,基于HMM-Viterbi实现,开启了中国人名识别和音译人名识别,调用方法如下: HanLP.segment其实是对StandardTokenizer.segment的包装。 /** * 分词 * * @param text 文本 * @return切分后的单词 */ publicstatic Listsegment(String text) { return StandardTokenizer.segment(text.toCharArray()); } /** * 创建一个分词器
* 这是一个工厂方法
* 与直接new一个分词器相比,使用本方法的好处是,以后HanLP升级了,总能用上最合适的分词器 * @return一个分词器 */ publicstatic Segment newSegment() }

publicclass StandardTokenizer { /** * 预置分词器 */ publicstaticfinalSegment SEGMENT = HanLP.newSegment(); /** * 分词 * @param text 文本 * @return分词结果 */ publicstatic Listsegment(String text) { return SEGMENT.seg(text.toCharArray()); } /** * 分词 * @param text 文本 * @return分词结果 */ publicstatic Listsegment(char[]text) { return SEGMENT.seg(text); } /** * 切分为句子形式 * @param text 文本

小额贷款公司综合业务管理系统技术白皮书

小额贷款公司综合业务管理系统

目录 1、前言 (3) 2、方案概述 (4) 3、系统功能 (5) 4、系统逻辑结构 (8) 6、运行环境 (11) 7、案例介绍 (12) 8、附录 (15)

1、前言 “小额贷款”(Micro Loan),是指以广大微小企业、个体工商户、农户为服务对象,以生产经营为主要用途的贷款品种,特点是:单笔贷款金额不超过100万人民币(平均每笔贷款金额在5万元左右);贷款期限以1年以内为主;由正规金融机构按照商业化经营模式运作。与扶贫式贷款不同,这种小额贷款经营模式强调的是贷款本身的可持续性。 小额贷款主要是解决传统银行难以服务到的低端客户的金融服务问题,目标客户群体包括有生产能力的贫困和低收入人口、微小型企业主等。发展小额贷款属世界性难题,直到孟加拉乡村银行采取商业化、可持续发展模式获得成功,才为各国发展小额贷款业务提供了可资借鉴的案例。 小额贷款公司综合业务管理系统(Micro Loan Management System 简称MLMS)通过设计小额贷款管理目标、组织系统、监控系统、信息系统、管理政策、资源配置及小额贷款操作中的贷款对象、用途、额度、期限、方式、利率等要素,以及贷款的条件、调查和监管技术,解决当前小额贷款业务管理过程中存在的漏洞,填补国内小额贷款技术的空白.

2、方案概述 本方案是针对各金融机构、各银行小额贷款业务部进行电子信息管理的完整的技术解决方案。小额贷款公司综合业务管理系统,是以服务于中小型金融机构、各银行小额贷款业务部为目标,全面提升信息系统的技术内涵,实现"以产品为中心向以客户服务为中心"的战略转移,达到对外充分适应、快速反应,对内高效沟通、快速决策。 小额贷款公司综合业务管理系统(MLMS)解决方案可以在各金融机构、银行小额贷款业务部范围内更好地管理项目和资源,同时高效完成资料收集、数据分析、款项审批和报告。基于Web的数据分析管理工具帮助项目执行人员将人员、数据和分析结果完美地结合起来,及时发现企业经营中所存在的问题,并进行相关预警。各部室人员通过审批工具来传递资料,进行相互协作。可扩展的基础架构使各金融机构和银行小额贷款业务部可以将MLMS解决方案与现有的第三方系统系统进行无缝集成

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