Bag标签之一行代码实行中文分词实例3

例3:

分词(返回一个书包,以_0、_1、_2
...取出分好的词

<bag id=words act=2words>我喜欢黄色高领T恤衫</bag>

注意没有name属性

输出分词结果

<b>结果词组: </b>
<for end="@{words:getWidth}">
       <span>@{words:[email protected]{for:getSuffix}} </span>
</for>

效果

完整代码

<html>
<title>分词:返回一个书包,以_0、_1、_2 ...取出分好的词</title>
<h3>分词:返回一个书包,以_0、_1、_2 ...取出分好的词</h3>
<p>
<chtml>
<bag id=words act=2words>我喜欢黄色高领T恤衫</bag>
<b>结果词组: </b>
<for end="@{words:getWidth}">
	<span>@{words:[email protected]{for:getSuffix}} </span>
</for>
</chtml>
</p>
</html>

(例子文件:_samples/2words3.html)

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时间: 2024-11-05 11:24:14

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Bag标签之一行代码实行中文分词实例1

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Bag标签之一行代码实行中文分词实例2

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Bag标签之一行代码实行中文分词

用法: <Bag id=书包名 act=2words[name=key] [gap=字符] [quotes=引号]>中英文混合内容</Bag> 例0: 默认分词(无gap和quotes参数) <bagid=pPage act=2words name=words>我喜欢黄色高领T恤衫</bag> 输出分词结果 <p><b>结果词组: </b>@{pPage:words}</p> 效果: 完整代码 <html

&lt;code&gt;标签---加入一行代码

源码: <body>    <code>       var i=80;    </code></body>

Spark 大数据中文分词统计(三) Scala语言实现分词统计

Java版的Spark大数据中文分词统计程序完成之后,又经过一周的努力,把Scala版的Spark 大数据中文分词统计程序也搞出来了,在此分享给各位想学习Spark的朋友. 如下是程序最终运行的界面截图,和Java版差别不大: 如下是Scala工程结构: 当你在工程主类文件WordCounter.scala上单击右键,选择Run As Scala Application: 然后选择唐诗宋词进行分词统计,就会出现前面显示的分词结果. 工程代码已经上传CSDN:http://download.csd

Bag标签

功能: ·        把字符串按关键字放进书包 ·        把书包保存到会话中 ·        把字符串分割成数组,返回一个存放数组数据的书包(Bag) ·        删除书包中的一条数据(如Esql返回的数据记录或xml的一个节点) ·        保存xml类型的书包(bag)到给定名称的文件 ·        中文分词 ·        检验 ·        修改书包名 用法: <Bag id=书包名[suffix=整数] [state] [act=save|split

Bag标签成一条线的代码来实现中国字

说明: <Bag id=书包名 act=2words[name=key] [gap=字符] [quotes=引號]>中英文混合内容</Bag> 例0: 默认分词(无gap和quotes參数) <bagid=pPage act=2words name=words>我喜欢黄色高领T恤衫</bag> 输出分词结果 <p><b>结果词组: </b>@{pPage:words}</p> 效果: 完整代码 <html

想加入一行代码吗?使用&lt;code&gt;标签

在介绍语言技术的网站中,避免不了在网页中显示一些计算机专业的编程代码,当代码为一行代码时,你就可以使用<code>标签了,如下面例子: <code>var i=i+300;</code> 注意:在文章中一般如果要插入多行代码时不能使用<code>标签了. 语法: <code>代码语言</code> 注:如果是多行代码,可以使用<pre>标签. 示例: <!DOCTYPE HTML> <html> &

【原创】中文分词系统 ICTCLASS2015 的JAVA封装和多线程执行(附代码)

本文针对的问题是 ICTCLASS2015 的多线程分词,为了实现多线程做了简单的JAVA封装.如果有需要可以自行进一步封装其它接口. 首先ICTCLASS2015的传送门(http://ictclas.nlpir.org/),其对中文分词做的比较透彻,而且有一定的可调式性.但是应用到实际开发中的话,多线程操作是必须的,因此有了本文的初衷. 可能有的小伙伴不太清楚ICTCLASS是干嘛的,下面是一段介绍:NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2015),主要功能包括中文分词:词性标注:命名实