【正则案例】1 匹配手机号码2 匹配邮箱3 匹配ip地址4 验证表单域信息总结：()小阔号模式单元重复匹配 \1 \2 \3 \n正则组合字符组成\d \D \w \W \s \S \b \B正则限制字符组成{m} {m,} {m,n}4. 正向、反向预查 正向匹配 ：内容(?=pattern) 正...
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Web程序 时间：
2015-07-11 18:19:15
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正则表达式一般都是正向匹配的。①：除了某个字符串[^(function)]②：环视(?<!).*?(?!) 表达非的概念 (?)正则几个概念捕获，贪婪，环视
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2015-05-01 19:51:45
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1：非基于词典的分词（人工智能领域）
相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习，特定领域等方法，这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中，
推理如何分词。在某个领域（垂直领域）分词精度较高。例：比较流行的语义网：基于本体的语义检索。
2：基于词典的分词（最为常见）
这类分词算法比较常见，比如正向/逆向匹配。例如： mmseg分词器 就是一种基于词典的分词算法。以最大正向匹配为主，多
种 消除歧义算法为辅。但是不管怎么分。该类分词方法，分词精度不高。由于中文比较复杂，不推荐采用正向...
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编程语言 时间：
2015-02-08 09:12:11
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RT，NLP第一次实验，96人民日报语料分词+unigram和bigram词频统计。
一开始写了个RMM，用了各种序列排序，然后分词的算法用了简单的前缀暴力匹配，果然跑语料的时间根本无法估计、、
果断重写、、又找了一个blog，发现MM算法 一开始是想得太复杂了，导致循环太多，后来修改成简单版本的即可正常时间运行、
python代码：
# -*- coding: cp936 -*-
imp...
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2014-12-06 22:54:40
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在采用FMM （正向最大匹配） 进行中文分词的时候， 可能会存在比较多的交集歧义， 这个时候为了解决交集歧义的问题， 可以采用 FM （Forwar Matching， 正向匹配） 进行中文分词， 正向匹配会在最大匹配的路径上查找所有可能成词的term(这里所有可能成词的term的意思是在构建索引的时候所有切分出来的词， 因为不是路径上的所有节点都会是切分成的词)。
http://blo...
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2014-07-12 22:23:26
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最近接触NLP中文分词， 在lunr.js的基础上， 实现了中文的最大正向匹配分词。
某些情况下， 我们在服务器端进行中文文本分词可以使用完整的基于mmseg算法的分词模块， 例如nodejieba, node-segment， 盘古分词等等， 但是在客户端环境下， 我们不能使用这些复杂的分词算法进行分词， 这个时候可以根据已经生成的索引进行简单的客户端分词， 就是所说的FMM (Forwar...
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2014-07-12 22:18:57
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中文分词中存在交集歧义检测问题， 例如“互联网金宝” 可以切分为“互联网” 和“金宝”， 也可以切分为“互联”和“网金宝”， 如何在切分过程中检测是否有交集歧义发生， 以及如果存在交集歧义的话怎么处理切分问题， 是非常重要的话题。
这里， 可以采用FMM算法进行切分， 首先切分出最大的正向匹配， 然后进行交集歧义检测， 如果检测到存在交集歧义， 那么对可能存在歧义的一段文字进行FM切分， 获取所有的可能切分结果； 然后对剩下的query子句重复进行FMM切分， 直到query == null...
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2014-07-12 18:26:14
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