- 授权协议: Apache
- 开发语言: Google Go
- 操作系统: 跨平台
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- 软件文档: https://gitee.com/veni0/gse
软件介绍
gse
Go 语言高效分词, 支持英文、中文、日文等
词典用双数组trie(Double-Array Trie)实现, 分词器算法为基于词频的最短路径加动态规划。
支持普通和搜索引擎两种分词模式,支持用户词典、词性标注,可运行JSON RPC服务。
分词速度单线程9MB/s,goroutines并发42MB/s(8核Macbook Pro)。
安装/更新
go get -u github.com/go-ego/gse
Build-tools
go get -u github.com/go-ego/re
re gse
To create a new gse application
$ re gse my-gse
re run
To run the application we just created, you can navigate to the application folder and execute:
$ cd my-gse && re run
使用
package main
import (
"fmt"
"github.com/go-ego/gse"
)
func main() {
// 载入词典
var segmenter gse.Segmenter
segmenter.LoadDict()
// segmenter.LoadDict("your gopath"+"/src/github.com/go-ego/gse/data/dict/dictionary.txt")
// 分词
text := []byte("中华人民共和国中央人民政府")
segments := segmenter.Segment(text)
// 处理分词结果
// 支持普通模式和搜索模式两种分词,见代码中 ToString 函数的注释。
fmt.Println(gse.ToString(segments, false))
text1 := []byte("深圳地标建筑, 深圳地王大厦")
segments1 := seg.Segment([]byte(text1))
fmt.Println(gse.ToString(segments1, false))
}
信息论、推理与学习算法
麦凯 / 高等教育出版社 / 2006-7 / 59.00元
本书是英国剑桥大学卡文迪许实验室的著名学者David J.C.MacKay博士总结多年教学经验和科研成果,于2003年推出的一部力作。本书作者不仅透彻地论述了传统信息论的内容和最新编码算法,而且以高度的学科驾驭能力,匠心独具地在一个统一框架下讨论了贝叶斯数据建模、蒙特卡罗方法、聚类算法、神经网络等属于机器学习和推理领域的主题,从而很好地将诸多学科的技术内涵融会贯通。本书注重理论与实际的结合,内容组......一起来看看 《信息论、推理与学习算法》 这本书的介绍吧!
