過濾語料

Ⅰ 【文本分類】中語料可不可以既包含英文又包含中文

分詞的時候可以分出英文和中文，看你需要保留或者不保留。
一般來說可以全部保留。不重要的詞在特徵篩選階段會被過濾掉

Ⅱ 如何對語料庫進行指定詞語查詢統計軟體

語料庫建設中涉及的主要問題包括：
（1） 設計和規劃：主要考慮語料庫的用途、類型、規模、實現手段、質量保證、可擴展性等。
（2） 語料的採集：主要考慮語料獲取、數據格式、字元編碼、語料分類、文本描述，以及各類語料的比例以保持平衡性等。
（3） 語料的加工：包括標注項目（詞語單位、詞性、句法、語義、語體、篇章結構等）標記集、標注規范和加工方式。
（4） 語料管理系統的建設：包括數據維護（語料錄入、校對、存儲、修改、刪除及語料描述信息項目管理）、語料自動加工（分詞、標注、文本分割、合並、標記處理等）、用戶功能（查詢、檢索、統計、列印等）。
（5） 語料庫的應用：針對語言學理論和應用領域中的各種問題，研究和開發處理語料的演算法和軟體工具。

我國語料庫的建設始於80年代，當時的主要目標是漢語詞彙統計研究。進入90年代以後，語料庫方法在自然語言信息處理領域得到了廣泛的應用，建立了各種類型的語料庫，研究的內容涉及語料庫建設中的各個問題。90年代末到新世紀初這幾年是語料庫開發和應用的進一步發展時期，除了語言信息處理和言語工程領域以外，語料庫方法在語言教學、詞典編纂、現代漢語和漢語史研究等方面也得到了越來越多的應用。

語料庫與語言信息處理有著某種天然的聯系。當人們還不了解語料庫方法的時候，在自然語言理解和生成、機器翻譯等研究中，分析語言的主要方法是基於規則的（Rule-based）。對於用規則無法表達或不能涵蓋的語言事實，計算機就很難處理。語料庫出現以後，人們利用它對大規模的自然語言進行調查和統計，建立統計語言模型，研究和應用基於統計的（Statistical-based）語言處理技術，在信息檢索、文本分類、文本過濾、信息抽取等應用方向取得了進展。另一方面，語言信息處理技術的發展也為語料庫的建設提供了支持。從字元編碼、文本輸入和整理，語料的自動分詞和標注，到語料的統計和檢索，自然語言信息處理的研究都為語料的加工提供了關鍵性的技術。

Ⅲ Python 正則表達式 支持批量語料過濾中文字元之間的空格

|^

#encoding:UTF-8
importre
importsys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

source="你制好啊hellohi"
usample=unicode(source,'utf8')
xx=u"((?<=[u4e00-u9fa5])s+(?=[u4e00-u9fa5])|^s+|s+$)"
temp=re.sub(xx,'',usample);
printtemp;

Ⅳ 自己動手寫網路爬蟲的作品目錄

第1章 全面剖析網路爬蟲 3 1.1 抓取網頁1.3.3 使用 db構建爬蟲隊列示例1.1.1 深入理解url1.3.4 使用布隆過濾器構建visited表1.1.2 通過指定的url抓取網頁內容1.3.5 詳解heritrix爬蟲隊列1.1.3 java網頁抓取示例1.4 設計爬蟲架構 .1.1.4 處理http狀態碼1.4.1 爬蟲架構1.2 寬度優先爬蟲和帶偏好的爬蟲1.4.2 設計並行爬蟲架構1.2.1 圖的寬度優先遍歷1.4.3 詳解heritrix爬蟲架構1.2.2 寬度優先遍歷互聯網1.5 使用多線程技術提升爬蟲性能1.2.3 java寬度優先爬蟲示例1.5.1 詳解java多線程1.2.4 帶偏好的爬蟲1.5.2 爬蟲中的多線程1.2.5 java帶偏好的爬蟲示例1.5.3 一個簡單的多線程爬蟲實現1.3 設計爬蟲隊列1.5.4 詳解heritrix多線程結構1.3.1 爬蟲隊列1.6 本章小結1.3.2 使用berkeley db構建爬蟲隊列第2章 分布式爬蟲 69 2.1 設計分布式爬蟲2.4.2 開源bigtable——hbase2.1.1 分布式與雲計算2.5 google的成功之道——maprece演算法2.1.2 分布式與雲計算技術在爬蟲中的應用——淺析google的雲計算架構2.5.1 詳解maprece演算法2.2 分布式存儲2.5.2 maprece容錯處理2.2.1 從ralation_db到key/value存儲2.5.3 maprece實現架構2.2.2 consistent hash演算法2.5.4 hadoop中的maprece簡介2.2.3 consistent hash代碼實現2.5.5 wordcount例子的實現2.3 google的成功之道——gfs2.6 nutch中的分布式2.3.1 gfs詳解2.6.1 nutch爬蟲詳解2.3.2 開源gfs——hdfs2.6.2 nutch中的分布式2.4 google網頁存儲秘訣——bigtable2.7 本章小結2.4.1 詳解bigtable第3章 爬蟲的「方方面面」121 3.1 爬蟲中的「黑洞」3.2.3 理解限定爬蟲3.2 限定爬蟲和主題爬蟲3.2.4 java限定爬蟲示例3.2.1 理解主題爬蟲3.3 有「道德」的爬蟲3.2.2 java主題爬蟲3.4 本章小結第4章 「處理」html頁面 159 4.1 征服正則表達式4.3 抽取正文4.1.1 學習正則表達式4.4 從javascript中抽取信息4.1.2 java正則表達式4.4.1 javascript抽取方法4.2 抽取html正文4.4.2 javascript抽取示例4.2.1 了解htmlparser4.5本章小結4.2.2 使用正則表達式抽取示例第5章 非html正文抽取 201 5.1 抽取pdf文件5.2.2 使用poi抽取word示例5.1.1 學習pdfbox5.2.3 使用poi抽取ppt示例5.1.2 使用pdfbox抽取示例5.2.4 使用poi抽取excel示例5.1.3 提取pdf文件標題5.3 抽取rtf 5.3.1 開源rtf文件解析器5.1.4 處理pdf格式的公文5.3.2 實現一個rtf文件解析器5.2 抽取office文檔5.3.3 解析rtf示例5.2.1 學習poi5.4 本章小結第6章 多媒體抽取 231 6.1 抽取視頻6.2 音頻抽取6.1.1 抽取視頻關鍵幀6.2.1 抽取音頻6.1.2 java視頻處理框架6.2.2 學習java音頻抽取技術6.1.3 java視頻抽取示例6.3 本章小結第7章去掉網頁中的「雜訊」 257 7.1 「雜訊」對網頁的影響7.3 利用「視覺」消除「雜訊」7.2 利用「統計學」消除「雜訊」7.3.1 「視覺」與「雜訊」7.2.1 網站風格樹7.3.2 「視覺去噪」java實現7.2.2「統計學去噪」java實現7.4 本章小結第8章 分析web圖 283 8.1 存儲web「圖」8.4 pagerank的兄弟hits8.2 利用web「圖」分析鏈接8.4.1 深入理解hits演算法8.3 google的秘密——pagerank8.4.2 hits演算法的java實現8.3.1 深入理解pagerank演算法8.4.3 應用hits進行鏈接分析8.3.2 pagerank演算法的java實現8.5 pagerank與hits的比較8.3.3 應用pagerank進行鏈接分析8.6 本章小結第9章 去掉重復的「文檔」 317 9.1 何為「重復」的文檔9.4 simhash排重9.2 去除「重復」文檔——排重9.4.1 理解simhash9.3 利用「語義指紋」排重9.4.2 simhash排重的java實現9.3.1 理解「語義指紋」9.5 分布式文檔排重9.3.2 「語義指紋」排重的java實現9.6 本章小結第10章 分類與聚類的應用 333 10.1 網頁分類 10.1.1 收集語料庫10.2 網頁聚類10.1.2 選取網頁的「特徵」10.2.1 深入理解dbscan演算法10.1.3 使用支持向量機進行網頁分類10.2.2 使用dbscan演算法聚類實例10.1.4 利用url地址進行網頁分類10.3 本章小結10.1.5 使用adaboost進行網頁分類

Ⅳ 如何用java做語料庫中非中文字詞的過濾

題主你好，你可以用正則表達式將語料庫中的詞進行過濾，條件為非中文即可。希望能幫到你，望採納。

Ⅵ 如何給語料分類，語料分類的原則和標准

語料庫建設中涉及的主要問題包括：
（1） 設計和規劃：主要考慮語料庫的用途、類型、規模、實現手段、質量保證、可擴展性等。
（2） 語料的採集：主要考慮語料獲取、數據格式、字元編碼、語料分類、文本描述，以及各類語料的比例以保持平衡性等。
（3） 語料的加工：包括標注項目（詞語單位、詞性、句法、語義、語體、篇章結構等）標記集、標注規范和加工方式。
（4） 語料管理系統的建設：包括數據維護（語料錄入、校對、存儲、修改、刪除及語料描述信息項目管理）、語料自動加工（分詞、標注、文本分割、合並、標記處理等）、用戶功能（查詢、檢索、統計、列印等）。
（5） 語料庫的應用：針對語言學理論和應用領域中的各種問題，研究和開發處理語料的演算法和工具。

我國語料庫的建設始於80年代，當時的主要目標是漢語詞彙統計研究。進入90年代以後，語料庫方法在自然語言信息處理領域得到了廣泛的應用，建立了各種類型的語料庫，研究的內容涉及語料庫建設中的各個問題。90年代末到新世紀初這幾年是語料庫開發和應用的進一步發展時期，除了語言信息處理和言語工程領域以外，語料庫方法在語言教學、詞典編纂、現代漢語和漢語史研究等方面也得到了越來越多的應用。

語料庫與語言信息處理有著某種天然的聯系。當人們還不了解語料庫方法的時候，在自然語言理解和生成、機器翻譯等研究中，分析語言的主要方法是基於規則的（Rule-based）。對於用規則無法表達或不能涵蓋的語言事實，計算機就很難處理。語料庫出現以後，人們利用它對大規模的自然語言進行調查和統計，建立統計語言模型，研究和應用基於統計的（Statistical-based）語言處理技術，在信息檢索、文本分類、文本過濾、信息抽取等應用方向取得了進展。另一方面，語言信息處理技術的發展也為語料庫的建設提供了支持。從字元編碼、文本輸入和整理，語料的自動分詞和標注，到語料的統計和檢索，自然語言信息處理的研究都為語料的加工提供了關鍵性的技術。

Ⅶ wordfast通過語料庫進行自動翻譯

Wordfast簡介
它為自由譯者、語言服務供應者與跨國公司提供了 翻譯記憶獨立平台的解決方案，在市場上

1999年，Wordfast由伊夫·商博良創立於法國巴黎。在翻譯與本地化產業中，商博良作為自由譯者、項目經理和顧問25年有餘，經驗豐富。伊夫·商博良是成功譯解 羅塞塔石碑的埃及學家讓-弗朗索瓦·商博良的旁系子孫。
1999年，伊夫·商博良開發了最初的Wordfast軟體，它由一整套宏命令組成，可以在微軟Word 97或更高版本中運行。截至2002年底，這個基於微軟Word的工具（現稱為Wordfast經典版）是一個免費軟體。通過口口相傳，在譯者最常使用的 翻譯記憶軟體中，Wordfast位居第二。
2009年1月，Wordfast發布了Wordfast翻譯工作室版（Wordfast Translation Studio），它包括Wordfast經典版和Wordfast專業版。後者是一個獨立、基於Java的 翻譯記憶工具。
2 產品 :
在翻譯與本地化產業中Wordfast軟體為為用戶提供了Wordfast翻譯工作室版。根據WFTS協議，用戶可得到以下工具：
Wordfast經典版
最初基於微軟Word的翻譯記憶工具。
Wordfast專業版
獨立的多平台（Windows， 蘋果操作系統，Linux） 翻譯記憶工具。它自帶過濾器，可處理多種文件格式，並提供基本的自由譯者所需的批量分析（可分析多達20個文件）。
附加工具
一套旨在幫助Wordfast經典版譯者執行特定高級功能（如文本提取與對齊）的免費工具。
VLTM項目（超大 翻譯記憶）
用戶可以利用公共的超大 翻譯記憶內容，也可以設立一個私人工作組，與合作譯者共享翻譯記憶。
其他產品包括：
Wordfast專業豪華版
配合可選插件，與Wordfast專業版整合，可以進行無限制批處理、多個文檔中出現的高頻段抽取以及自動 翻譯記憶管理。
Wordfast伺服器
安全的 翻譯記憶伺服器應用程序——無論譯者在世界哪一角落，均可實時共享翻譯記憶。
Wordfast網路版（測試版）*
基於 瀏覽器的 翻譯記憶工具——譯者可將翻譯記憶儲存在中央伺服器上，每個用戶可創立有密碼保護的私人區域。這樣便可以不拘地點，只要能打開瀏覽器的地方，就可以打開工作項目，使用Wordfast。
3. 支持的源文件格式
Wordfast經典版可以處理以下格式：任何 微軟Word可以讀取的格式，包括 純文本文件，Word文檔（doc），微軟Excel（XLS），PowerPoint（PPT）， 富文本格式（RTF）以及帶標簽的RTF與HTML。它不直接支持OpenOffice格式，因為微軟Word的當前版本沒有針對OpenOffice文檔的導入過濾器。
4. 支持的翻譯記憶和詞彙表格式
Wordfast經典版與Wordfast專業版的 翻譯記憶格式，都是簡單的 製表符分隔的文本文件，可以在 文本編輯器中打開並編輯。Wordfast還可以導入和導出TMX文件，與其他主要商業機輔工具進行交流 翻譯記憶。
單個 翻譯記憶中最多可 存儲1百萬個單位。翻譯記憶和詞彙表的語序可以顛倒，這樣可以隨時切換源語和目標語。
Wordfast可以利用基於伺服器的 翻譯記憶，並從機器翻譯工具（包括谷歌在線翻譯工具）中檢索數據。
Wordfast的詞彙表格式是簡單的 製表符分隔文本文件。Wordfast專業版還可以導入TBX文件。
詞彙表的最大記錄值是25萬條，但只有前3.2萬行可以在搜索過程中顯示。
5. 文檔
Wordfast經典版的用戶完全使用手冊可以從Wordfast網站上下載。網站還提供免費培訓和在線培訓視頻。

Ⅷ 為什麼看不到spamassassin語料庫中的數據集

1）檢查是否安裝完整的軟體包：
Spamassassin
Perl-DBI
DBI-1.20
Msql-MySQL-moles-1.2219
perl v5.6.1
（2）建立資料庫
CREATE TABLE userPRef (
username varchar(100) default NOT NULL,
preference varchar(30) default NOT NULL,
value varchar(100) default NOT NULL,
prefid int(11) NOT NULL auto_increment,
PRIMARY KEY (prefid),
INDEX (username)
) TYPE=MyISAM;
（3）設定資料庫鏈接
修改/etc/mail/spamassassin/locale.cf文件，加入資料庫鏈接方式：
user_scores_dsn DBI:driver:connection
user_scores_sql_username dbusername
user_scores_sql_passWord dbpassword
主要鏈接參數為：
user_scores_dsn DBI:mysql:spamassassin:localhost
user_scores_sql_username root
user_scores_sql_password richmans
（4）設定過濾規則的啟用方式：
修改/etc/procmailrc文件，加入：

DROPPRIVS=yes
:0fw
| /usr/local/bin/spamc -f

（5）修改SPAMD的服務啟動方式為：
spamd -q
如此，可以告訴SPAMD改變查詢規則的方式，通過資料庫而不是通過/etc/passwd文件。

Ⅸ 如何給語料分類，語料分類的原則和標准

語料庫建設中涉及的主要問題包括：
（1）
設計和規劃：主要考慮語料庫的用途、類型、規模、實現手段、質量保證、可擴展性等。
（2）
語料的採集：主要考慮語料獲取、數據格式、字元編碼、語料分類、文本描述，以及各類語料的比例以保持平衡性等。
（3）
語料的加工：包括標注項目（詞語單位、詞性、句法、語義、語體、篇章結構等）標記集、標注規范和加工方式。
（4）
語料管理系統的建設：包括數據維護（語料錄入、校對、存儲、修改、刪除及語料描述信息項目管理）、語料自動加工（分詞、標注、文本分割、合並、標記處理等）、用戶功能（查詢、檢索、統計、列印等）。
（5）
語料庫的應用：針對語言學理論和應用領域中的各種問題，研究和開發處理語料的演算法和工具。
我國語料庫的建設始於80年代，當時的主要目標是漢語詞彙統計研究。進入90年代以後，語料庫方法在自然語言信息處理領域得到了廣泛的應用，建立了各種類型的語料庫，研究的內容涉及語料庫建設中的各個問題。90年代末到新世紀初這幾年是語料庫開發和應用的進一步發展時期，除了語言信息處理和言語工程領域以外，語料庫方法在語言教學、詞典編纂、現代漢語和漢語史研究等方面也得到了越來越多的應用。
語料庫與語言信息處理有著某種天然的聯系。當人們還不了解語料庫方法的時候，在自然語言理解和生成、機器翻譯等研究中，分析語言的主要方法是基於規則的（Rule-based）。對於用規則無法表達或不能涵蓋的語言事實，計算機就很難處理。語料庫出現以後，人們利用它對大規模的自然語言進行調查和統計，建立統計語言模型，研究和應用基於統計的（Statistical-based）語言處理技術，在信息檢索、文本分類、文本過濾、信息抽取等應用方向取得了進展。另一方面，語言信息處理技術的發展也為語料庫的建設提供了支持。從字元編碼、文本輸入和整理，語料的自動分詞和標注，到語料的統計和檢索，自然語言信息處理的研究都為語料的加工提供了關鍵性的技術。

Ⅹ 誰知道如何批量去除雙語語料庫中重復出現的語句啊

語料清洗和去重。翻譯記憶庫中是否摻有雜質對記憶庫質量影響很大。大量的專雜屬質還會導致調取記憶庫的速度變慢，因此要對雜質進行清洗。

例如原文與譯文完全相同的條目，例如純數字或者符號。需要進行清洗。

此外記憶庫中完全相同的條目，只保留一條即可。

記憶庫中的句子應是標准譯法，因此對於一句多譯的情況請予以避免。

利用Tmxmall在線對齊可以在製作記憶庫之後將這些雜質批量過濾出來，可以進行一鍵去重等等操作。挺好用的。網頁鏈接