2.import com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.CoreStopWordDictionary 3.import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer 4.import scala.collection.JavaConversions._ 5./** 6.* Scala 分词测试 7.* Created by fansy on 2017/8/25. 8.*/ 9.object SegmentDemo { 10.def main(args: Array[String...
val terms1: util.List[Term] = StandardTokenizer.segment("放假++端午++重阳") println(terms1) println(terms1.asScala.map(_.word.replaceAll("\\s+", ""))) val words: Array[String] = """00:00:00 2982199073774412 [360安全卫 士] 8 3 download.it.com.cn/softweb/software/firewall/antiv...
但是这有明显的局限性【sqlContext不支持】,因此,基于编码逻辑或自定义聚合函数实现相同的逻辑就显得非常重要了。 二.列转行代码实现 1packageutils2importcom.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer3importorg.apache.log4j.{Level, Logger}4importorg.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}5importorg.apache.spark....
3.import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer 4.import scala.collection.JavaConversions._ 5./** 6.* Scala 分词测试 7.* Created by fansy on 2017/8/25. 8.*/ 9.object SegmentDemo { 10.def main(args: Array[String]) { 11.val sentense = "41,【日期】19960104 【版号】1 【标题 ...
3.import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer 4.import scala.collection.JavaConversions._ 5./** 6.* Scala 分词测试 7.* Created by fansy on 2017/8/25. 8.*/ 9.object SegmentDemo { 10.def main(args: Array[String]) { 11.val sentense = "41,【日期】19960104 【版号】1 【标题 ...
17.val list = StandardTokenizer.segment(sentense) 18.CoreStopWordDictionary.apply(list) 19.println(list.map(x => x.word.replaceAll(" ","")).mkString(",")) 20.} 21.} 运行完成后,即可得到分词的结果,如下: 考虑到使用方便,这里把分词封装成一个函数: ...
package cn.itcast.spark.test.hanlpimport java.utilimport com.hankcs.hanlp.HanLPimport com.hankcs.hanlp.seg.common.Termimport com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizerobject HanLpTest {def main(args: Array[String]): Unit = {// 入门Demoval terms: util.List[Term] = HanLP.segment("杰克奥...
类加载和编译时间优化类加载: 字节码验证优化。...1.5 -Dhelp.lucene.tokenizer=standard -Xverify:none -Xms512m -Xmx512m -Xmn170m -XX:PermSize=256m 第二次调优后运行结果...总结以上只是专门针对 Eclipse 的启动过程进行分析和调优,并未对 Eclipse 日常开发工作进行分析和调优。参考资料《深入理解Java虚拟...
*/object HanLPTest{defmain(args:Array[String]):Unit={// 入门Demoval terms:util.List[Term]=HanLP.segment("杰克奥特曼全集视频")println(terms)println(terms.asScala.map(_.word.trim))// 标准分词val terms1:util.List[Term]=StandardTokenizer.segment("放假++端午++重阳")println(terms1)println(te...
用一个流程图来表示整个过程,如图6-6所示,其中Tokenizer和HashingTF为Transformer,作用分别是分词和计算权重,训练出的模型也是Transformer,用来生成测试结果;Estimator采用的是逻辑回归算法(LR);DS0-DS3都是不同阶段输出的数据。这就是一个完整意义上的Pipeline。