过滤语料

Ⅰ 【文本分类】中语料可不可以既包含英文又包含中文

分词的时候可以分出英文和中文，看你需要保留或者不保留。
一般来说可以全部保留。不重要的词在特征筛选阶段会被过滤掉

Ⅱ 如何对语料库进行指定词语查询统计软件

语料库建设中涉及的主要问题包括：
（1） 设计和规划：主要考虑语料库的用途、类型、规模、实现手段、质量保证、可扩展性等。
（2） 语料的采集：主要考虑语料获取、数据格式、字符编码、语料分类、文本描述，以及各类语料的比例以保持平衡性等。
（3） 语料的加工：包括标注项目（词语单位、词性、句法、语义、语体、篇章结构等）标记集、标注规范和加工方式。
（4） 语料管理系统的建设：包括数据维护（语料录入、校对、存储、修改、删除及语料描述信息项目管理）、语料自动加工（分词、标注、文本分割、合并、标记处理等）、用户功能（查询、检索、统计、打印等）。
（5） 语料库的应用：针对语言学理论和应用领域中的各种问题，研究和开发处理语料的算法和软件工具。

我国语料库的建设始于80年代，当时的主要目标是汉语词汇统计研究。进入90年代以后，语料库方法在自然语言信息处理领域得到了广泛的应用，建立了各种类型的语料库，研究的内容涉及语料库建设中的各个问题。90年代末到新世纪初这几年是语料库开发和应用的进一步发展时期，除了语言信息处理和言语工程领域以外，语料库方法在语言教学、词典编纂、现代汉语和汉语史研究等方面也得到了越来越多的应用。

语料库与语言信息处理有着某种天然的联系。当人们还不了解语料库方法的时候，在自然语言理解和生成、机器翻译等研究中，分析语言的主要方法是基于规则的（Rule-based）。对于用规则无法表达或不能涵盖的语言事实，计算机就很难处理。语料库出现以后，人们利用它对大规模的自然语言进行调查和统计，建立统计语言模型，研究和应用基于统计的（Statistical-based）语言处理技术，在信息检索、文本分类、文本过滤、信息抽取等应用方向取得了进展。另一方面，语言信息处理技术的发展也为语料库的建设提供了支持。从字符编码、文本输入和整理，语料的自动分词和标注，到语料的统计和检索，自然语言信息处理的研究都为语料的加工提供了关键性的技术。

Ⅲ Python 正则表达式 支持批量语料过滤中文字符之间的空格

|^

#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 自己动手写网络爬虫的作品目录

第1章 全面剖析网络爬虫 3 1.1 抓取网页1.3.3 使用 db构建爬虫队列示例1.1.1 深入理解url1.3.4 使用布隆过滤器构建visited表1.1.2 通过指定的url抓取网页内容1.3.5 详解heritrix爬虫队列1.1.3 java网页抓取示例1.4 设计爬虫架构 .1.1.4 处理http状态码1.4.1 爬虫架构1.2 宽度优先爬虫和带偏好的爬虫1.4.2 设计并行爬虫架构1.2.1 图的宽度优先遍历1.4.3 详解heritrix爬虫架构1.2.2 宽度优先遍历互联网1.5 使用多线程技术提升爬虫性能1.2.3 java宽度优先爬虫示例1.5.1 详解java多线程1.2.4 带偏好的爬虫1.5.2 爬虫中的多线程1.2.5 java带偏好的爬虫示例1.5.3 一个简单的多线程爬虫实现1.3 设计爬虫队列1.5.4 详解heritrix多线程结构1.3.1 爬虫队列1.6 本章小结1.3.2 使用berkeley db构建爬虫队列第2章 分布式爬虫 69 2.1 设计分布式爬虫2.4.2 开源bigtable——hbase2.1.1 分布式与云计算2.5 google的成功之道——maprece算法2.1.2 分布式与云计算技术在爬虫中的应用——浅析google的云计算架构2.5.1 详解maprece算法2.2 分布式存储2.5.2 maprece容错处理2.2.1 从ralation_db到key/value存储2.5.3 maprece实现架构2.2.2 consistent hash算法2.5.4 hadoop中的maprece简介2.2.3 consistent hash代码实现2.5.5 wordcount例子的实现2.3 google的成功之道——gfs2.6 nutch中的分布式2.3.1 gfs详解2.6.1 nutch爬虫详解2.3.2 开源gfs——hdfs2.6.2 nutch中的分布式2.4 google网页存储秘诀——bigtable2.7 本章小结2.4.1 详解bigtable第3章 爬虫的“方方面面”121 3.1 爬虫中的“黑洞”3.2.3 理解限定爬虫3.2 限定爬虫和主题爬虫3.2.4 java限定爬虫示例3.2.1 理解主题爬虫3.3 有“道德”的爬虫3.2.2 java主题爬虫3.4 本章小结第4章 “处理”html页面 159 4.1 征服正则表达式4.3 抽取正文4.1.1 学习正则表达式4.4 从javascript中抽取信息4.1.2 java正则表达式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本章小结4.2.2 使用正则表达式抽取示例第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 学习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文件标题5.3 抽取rtf 5.3.1 开源rtf文件解析器5.1.4 处理pdf格式的公文5.3.2 实现一个rtf文件解析器5.2 抽取office文档5.3.3 解析rtf示例5.2.1 学习poi5.4 本章小结第6章 多媒体抽取 231 6.1 抽取视频6.2 音频抽取6.1.1 抽取视频关键帧6.2.1 抽取音频6.1.2 java视频处理框架6.2.2 学习java音频抽取技术6.1.3 java视频抽取示例6.3 本章小结第7章去掉网页中的“噪声” 257 7.1 “噪声”对网页的影响7.3 利用“视觉”消除“噪声”7.2 利用“统计学”消除“噪声”7.3.1 “视觉”与“噪声”7.2.1 网站风格树7.3.2 “视觉去噪”java实现7.2.2“统计学去噪”java实现7.4 本章小结第8章 分析web图 283 8.1 存储web“图”8.4 pagerank的兄弟hits8.2 利用web“图”分析链接8.4.1 深入理解hits算法8.3 google的秘密——pagerank8.4.2 hits算法的java实现8.3.1 深入理解pagerank算法8.4.3 应用hits进行链接分析8.3.2 pagerank算法的java实现8.5 pagerank与hits的比较8.3.3 应用pagerank进行链接分析8.6 本章小结第9章 去掉重复的“文档” 317 9.1 何为“重复”的文档9.4 simhash排重9.2 去除“重复”文档——排重9.4.1 理解simhash9.3 利用“语义指纹”排重9.4.2 simhash排重的java实现9.3.1 理解“语义指纹”9.5 分布式文档排重9.3.2 “语义指纹”排重的java实现9.6 本章小结第10章 分类与聚类的应用 333 10.1 网页分类 10.1.1 收集语料库10.2 网页聚类10.1.2 选取网页的“特征”10.2.1 深入理解dbscan算法10.1.3 使用支持向量机进行网页分类10.2.2 使用dbscan算法聚类实例10.1.4 利用url地址进行网页分类10.3 本章小结10.1.5 使用adaboost进行网页分类

Ⅳ 如何用java做语料库中非中文字词的过滤

题主你好，你可以用正则表达式将语料库中的词进行过滤，条件为非中文即可。希望能帮到你，望采纳。

Ⅵ 如何给语料分类，语料分类的原则和标准

语料库建设中涉及的主要问题包括：
（1） 设计和规划：主要考虑语料库的用途、类型、规模、实现手段、质量保证、可扩展性等。
（2） 语料的采集：主要考虑语料获取、数据格式、字符编码、语料分类、文本描述，以及各类语料的比例以保持平衡性等。
（3） 语料的加工：包括标注项目（词语单位、词性、句法、语义、语体、篇章结构等）标记集、标注规范和加工方式。
（4） 语料管理系统的建设：包括数据维护（语料录入、校对、存储、修改、删除及语料描述信息项目管理）、语料自动加工（分词、标注、文本分割、合并、标记处理等）、用户功能（查询、检索、统计、打印等）。
（5） 语料库的应用：针对语言学理论和应用领域中的各种问题，研究和开发处理语料的算法和工具。

我国语料库的建设始于80年代，当时的主要目标是汉语词汇统计研究。进入90年代以后，语料库方法在自然语言信息处理领域得到了广泛的应用，建立了各种类型的语料库，研究的内容涉及语料库建设中的各个问题。90年代末到新世纪初这几年是语料库开发和应用的进一步发展时期，除了语言信息处理和言语工程领域以外，语料库方法在语言教学、词典编纂、现代汉语和汉语史研究等方面也得到了越来越多的应用。

语料库与语言信息处理有着某种天然的联系。当人们还不了解语料库方法的时候，在自然语言理解和生成、机器翻译等研究中，分析语言的主要方法是基于规则的（Rule-based）。对于用规则无法表达或不能涵盖的语言事实，计算机就很难处理。语料库出现以后，人们利用它对大规模的自然语言进行调查和统计，建立统计语言模型，研究和应用基于统计的（Statistical-based）语言处理技术，在信息检索、文本分类、文本过滤、信息抽取等应用方向取得了进展。另一方面，语言信息处理技术的发展也为语料库的建设提供了支持。从字符编码、文本输入和整理，语料的自动分词和标注，到语料的统计和检索，自然语言信息处理的研究都为语料的加工提供了关键性的技术。

Ⅶ wordfast通过语料库进行自动翻译

Wordfast简介
它为自由译者、语言服务供应者与跨国公司提供了 翻译记忆独立平台的解决方案，在市场上

1999年，Wordfast由伊夫·商博良创立于法国巴黎。在翻译与本地化产业中，商博良作为自由译者、项目经理和顾问25年有余，经验丰富。伊夫·商博良是成功译解 罗塞塔石碑的埃及学家让-弗朗索瓦·商博良的旁系子孙。
1999年，伊夫·商博良开发了最初的Wordfast软件，它由一整套宏命令组成，可以在微软Word 97或更高版本中运行。截至2002年底，这个基于微软Word的工具（现称为Wordfast经典版）是一个免费软件。通过口口相传，在译者最常使用的 翻译记忆软件中，Wordfast位居第二。
2009年1月，Wordfast发布了Wordfast翻译工作室版（Wordfast Translation Studio），它包括Wordfast经典版和Wordfast专业版。后者是一个独立、基于Java的 翻译记忆工具。
2 产品 :
在翻译与本地化产业中Wordfast软件为为用户提供了Wordfast翻译工作室版。根据WFTS协议，用户可得到以下工具：
Wordfast经典版
最初基于微软Word的翻译记忆工具。
Wordfast专业版
独立的多平台（Windows， 苹果操作系统，Linux） 翻译记忆工具。它自带过滤器，可处理多种文件格式，并提供基本的自由译者所需的批量分析（可分析多达20个文件）。
附加工具
一套旨在帮助Wordfast经典版译者执行特定高级功能（如文本提取与对齐）的免费工具。
VLTM项目（超大 翻译记忆）
用户可以利用公共的超大 翻译记忆内容，也可以设立一个私人工作组，与合作译者共享翻译记忆。
其他产品包括：
Wordfast专业豪华版
配合可选插件，与Wordfast专业版整合，可以进行无限制批处理、多个文档中出现的高频段抽取以及自动 翻译记忆管理。
Wordfast服务器
安全的 翻译记忆服务器应用程序——无论译者在世界哪一角落，均可实时共享翻译记忆。
Wordfast网络版（测试版）*
基于 浏览器的 翻译记忆工具——译者可将翻译记忆储存在中央服务器上，每个用户可创立有密码保护的私人区域。这样便可以不拘地点，只要能打开浏览器的地方，就可以打开工作项目，使用Wordfast。
3. 支持的源文件格式
Wordfast经典版可以处理以下格式：任何 微软Word可以读取的格式，包括 纯文本文件，Word文档（doc），微软Excel（XLS），PowerPoint（PPT）， 富文本格式（RTF）以及带标签的RTF与HTML。它不直接支持OpenOffice格式，因为微软Word的当前版本没有针对OpenOffice文档的导入过滤器。
4. 支持的翻译记忆和词汇表格式
Wordfast经典版与Wordfast专业版的 翻译记忆格式，都是简单的 制表符分隔的文本文件，可以在 文本编辑器中打开并编辑。Wordfast还可以导入和导出TMX文件，与其他主要商业机辅工具进行交流 翻译记忆。
单个 翻译记忆中最多可 存储1百万个单位。翻译记忆和词汇表的语序可以颠倒，这样可以随时切换源语和目标语。
Wordfast可以利用基于服务器的 翻译记忆，并从机器翻译工具（包括谷歌在线翻译工具）中检索数据。
Wordfast的词汇表格式是简单的 制表符分隔文本文件。Wordfast专业版还可以导入TBX文件。
词汇表的最大记录值是25万条，但只有前3.2万行可以在搜索过程中显示。
5. 文档
Wordfast经典版的用户完全使用手册可以从Wordfast网站上下载。网站还提供免费培训和在线培训视频。

Ⅷ 为什么看不到spamassassin语料库中的数据集

1）检查是否安装完整的软件包：
Spamassassin
Perl-DBI
DBI-1.20
Msql-MySQL-moles-1.2219
perl v5.6.1
（2）建立数据库
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）设定数据库链接
修改/etc/mail/spamassassin/locale.cf文件，加入数据库链接方式：
user_scores_dsn DBI:driver:connection
user_scores_sql_username dbusername
user_scores_sql_passWord dbpassword
主要链接参数为：
user_scores_dsn DBI:mysql:spamassassin:localhost
user_scores_sql_username root
user_scores_sql_password richmans
（4）设定过滤规则的启用方式：
修改/etc/procmailrc文件，加入：

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

（5）修改SPAMD的服务启动方式为：
spamd -q
如此，可以告诉SPAMD改变查询规则的方式，通过数据库而不是通过/etc/passwd文件。

Ⅸ 如何给语料分类，语料分类的原则和标准

语料库建设中涉及的主要问题包括：
（1）
设计和规划：主要考虑语料库的用途、类型、规模、实现手段、质量保证、可扩展性等。
（2）
语料的采集：主要考虑语料获取、数据格式、字符编码、语料分类、文本描述，以及各类语料的比例以保持平衡性等。
（3）
语料的加工：包括标注项目（词语单位、词性、句法、语义、语体、篇章结构等）标记集、标注规范和加工方式。
（4）
语料管理系统的建设：包括数据维护（语料录入、校对、存储、修改、删除及语料描述信息项目管理）、语料自动加工（分词、标注、文本分割、合并、标记处理等）、用户功能（查询、检索、统计、打印等）。
（5）
语料库的应用：针对语言学理论和应用领域中的各种问题，研究和开发处理语料的算法和工具。
我国语料库的建设始于80年代，当时的主要目标是汉语词汇统计研究。进入90年代以后，语料库方法在自然语言信息处理领域得到了广泛的应用，建立了各种类型的语料库，研究的内容涉及语料库建设中的各个问题。90年代末到新世纪初这几年是语料库开发和应用的进一步发展时期，除了语言信息处理和言语工程领域以外，语料库方法在语言教学、词典编纂、现代汉语和汉语史研究等方面也得到了越来越多的应用。
语料库与语言信息处理有着某种天然的联系。当人们还不了解语料库方法的时候，在自然语言理解和生成、机器翻译等研究中，分析语言的主要方法是基于规则的（Rule-based）。对于用规则无法表达或不能涵盖的语言事实，计算机就很难处理。语料库出现以后，人们利用它对大规模的自然语言进行调查和统计，建立统计语言模型，研究和应用基于统计的（Statistical-based）语言处理技术，在信息检索、文本分类、文本过滤、信息抽取等应用方向取得了进展。另一方面，语言信息处理技术的发展也为语料库的建设提供了支持。从字符编码、文本输入和整理，语料的自动分词和标注，到语料的统计和检索，自然语言信息处理的研究都为语料的加工提供了关键性的技术。

Ⅹ 谁知道如何批量去除双语语料库中重复出现的语句啊

语料清洗和去重。翻译记忆库中是否掺有杂质对记忆库质量影响很大。大量的专杂属质还会导致调取记忆库的速度变慢，因此要对杂质进行清洗。

例如原文与译文完全相同的条目，例如纯数字或者符号。需要进行清洗。

此外记忆库中完全相同的条目，只保留一条即可。

记忆库中的句子应是标准译法，因此对于一句多译的情况请予以避免。

利用Tmxmall在线对齐可以在制作记忆库之后将这些杂质批量过滤出来，可以进行一键去重等等操作。挺好用的。网页链接