海量智能分词研究版接口手册

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Autonomy产品优势

Autonomy产品优势

附件2Autonomy与同类产品功能对比优势Autonomy 作为非结构化信息处理软件的全球领导厂商,先进的概念分析、模式匹配技术能够使大量的信息之间产生关联,使用户更快地获取信息及其相关信息。

Autonomy 的信息处理技术向下兼容,支持所有关键字词、布尔语言的传统搜索技术,独有的算法能够从信息的内容概念上去把握、理解、运用和处理信息,弥补了关键字词技术的不足与大量冗余的缺点。

从国际市场上看,Autonomy 已经收购老牌厂商Verity,成为市场占有率第一,并且不断的在扩大市场份额。

众多国际评测机构一致认为,Autonomy 的技术已经成为信息处理领域中的领导方向,Autonomy 所应用的概念匹配技术也将使信息处理技术产生质的飞跃。

从功能上看,Autonomy 相对其他产品的优势包括:扩展关键词搜索的不足,支持句子、段落搜索,同时完全支持关键字词搜索相关文档自动关联,与关键词技术的关联不同,采用概念匹配的技术使关联结果更为准确自动摘要技术,与其他自动摘要技术不同的是(静态抽取段落,不准确),采用概念凝聚分析的技术产生动态摘要,长度可调整,从内容上更具可读性数据自动采集,支持市面上几乎所有的数据源格式,自动同步数据,自动分类技术,概念分析、模式匹配使得分类更为准确,从内容上去把握分类的结果,而关键字词的技术不能够准确描述分类的定义及分类结果文档的内容自动聚类技术,同样,使用关键字词不能够产生对文档内容的理解与把握,而Autonomy 所擅长的正是理解文档的内容,从内容上实现聚类的目的自动化信息推送,与关键词定义不同,Autonomy 更能通过概念分析得出用户的真正需要,进行个性化的信息推送社区与协作,通过概念分析出的用户兴趣与爱好,能够在社区中进行交流,这些自动分析功能是关键字词技术所不能够实现的个人聚焦,自动保存并记忆用户每次搜索获取信息的结果,并可通过训练来分析用户的目的、兴趣与爱好XML 完全支持,开发集成极其简单而高效,使得二次开发周期极短,同时提供市面所有开发工具接口API 支持Autonomy与同类产品的企业级功能对比优势作为国际厂商,Autonomy 在企业级功能上的竞争优势包括:成熟的连接器使Autonomy 能够支持市面上最多的数据源和文档格式,包括200 多种数据源支持和300 多种文档格式支持;语言无关性,支持多语言不需要重新构架新系统,更改license 和语言设定即可,内核使用Unicode;海量文档量支持,单引擎支持高达2000 万份文档,文档量的海量扩展只需增加引擎作分布式部署即可,使得Autonomy 的文档处理量没有上限;安全权限集成,Autonomy 广泛的国际合作,使得Autonomy 成为通过国际厂商接口认证(安全)最多的厂商,同时在安全权限集成方面拥有大量的实施经验。

中文医学文档分词及其关键词提取的研究

中文医学文档分词及其关键词提取的研究

中文医学文档分词及关键词提取研究陈衡①黄刊迪②①中南大学湘雅医学院医药信息系,410000,湖南省长沙市桐梓坡路172号②中南大学湘雅二医院信息科,410011,湖南省长沙市桐梓坡路172号摘要目的:分词和关键词提取,是中文自然语言处理的基础,本文通过对中文电子病历文档的分词和关键词提取研究,为电子病历结构化研究提供条件[1]。

对象:从省内某三甲医院电子病历系统中导出的170份肾内科电子病历的现病史部分,约为59000个中文字。

过程与方法:选择分词系统,利用ICTCLAS系统作为研究工具,通过加入医学专业词典以及一些必要的调整和人工干预,提高其在医学领域的分词准确率。

结果:采用本方法的处理,分词系统对现病史的分词准确率有了显著提高,达到90%。

结论:以170份的现病史做样本进行研究,结果基本达到预期,若扩大样本容量,其结果能达到或高于本研究的结果,有一定的推广意义。

关键词电子病历结构化电子病历自然语言处理分词一份完整的电子病历所包含的内容很多,如一般项目、主诉、现病史、既往史、家族史、检查报告等,其中现病史、既往史、家族史等则大部分为叙述性信息,这一类的内容均为叙述性的描述,结构化的难度大、工作量也大,本论文选取现病史作为研究对象,研究的结果能推广到对病历中其它叙述性文档的处理。

1 数据描述与整理本文从省内某著名三甲医院的电子病历系统中提取了近两百份电子病历的现病史,经过初步筛选剔除少量数据有残缺等,最后共收集到170份现病史,其中最短的为130个汉字,最长的为1114个汉字,共计59237个字,其中中文字数为55835.对于这170份现病史,本文随机选取其中的150份作为训练样本数据,进行人工标注,剩下的20份则作为测试集。

3名具有医学背景的研究生作为本次人工标注员,标注前经过相关规则讨论,最后根据表1-1的分类对现病史中出现的医学问题进行人工标注。

标注的结果留做构建分词系统的专业词典。

2 研究过程2.1 分词研究2.1.1 分词工具的比较与选择目前网上的分词系统五花八门[2],如海量智能分词研究版(Hylanda)、ICTCLAS、NEUCSP、 IHIT等。

opensumi 使用手册

opensumi 使用手册

opensumi 使用手册摘要:1.OpenSumi 简介2.安装与配置3.使用方法4.常见问题与解答5.总结正文:1.OpenSumi 简介OpenSumi 是一款开源的中文自然语言处理工具,主要用于中文分词、词性标注、命名实体识别等任务。

它基于深度学习技术,支持多种中文分词算法,具有高准确率和较高的性能。

OpenSumi 的目标是为中文自然语言处理领域提供一套简单易用、功能完善的工具。

2.安装与配置安装OpenSumi 需要先安装Python 3.7 或更高版本,以及相应的依赖库。

可以通过pip 工具进行安装,命令如下:```pip install opensumi```安装完成后,可以通过如下命令进行配置:```opensumi config --init```在配置过程中,需要指定分词算法、词典路径等参数。

配置完成后,可以通过`opensumi` 命令行工具进行使用。

3.使用方法OpenSumi 提供了多种自然语言处理功能,包括分词、词性标注、命名实体识别等。

以下是一些常用的使用方法:- 分词:```opensumi token -text "我爱人工智能"```- 词性标注:```opensumi pos -text "我爱人工智能"```- 命名实体识别:```opensumi ner -text "我爱人工智能"```4.常见问题与解答- 问:question1answer1- 问题2answer25.总结OpenSumi 是一款功能强大的中文自然语言处理工具,支持多种分词算法和词性标注、命名实体识别等功能。

安装和配置过程简单易行,使用命令行工具即可轻松完成各种任务。

Byte Pair Encoding文本分词器说明书

Byte Pair Encoding文本分词器说明书

Package‘tokenizers.bpe’September16,2023Type PackageTitle Byte Pair Encoding Text TokenizationVersion0.1.3Maintainer Jan Wijffels<*******************>Description Unsupervised text tokenizer focused on computational efficiency.Wraps the'YouToken-ToMe'library<https:///VKCOM/YouTokenToMe>which is an implementa-tion of fast Byte Pair Encoding(BPE)<https:///P16-1162/>.URL https:///bnosac/tokenizers.bpeLicense MPL-2.0Encoding UTF-8LazyData trueRoxygenNote7.1.2Depends R(>=2.10)Imports Rcpp(>=0.11.5)LinkingTo RcppNeedsCompilation yesAuthor Jan Wijffels[aut,cre,cph](R wrapper),BNOSAC[cph](R wrapper),[cph],Gregory Popovitch[ctb,cph](Files at src/parallel_hashmap(ApacheLicense,Version2.0),The Abseil Authors[ctb,cph](Files at src/parallel_hashmap(ApacheLicense,Version2.0),Ivan Belonogov[ctb,cph](Files at src/youtokentome(MIT License))Repository CRANDate/Publication2023-09-1522:12:05UTC12bpe R topics documented:belgium_parliament (2)bpe (2)bpe_decode (4)bpe_encode (5)bpe_load_model (6)Index7belgium_parliament Dataset from2017with Questions asked in the Belgium Federal Par-liamentDescriptionDataset from2017with Questions asked by members of the Belgian Federal Parliament.The dataset was extracted from http://data.dekamer.be and contains questions asked by per-sons in the Belgium Federal parliament.The questions are translated in Dutch and French.The dataset contains the following information:•doc_id:an identifier•text:the question itself•language:the language of the textSourcehttp://data.dekamer.be,data is provided by http://www.dekamer.be in the public domain(CC0).Examplesdata(belgium_parliament)str(belgium_parliament)bpe Construct a Byte Pair Encoding modelDescriptionConstruct a Byte Pair Encoding model on textbpe3Usagebpe(x,coverage=0.9999,vocab_size=5000,threads=-1L,pad_id=0L,unk_id=1L,bos_id=2L,eos_id=3L,model_path=file.path(getwd(),"youtokentome.bpe"))Argumentsx path to the textfile containing training data or a character vector of text with training datacoverage fraction of characters covered by the model.Must be in the range[0,1].A good value to use is about0.9999vocab_size integer indicating the number of tokens in thefinal vocabularythreads integer with number of CPU threads to use for model processing.If equal to-1 then minimum of the number of available threads and8will be used pad_id integer,reserved id for paddingunk_id integer,reserved id for unknown symbolsbos_id integer,reserved id for begin of sentence tokeneos_id integer,reserved id for end of sentence tokenmodel_path path to thefile on disk where the model will be stored.Defaults to’youtoken-tome.bpe’in the current working directoryValuean object of class youtokentome which is defined at bpe_load_modelSee Alsobpe_load_modelExamplesdata(belgium_parliament,package="tokenizers.bpe")x<-subset(belgium_parliament,language=="french")model<-bpe(x$text,coverage=0.999,vocab_size=5000,threads=1)modelstr(model$vocabulary)text<-c("L appartement est grand&vraiment bien situe en plein centre","Proportion de femmes dans les situations de famille monoparentale.")bpe_encode(model,x=text,type="subwords")bpe_encode(model,x=text,type="ids")encoded<-bpe_encode(model,x=text,type="ids")decoded<-bpe_decode(model,encoded)decoded##Remove the model file(Clean up for CRAN)file.remove(model$model_path)bpe_decode Decode Byte Pair Encoding sequences to textDescriptionDecode a sequence of Byte Pair Encoding ids into text againUsagebpe_decode(model,x,...)Argumentsmodel an object of class youtokentome as returned by bpe_load_model x an integer vector of BPE id’s...further arguments passed on to youtokentome_encode_as_ids Examplesdata(belgium_parliament,package="tokenizers.bpe")x<-subset(belgium_parliament,language=="french")model<-bpe(x$text,coverage=0.999,vocab_size=5000,threads=1)modelstr(model$vocabulary)text<-c("L appartement est grand&vraiment bien situe en plein centre", "Proportion de femmes dans les situations de famille monoparentale.") bpe_encode(model,x=text,type="subwords")bpe_encode(model,x=text,type="ids")encoded<-bpe_encode(model,x=text,type="ids")decoded<-bpe_decode(model,encoded)decoded##Remove the model file(Clean up for CRAN)file.remove(model$model_path)bpe_encode Tokenise text alongside a Byte Pair Encoding modelDescriptionTokenise text alongside a Byte Pair Encoding modelUsagebpe_encode(model,x,type=c("subwords","ids"),bos=FALSE,eos=FALSE,reverse=FALSE)Argumentsmodel an object of class youtokentome as returned by bpe_load_modelx a character vector of text to tokenisetype a character string,either’subwords’or’ids’to get the subwords or the cor-responding ids of these subwords as defined in the vocabulary of the model.Defaults to’subwords’.bos logical if set to TRUE then token’beginning of sentence’will be addedeos logical if set to TRUE then token’end of sentence’will be addedreverse logical if set to TRUE the output sequence of tokens will be reversed Examplesdata(belgium_parliament,package="tokenizers.bpe")x<-subset(belgium_parliament,language=="french")model<-bpe(x$text,coverage=0.999,vocab_size=5000,threads=1)modelstr(model$vocabulary)text<-c("L appartement est grand&vraiment bien situe en plein centre","Proportion de femmes dans les situations de famille monoparentale.") bpe_encode(model,x=text,type="subwords")bpe_encode(model,x=text,type="ids")encoded<-bpe_encode(model,x=text,type="ids")decoded<-bpe_decode(model,encoded)decoded##Remove the model file(Clean up for CRAN)file.remove(model$model_path)6bpe_load_model bpe_load_model Load a Byte Pair Encoding modelDescriptionLoad a Byte Pair Encoding model trained with bpeUsagebpe_load_model(file,threads=-1L)Argumentsfile path to the modelthreads integer with number of CPU threads to use for model processing.If equal to-1 then minimum of the number of available threads and8will be usedValuean object of class youtokentome which is a list with elements1.model:an Rcpp pointer to the model2.model_path:the path to the model3.threads:the threads argument4.vocab_size:the size of the BPE vocabulary5.vocabulary:the BPE vocabulary with is a data.frame with columns id and subwordExamples##Reload a modelpath<-system.file(package="tokenizers.bpe","extdata","youtokentome.bpe")model<-bpe_load_model(path)##Build a model and load it againdata(belgium_parliament,package="tokenizers.bpe")x<-subset(belgium_parliament,language=="french")model<-bpe(x$text,coverage=0.999,vocab_size=5000,threads=1)model<-bpe_load_model(model$model_path,threads=1)##Remove the model file(Clean up for CRAN)file.remove(model$model_path)Indexbelgium_parliament,2bpe,2,6bpe_decode,4bpe_encode,5bpe_load_model,3–5,67。

nlpir大数据语义智能分析平台用户手册说明书

nlpir大数据语义智能分析平台用户手册说明书

NLPIR大数据语义智能分析平台用户手册/NLPIR平台论文引用如下格式:张华平、商建云,2019,NLPIR-Parser:大数据语义智能分析平台 [J],《语料库语言学》(1):87-104。

Zhang, Huaping & Jianyun Shang. (2019). NLPIR-Parser: An intelligent semantic analysis toolkit for big data. Corpus Linguistics 6(1): 87-104.感谢《语料库语言学》杂志与许家金教授的支持!目录一、NLPIR平台简介 (1)二、文件下载与说明 (5)2.1 文件下载 (5)2.2 文件说明 (5)三、各个功能操作指南 (7)3.1 精准采集 (8)3.2 文档抽取 (11)3.3 新词、关键词提取 (12)3.4 批量分词 (15)3.5 语言统计 (18)3.6 文本聚类 (21)3.7 文本分类 (22)3.8 摘要实体 (24)3.9 智能过滤 (26)3.10 情感分析 (29)3.11 文档去重 (31)3.12 全文检索 (32)3.13 编码转换 (34)四、应用示范案例 (35)4.1 十九大报告语义智能分析 (35)4.2 文章风格对比:方文山VS汪峰 (38)4.3 《红楼梦》作者前后同一性识别 (40)五、联系我们 (42)六、附录 (43)6.1 其他下载途径 (43)6.2 百度网盘下载 (44)6.3 Github下载 (48)一、NLPIR平台简介NLPIR大数据语义智能分析平台,针对大数据内容处理的需要,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和网络搜索的技术,提供客户端工具、云服务、二次开发接口。

平台先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大数据时代语义智能分析的一大利器。

开发平台由多个中间件组成,各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中,可兼容Windows,Linux,Android,Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台,可以供Java,C,C#等各类开发语言使用。

IKAnalyzer中文分词器V3.2.8使用手册

IKAnalyzer中文分词器V3.2.8使用手册

IKAnalyzer中文分词器V3.2使用手册目录1.IK Analyzer 3.X介绍 (2)2.使用指南 (5)3.词表扩展 (14)4.针对solr的分词器应用扩展 (16)5.关于作者 (18)1.IK Analyzer 3.X介绍IK Analyzer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IK Analyzer 3.X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。

1.1 IK Analyzer 3.X结构设计1.2 IK Analyzer 3.X特性●采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“,具有80万字/秒的高速处理能力。

●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(作者吐血推荐);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。

1.3 分词效果示例IK Analyzer 3.2.8版本支持细粒度切分和最大词长切分,以下是两种切分方式的演示样例。

文本原文1: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。

●最大词长分词结果: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| 出了| 3 | 个| 大| 版本●最细粒度分词结果:ikanalyzer | 是| 一个| 一| 个| 开源| 的| 基于| java | 语言| 开发| 的| 轻量级| 量级| 的| 中文| 分词| 工具包| 工具| 从| 2006 | 年| 12 | 月| 推出|1.0 | 版| 开始| ikanalyzer | 已经| 推出| 出了| 3 | 个| 大| 版本文本原文2:作者博客: 电子邮件:linliangyi2005@●最大词长分词结果:作者| 博客| | 电子邮件| linliangyi2005@●最细粒度分词结果:作者| 博客| | linliangyi | 2007 | javaeye | com | 电子邮件| linliangyi2005@ | linliangyi | 2005 | gmail | com文本原文3古田县城关六一四路四百零五号●最大词长分词结果:古田县| 县城| 城关| 六一四| 路| 四百零五| 号●最细粒度分词结果:古田县| 古田| 县城| 城关| 六一四| 六一| 四| 路| 四百零五| 四| 百| 零| 五| 号文本原文4曙光天阔I620r-G /A950r-F 夏普SH9020C●最大词长分词结果:曙光| 天| 阔| i620r-g | a950r-f | 夏普| sh9020c●最细粒度分词结果:曙光| 天| 阔| i620r-g | i | 620 | r | g | a950r-f | a | 950 | r | f | 夏普| sh9020c | sh |9020 | c2.使用指南2.1下载地址GoogleCode开源项目:/p/ik-analyzer/ GoogleCode SVN下载:/svn/trunk/2.2与相关项目的版本兼容IK分词器版本Lucene 版本Solr版本3.1.3GA及先前版兼容2.9.1及先前版本没有solr接口3.1.5GA 兼容2.9.1及先前版本对solr1.3提供接口实现(详细请参考对应版本使用手册)3.1.6GA 兼容2.9.1及先前版本对solr1.3、solr1.4提供接口实现(详细请参考对应版本使用手册)3.2.0G及后续版本兼容Lucene2.9及3.0版本不支持Lucene2.4及先前版本仅对solr1.4提供接口实现(请参考本手册solr部分说明)2.3安装部署IK Analyzer安装包包含:1.《IKAnalyzer中文分词器V3.X使用手册》(即本文档)2.IKAnalyzer3.X.jar(主jar包)3.IKAnalyzer.cfg.xml(分词器扩展配置文件)4.ext_stopword.dic(扩展的stopword词典,3.2以上版本提供)它的安装部署十分简单,将IKAnalyzer3.X.jar部署于项目的lib目录中;IKAnalyzer.cfg.xml 与ext_stopword.dic文件放置在代码根目录(对于web项目,通常是WEB-INF/classes 目录,同hibernate、log4j等配置文件相同)下即可。

自然语言处理 操作手册

自然语言处理操作手册
自然语言处理(NLP)是一种人工智能技术,用于让计算机理解和生成人类语言。

以下是NLP的基本操作手册:
1. 数据收集:对于NLP任务来说,大量高质量的语料是基础。

可以通过直
接下载开源的语料库,如维基百科的语料库。

此外,也可以自己动手开发爬虫去抓取特定的内容。

2. 文本清洗:这个阶段主要涉及移除文本中的无关内容,例如标点符号。

可以使用Python的isalpha()函数将标点从文本中分离,同时创建一个新的
list存储不含标点的小写单词。

3. 分词:分词是将连续的文本切分为独立的单词或符号的过程。

中文分词是中文NLP预处理的重要步骤,常用的分词工具有jieba等。

4. 词性标注:给每个词分配一个词性标签,例如名词、动词、形容词等。

这有助于理解句子的结构和意义。

5. 命名实体识别(NER):识别文本中的特定实体,如人名、地名、组织等。

6. 去除停用词:停用词是那些对文本意义贡献不大的词,如“和”、“但是”、“所以”等。

去除停用词可以减少计算复杂度并提高模型的性能。

7. 特征提取:将文本转换为数值特征向量,以便机器学习算法使用。

常见的特征包括词袋模型、TF-IDF等。

8. 模型训练与评估:使用提取的特征训练NLP模型,如分类器、生成模型等。

然后使用测试数据评估模型的性能,根据评估结果调整模型参数或尝试其他算法。

9. 部署与优化:将训练好的模型部署到实际应用中,并根据实际使用情况进行优化和调整。

以上是NLP的基本操作流程,实际操作中可能需要根据具体任务和数据特点进行调整和优化。

hmmlearnd分词使用 -回复

hmmlearnd分词使用-回复"使用hmmlearn分词工具进行中文分词的步骤和应用"引言:中文分词作为中文自然语言处理的关键技术之一,可以将连续的汉字序列切分为有意义的词语。

而hmmlearn作为一个Python库,提供了一个基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的中文分词工具。

本文将详细介绍如何使用hmmlearn进行中文分词,并探讨其在实际应用中的潜力。

第一步:安装和导入hmmlearn库首先,我们需要在Python环境中安装hmmlearn库。

可以通过pip install hmmlearn命令进行安装。

一旦安装完成,我们需要在Python代码中导入hmmlearn库。

from hmmlearn import hmm第二步:准备语料库和分词训练数据为了使用hmmlearn进行中文分词,我们需要准备一个语料库作为分析的数据来源,并将其转化为适应hmmlearn的训练数据格式。

通常,我们可以使用已分词的中文语料库作为原始数据。

如果没有标注分词的语料库,我们可以使用现有的分词工具先对原始语料进行分词处理。

第三步:训练HMM模型hmmlearn库提供了一个HMM类,我们可以使用它来训练一个中文分词模型。

通常,一个HMM模型包含三个要素:初始状态概率、状态转移概率和发射概率。

在中文分词中,我们可以将词语作为隐状态,字符作为观测值。

首先,我们需要初始化一个HMM模型,并指定模型的隐藏状态数目。

在中文分词中,可以将隐藏状态数目设置为词汇表的大小。

model = hmm.MultinomialHMM(n_components=n_states)然后,我们可以使用模型的fit方法来拟合训练数据。

在这一步骤中,我们需要将训练数据转化为符合hmmlearn库要求的输入格式。

model.fit(X_train, lengths_train)在训练过程中,hmmlearn会对观测序列和隐藏状态序列进行学习,得到合适的初始状态概率、状态转移概率和发射概率。

NLPIR-ICTCLAS分词系统开发手册2016版


3.
NLPIR/ICTCLAS2016 分词系统评测.............................................................................. 11
3.1 NLPIR/ICTCLAS 在 973 评测中的测试结果......................................................... 11 3.2 第一届国际分词大赛的评测结果..........................................................................12
5.16 NLPIR_GetFileNewWords ...........................................................................................36 5.17 NLPIR_FingerPrint .......................................................................................................37
5.2 NLPIR_Exit.....................................................................................................................16
5.3 NLPIR_ImportUserDict.................................................................................................17 5.4 NLPIR_ParagraphProcess.............................................................................................19

apis iq 使用手册

apis iq 使用手册摘要:1.APIs IQ 使用手册概述2.APIs IQ 的功能和特点3.如何安装和配置APIs IQ4.APIs IQ 的使用教程5.APIs IQ 的高级功能和应用场景6.APIs IQ 的常见问题和解决方案7.APIs IQ 的技术支持和联系方式正文:APIs IQ 使用手册APIs IQ 是一款功能强大的人工智能助手,旨在帮助用户轻松地实现各种智能功能。

本手册将为您介绍APIs IQ 的功能、特点、安装配置方法以及使用教程,让您快速上手并充分发挥APIs IQ 的优势。

一、APIs IQ 使用手册概述APIs IQ 是一款基于人工智能技术的智能助手,适用于开发者、企业和个人用户。

通过APIs IQ,您可以轻松实现智能问答、语音识别、自然语言处理等功能,提升工作效率和生活品质。

二、APIs IQ 的功能和特点1.智能问答:APIs IQ 可以回答用户提出的各种问题,包括常识性问题、学术问题、技术问题等。

2.语音识别:APIs IQ 支持语音输入,用户可以通过语音与助手进行交互。

3.自然语言处理:APIs IQ 可以理解用户的自然语言表达,为用户提供更加准确的答案。

4.多平台支持:APIs IQ 支持多种操作系统,包括Windows、macOS、Linux 等。

5.强大的API 接口:APIs IQ 提供丰富的API 接口,方便开发者进行集成和二次开发。

三、如何安装和配置APIs IQ1.下载安装包:访问APIs IQ 官网,下载适合您操作系统的安装包。

2.安装:运行安装包,按照提示进行安装。

3.配置:打开APIs IQ,根据提示进行账号注册和登录。

如需使用高级功能,请购买相应套餐并进行激活。

四、APIs IQ 的使用教程1.问答功能:用户可以输入问题,APIs IQ 会给出相应的答案。

2.语音识别:点击麦克风图标,通过语音与APIs IQ 进行交互。

3.API 接口:开发者可以通过APIs IQ 提供的API 接口,实现智能问答、语音识别等功能。

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海量智能分词研究版接口手册天津市海量科技发展有限公司编写二○○五年四月目录产品说明 (3)功能概述 (3)产品清单 (3)技术支持 (4)第一章系统环境要求 (5)1.1 环境要求 (5)第二章基本使用方法 (6)2.1.1分词过程伪码 (6)2.1.2标注词性伪码 (7)2.1.3计算关键词伪码 (8)2.1.4计算语义指纹伪码 (8)第三章分词基础件提供的接口描述 (10)3.1.基本接口 (10)3.2.分词接口 (11)3.3.获取分词结果接口 (12)3.4.其他接口 (13)附录 (17)附录A功能基础件概念诠释 (17)附录B术语列表 (19)产品说明功能概述✧词形切分对给定的字序列文本,自动切分为词序列文本。

✧标注词性对切分后的词标注词性✧计算关键词对给定的序列文本,计算表现本文本内容的关键词✧计算语义指纹对给定的序列文本,计算语义指纹。

产品清单词典文件HLSplitWord.da t动态链接库文件Release版:HLSSplit.dlllib库文件Release版:HLSSplit.lib源码HLSegFunc.hHLPubDef.h说明文件海量智能分词研究版接口手册.doc技术支持电话:86(010)82601290-18传真:86(010)82601290-20E-mail:yangzhiwei@网站:/论坛:/cgi-bin/bbs/main.htm联系人:杨智炜通信地址:北京市海淀区中关村东路18号财智大厦B2009第一章系统环境要求1.1 环境要求⏹软件开发环境:VC++6.0⏹软件支持环境: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++第二章基本使用方法2.1.1分词过程伪码//初始化分词词典bool bInitDict = HLSplitInit ();if(!bInitDict){AfxMessageBox(_T(“初始化分词字典失败!”)) ;return ;}CString strText ; // 存放要进行分词的字符串…………………..HANDLE hHandle = HLOpenSplit (); //创建分词句柄if(hHandle == INV ALID_HANDLE_V ALUE){//创建分词句柄失败AfxMessageBox(_T("创建分词句柄失败!"));HLFreeSplit () ;//卸载分词字典return ;}int iExtraCalcFlag = 0; //附加计算标志,不进行附加计算LPCSTR lpText = (LPCSTR)strText ;bool bSuccess = HLSplitWord (hHandle, lpText, iExtraCalcFlag);CString strResult ;strResu lt = _T(“”) ;if(bSuccess){//分词成功int nResultCnt = HLGetWordCnt (hHandle);//取得分词个数for(int i = 0 ; i < nResultCnt ; i++){//取得分词结果SHLSegWord* pWord ;//存放分词结果中的一个词pWord = HLGetWordAt (hHandle , i) ;//取得一个分词结果strResult += pWord->m_szWord;strResult += _T(“ ”) ;//以空格分割分词结果中的每个词}HLCloseSplit (hHandle) ;//关闭分词句柄}else{//分词失败AfxMessageBox(_T(“分词失败!”)) ;HLCloseSplit (hHandle) ;//关闭分词句柄HLFreeSplit () ;//卸载分词字典return ;}HLFreeSplit () ; //卸载分词词典………..…………2.1.2标注词性伪码// 略去分词初始化部分HANDLE hHandle = HLOpenSplit (); //创建分词句柄if(hHandle == INV ALID_HANDLE_V ALUE){//创建分词句柄失败AfxMessageBox(_T("创建分词句柄失败!"));HLFreeSplit () ; //卸载分词字典return ;}int iExtraCalcFlag = HL_CAL_OPT_POS; //附加计算标志LPCSTR lpText = (LPCSTR)strText ;bool bSuccess = HLSplitWord(hHandle, lpText, iExtraCalcFlag);CString strResult ;strResult = _T(“”) ;if(bSuccess){//分词成功int nResultCnt = HLGetWordCnt (hHandle);//取得分词个数for(int i = 0 ; i < nResultCnt ; i++){//取得分词结果SHLSegWord* pWord ;//存放分词结果中的一个词pWord = HLGetWordAt (hHandle , i) ;//取得一个分词结果CString strWord(pWord-> s_szWord) ;if((pWord-> s_dwPOS & NA TURE_D_N) == NA TURE_D_N)//如果是名词,在结果中标出strWord += _T(“\n”);strResult +=strWord ;s trResult += _T(“ ”) ;//以空格分割分词结果中的每个词}HLCloseSplit (hHandle) ;//关闭分词句柄2.1.3计算关键词伪码// 略去分词初始化部分HANDLE hHandle = HLOpenSplit(); //创建分词句柄if(hHandle == INV ALID_HANDLE_V ALUE){//创建分词句柄失败AfxMessageBox(_T("创建分词句柄失败!"));HLFreeSplit () ;//卸载分词字典return ;}int iExtraCalcFlag =HL_CAL_OPT_KEYWORD; //附加计算标志LPCSTR lpText = (LPCSTR)strText ;bool bSuccess = HLSplitWord (hHandle, lpText, iExtraCalcFlag);int nKeyCnt = HLGetFileKeyCnt (hHandle) ; //获取关键词个数for(int j = 0 ; j < nKeyCnt ; j++){SHLSegWord* pKey = HLGetFileKeyAt(hHandle,j);//获得单个关键词CString strKey ;strKey.Format(“ %s %f”,pKey->s_szWord ,pKey->s_fWeight) ;……………………….}HLCloseSplit(hHandle) ;//关闭分词句柄2.1.4计算语义指纹伪码// 略去分词初始化部分HANDLE hHandle = HLOpenSplit(); //创建分词句柄if(hHandle == INV ALID_HANDLE_V ALUE){//创建分词句柄失败AfxMessageBox(_T("创建分词句柄失败!"));HLFreeSplit () ;//卸载分词字典return ;}Cstring strFinger ;int iExtraCalcFlag =HL_CAL_OPT_FINGER; //附加计算标志LPCSTR lpText = (LPCSTR)strText ;bool bSuccess = HLSplitWord (hHandle, lpText, iExtraCalcFlag);LPBYTE pData ;unsigned long nDataLen ;if(HLGetFingerM (hHandle,pData,nDataLen)){for(int j = 0 ; j < nDataLen ; j++){CString strFData ;strFData.Format("%2.2x ",pData[j]);strFinger += strFData ;}}HLCloseSplit (hHandle) ;//关闭分词句柄输出结果(语义指纹):f9 24 6c 3e af fc e0 ed 56 2f a7 53 6b 12 ea 11第三章分词基础件提供的接口描述3.1.基本接口基本接口是指使用此软件包所需的基本功能函数,共包括四个接口:1. bool HLSplitInit (const char* lpszDataFilePath = NULL)功能描述:初始化海量分词系统,加载分词用数据。

参数说明:lpszDataFilePath [IN] 分词数据文件路径(不包括文件名)。

当lpszDataFilePath为NULL时,先搜索内存中是否存在分词数据字典,若存在不再加载;若不存在,加载DLL目录下的字典文件。

返回值:成功标志,成功返回true,否则返回false。

说明:如果初始化失败,通常的原因是初始化路径不正确或数据文件遭到破坏。

初始化成功后,可进行多次分词,在不再进行分词时,调用HLFreeSplit函数卸载分词系统。

其他相关函数:HLFreeSplit使用例程:参见HLCloseSplit2. void HLFreeSplit(void);功能描述:卸载海量自动中文分词系统,释放分词系统所占资源。

参数说明:无。

返回值:无。

其他相关函数:HLSplitInit使用例程:参见HLCloseSplit3. HANDLE HLOpenSplit();功能描述:创建自动中文分词结果句柄。

参数说明:无返回值:返回创建的分词结果句柄,创建失败返回INVALID_HANDLE_VALUE。

说明:调用此接口前请保证分词词典已加载成功。

其他相关函数:HLCloseSplit HLSplitWord HLGetWordCnt使用例程:参见HLCloseSplit4. void HLCloseSplit(HANDLE hHandle);功能描述:关闭分词结果句柄, 释放分词结果所占资源。

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