问题描述 如题,我用contains()实现了从文本中找到一个中文词汇并显示出来但一直弄不明白怎么实现一个字符组String[]把这组词汇都从一个文本中找出来(如果有这些词就找出),并照到容器接收,然后发给前台~例如:我有个4个词{"中国","上海","广州","北京"}从一个文本中("我是中国人,我的家乡是北京"),检索到中国,北京 解决方案 解决方案二:你可以搜一个词,就该可以搜很多次呀,无非就是多循环

1.背景: 这周由于项目需要对搜索框中输入的错误影片名进行校正处理,以提升搜索命中率和用户体验,研究了一下中文文本自动纠错(专业点讲是校对,proofread),并初步实现了该功能,特此记录. 2.简介: 中文输入错误的校对与更正是指在输入不常见或者错误文字时系统提示文字有误,最简单的例子就是在word里打字时会有红色下划线提示.实现该功能目前主要有两大思路: (1)  基于大量字典的分词法:主要是将待分析的汉字串与一个很大的"机器词典"中的词条进行匹配,若在词典中找到则匹配成功:该方

java读取txt文本中如含有中文,可能会出现乱码,解决方案是: 1.要统一编码,java工程的编码,txt文本编码,java工程中的java文本编码都统一为utf-8: 2.利用 InputStreamReader(new FileInputStream(fileUrl), "utf-8")将文本再次设置为utf-8 3.具体代码如下 复制代码 代码如下: InputStreamReader isr; try { isr = new InputStreamReader(new Fil

问题描述 JAVA中初始化问题,代码在中的变量不能被初始化 我创建了一个按钮,给按钮一个鼠标监听器.按下按钮会获得一个文本区的字符串给masage,当我在其他包中调用getMasage方法,得到的字符串是123而不是文本区的字符串. import java.awt.Color;import java.awt.event.MouseEvent; import javax.swing.ImageIcon;import javax.swing.JButton;import javax.swing.JT

本篇使用java自带的MessageDigest实现对文本的md5加密算法,具体代码如下: /** *@Description: 将字符串转化为MD5 */ package cn.yicha.novel.util; import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; public class ParseMD5 { /** * @param str * @return * @Descr

在图形界面中,文本框和文本区是用于信息输入输出的组件.文本框 文本框(JTextField)是界面中用于输入和输出一行文本的框.JTextField类用来建立文本框.与文本框相关的接口是ActionListener. 文本框处理程序的基本内容有以下几个方面: 声明一个文本框名. 建立一个文本框对象. 将文本框对象加入到某个容器. 对需要控制的文本框对象注册监视器,监听文本框的输入结束(即输入回车键)事件. 一个处理文本框事件的方法,完成对截获事件进行判断和处理. JTextField类的主要构造

复制代码 代码如下: package com.test; import org.htmlparser.Node;import org.htmlparser.NodeFilter;import org.htmlparser.Parser;import org.htmlparser.filters.TagNameFilter;import org.htmlparser.tags.TableTag;import org.htmlparser.util.NodeList; /*** 标题:利用htmlp

问题描述 如何 Python转JAVA java将32x32的二进制图像文本矩阵转换成1x1024的向量 1C #文本向量化 32x32 -> 1x1024def img2vector(filename): returnVect = [] fr = open(filename) for i in range(32): lineStr = fr.readline() for j in range(32): returnVect.append(int(lineStr[j])) return retu

项目地址: https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 自然语言处理的大部分任务是监督学习问题.序列标注问题如中文分词.命名实体识别,分类问题如关系识别.情感分析.意图分析等,均需要标注数据进行模型训练.在深度学习大行其道的今天,基于深度学习的 NLP 模型更是数据饥渴.  最前沿的 NLP 技术往往首先针对英文语料.英文 NLP 的生态很好,针对不同有意思的问题都有不少大规模语料公开供大家研究,如斯坦福的 SQuAD 阅读理解语料.中文方面开源语