什么是中文分词？ 众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我是 一个 学生。 目前主流的中文分词算法有： 1、 基于字符串匹配的分词
在论坛和聊天室这样的场景里，为了保证用户体验，我们经常需要屏蔽很多不良词语。对于单个关键词查找，自然是indexOf、正则那样的方式效率比较高。但对于关键词较多的情况下，多次重复调用indexOf、正则的话去匹配全文的话，性能消耗非常大。由于目标字符串通常来说体积都比较大，所以必须要保证一次遍历就得到结果。根据这样的需求，很容易就想到对全文每个字符依次匹配的方式。比如对于这段文字：“Mike Jordan had said “Just do IT”, so Mark has been a cod
本文实例讲述了python通过BF算法实现关键词匹配的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：
复制代码 代码如下:#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8
# filename BF
import time
“””
t=”this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple.”
p=”apple”
“””
t=”为什么叫向量空间模型呢？其实我们可以把
