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word分词器、ansj分词器、mmseg4j分词器、ik-analyzer分词器分词效果评估
博客分类:word分词是一个Java实现的中文分词组件,提供了多种基于词典的分词算法,并利用ngram模型来消除歧义。 能准确识别英文、数字,以及日期、时间等数量词,能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。 同时提供了Lucene、Solr、ElasticSearch插件。
word分词器分词效果评估主要评估下面7种分词算法:
正向最大匹配算法:MaximumMatching
逆向最大匹配算法:ReverseMaximumMatching
正向最小匹配算法:MinimumMatching
逆向最小匹配算法:ReverseMinimumMatching
双向最大匹配算法:BidirectionalMaximumMatching
双向最小匹配算法:BidirectionalMinimumMatching
双向最大最小匹配算法:BidirectionalMaximumMinimumMatching
所有的双向算法都使用ngram来消歧,分词效果评估分别评估bigram和trigram。
评估采用的测试文本有253 3709行,共2837 4490个字符,标准文本和测试文本一行行对应,标准文本中的词以空格分隔,评估标准为严格一致,评估核心代码如下:
- /**
- * 分词效果评估
- * @param resultText 实际分词结果文件路径
- * @param standardText 标准分词结果文件路径
- * @return 评估结果
- */
- public static EvaluationResult evaluation(String resultText, String standardText) {
- int perfectLineCount=0;
- int wrongLineCount=0;
- int perfectCharCount=0;
- int wrongCharCount=0;
- try(BufferedReader resultReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(resultText),"utf-8"));
- BufferedReader standardReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(standardText),"utf-8"))){
- String result;
- while( (result = resultReader.readLine()) != null ){
- result = result.trim();
- String standard = standardReader.readLine().trim();
- if(result.equals("")){
- continue;
- }
- if(result.equals(standard)){
- //分词结果和标准一模一样
- perfectLineCount++;
- perfectCharCount+=standard.replaceAll("\\s+", "").length();
- }else{
- //分词结果和标准不一样
- wrongLineCount++;
- wrongCharCount+=standard.replaceAll("\\s+", "").length();
- }
- }
- } catch (IOException ex) {
- LOGGER.error("分词效果评估失败:", ex);
- }
- int totalLineCount = perfectLineCount+wrongLineCount;
- int totalCharCount = perfectCharCount+wrongCharCount;
- EvaluationResult er = new EvaluationResult();
- er.setPerfectCharCount(perfectCharCount);
- er.setPerfectLineCount(perfectLineCount);
- er.setTotalCharCount(totalCharCount);
- er.setTotalLineCount(totalLineCount);
- er.setWrongCharCount(wrongCharCount);
- er.setWrongLineCount(wrongLineCount);
- return er;
- }
- /**
- * 中文分词效果评估结果
- * @author 杨尚川
- */
- public class EvaluationResult implements Comparable{
- private int totalLineCount;
- private int perfectLineCount;
- private int wrongLineCount;
- private int totalCharCount;
- private int perfectCharCount;
- private int wrongCharCount;
- public float getLinePerfectRate(){
- return perfectLineCount/(float)totalLineCount*100;
- }
- public float getLineWrongRate(){
- return wrongLineCount/(float)totalLineCount*100;
- }
- public float getCharPerfectRate(){
- return perfectCharCount/(float)totalCharCount*100;
- }
- public float getCharWrongRate(){
- return wrongCharCount/(float)totalCharCount*100;
- }
- public int getTotalLineCount() {
- return totalLineCount;
- }
- public void setTotalLineCount(int totalLineCount) {
- this.totalLineCount = totalLineCount;
- }
- public int getPerfectLineCount() {
- return perfectLineCount;
- }
- public void setPerfectLineCount(int perfectLineCount) {
- this.perfectLineCount = perfectLineCount;
- }
- public int getWrongLineCount() {
- return wrongLineCount;
- }
- public void setWrongLineCount(int wrongLineCount) {
- this.wrongLineCount = wrongLineCount;
- }
- public int getTotalCharCount() {
- return totalCharCount;
- }
- public void setTotalCharCount(int totalCharCount) {
- this.totalCharCount = totalCharCount;
- }
- public int getPerfectCharCount() {
- return perfectCharCount;
- }
- public void setPerfectCharCount(int perfectCharCount) {
- this.perfectCharCount = perfectCharCount;
- }
- public int getWrongCharCount() {
- return wrongCharCount;
- }
- public void setWrongCharCount(int wrongCharCount) {
- this.wrongCharCount = wrongCharCount;
- }
- @Override
- public String toString(){
- return segmentationAlgorithm.name()+"("+segmentationAlgorithm.getDes()+"):"
- +"\n"
- +"分词速度:"+segSpeed+" 字符/毫秒"
- +"\n"
- +"行数完美率:"+getLinePerfectRate()+"%"
- +" 行数错误率:"+getLineWrongRate()+"%"
- +" 总的行数:"+totalLineCount
- +" 完美行数:"+perfectLineCount
- +" 错误行数:"+wrongLineCount
- +"\n"
- +"字数完美率:"+getCharPerfectRate()+"%"
- +" 字数错误率:"+getCharWrongRate()+"%"
- +" 总的字数:"+totalCharCount
- +" 完美字数:"+perfectCharCount
- +" 错误字数:"+wrongCharCount;
- }
- @Override
- public int compareTo(Object o) {
- EvaluationResult other = (EvaluationResult)o;
- if(other.getLinePerfectRate() - getLinePerfectRate() > 0){
- return 1;
- }
- if(other.getLinePerfectRate() - getLinePerfectRate() < 0){
- return -1;
- }
- return 0;
- }
- }
word分词使用trigram评估结果:
- BidirectionalMaximumMinimumMatching(双向最大最小匹配算法):
- 分词速度:265.62566 字符/毫秒
- 行数完美率:55.352688% 行数错误率:44.647312% 总的行数:2533709 完美行数:1402476 错误行数:1131233
- 字数完美率:46.23227% 字数错误率:53.76773% 总的字数:28374490 完美字数:13118171 错误字数:15256319
- BidirectionalMaximumMatching(双向最大匹配算法):
- 分词速度:335.62155 字符/毫秒
- 行数完美率:50.16934% 行数错误率:49.83066% 总的行数:2533709 完美行数:1271145 错误行数:1262564
- 字数完美率:40.692997% 字数错误率:59.307003% 总的字数:28374490 完美字数:11546430 错误字数:16828060
- ReverseMaximumMatching(逆向最大匹配算法):
- 分词速度:686.71045 字符/毫秒
- 行数完美率:46.723125% 行数错误率:53.27688% 总的行数:2533709 完美行数:1183828 错误行数:1349881
- 字数完美率:36.67598% 字数错误率:63.32402% 总的字数:28374490 完美字数:10406622 错误字数:17967868
- MaximumMatching(正向最大匹配算法):
- 分词速度:733.9535 字符/毫秒
- 行数完美率:46.661713% 行数错误率:53.338287% 总的行数:2533709 完美行数:1182272 错误行数:1351437
- 字数完美率:36.72861% 字数错误率:63.271393% 总的字数:28374490 完美字数:10421556 错误字数:17952934
- BidirectionalMinimumMatching(双向最小匹配算法):
- 分词速度:432.87375 字符/毫秒
- 行数完美率:45.863907% 行数错误率:54.136093% 总的行数:2533709 完美行数:1162058 错误行数:1371651
- 字数完美率:35.942123% 字数错误率:64.05788% 总的字数:28374490 完美字数:10198395 错误字数:18176095
- ReverseMinimumMatching(逆向最小匹配算法):
- 分词速度:1033.58636 字符/毫秒
- 行数完美率:41.776066% 行数错误率:58.223934% 总的行数:2533709 完美行数:1058484 错误行数:1475225
- 字数完美率:31.678978% 字数错误率:68.32102% 总的字数:28374490 完美字数:8988748 错误字数:19385742
- MinimumMatching(正向最小匹配算法):
- 分词速度:1175.4431 字符/毫秒
- 行数完美率:36.853836% 行数错误率:63.146164% 总的行数:2533709 完美行数:933769 错误行数:1599940
- 字数完美率:26.859812% 字数错误率:73.14019% 总的字数:28374490 完美字数:7621334 错误字数:20753156
word分词使用bigram评估结果:
- BidirectionalMaximumMinimumMatching(双向最大最小匹配算法):
- 分词速度:233.49121 字符/毫秒
- 行数完美率:55.31531% 行数错误率:44.68469% 总的行数:2533709 完美行数:1401529 错误行数:1132180
- 字数完美率:45.834396% 字数错误率:54.165604% 总的字数:28374490 完美字数:13005277 错误字数:15369213
- BidirectionalMaximumMatching(双向最大匹配算法):
- 分词速度:303.59401 字符/毫秒
- 行数完美率:52.007233% 行数错误率:47.992767% 总的行数:2533709 完美行数:1317712 错误行数:1215997
- 字数完美率:42.424194% 字数错误率:57.575806% 总的字数:28374490 完美字数:12037649 错误字数:16336841
- BidirectionalMinimumMatching(双向最小匹配算法):
- 分词速度:349.67215 字符/毫秒
- 行数完美率:46.766422% 行数错误率:53.23358% 总的行数:2533709 完美行数:1184925 错误行数:1348784
- 字数完美率:36.52718% 字数错误率:63.47282% 总的字数:28374490 完美字数:10364401 错误字数:18010089
- ReverseMaximumMatching(逆向最大匹配算法):
- 分词速度:598.04272 字符/毫秒
- 行数完美率:46.723125% 行数错误率:53.27688% 总的行数:2533709 完美行数:1183828 错误行数:1349881
- 字数完美率:36.67598% 字数错误率:63.32402% 总的字数:28374490 完美字数:10406622 错误字数:17967868
- MaximumMatching(正向最大匹配算法):
- 分词速度:676.7993 字符/毫秒
- 行数完美率:46.661713% 行数错误率:53.338287% 总的行数:2533709 完美行数:1182272 错误行数:1351437
- 字数完美率:36.72861% 字数错误率:63.271393% 总的字数:28374490 完美字数:10421556 错误字数:17952934
- ReverseMinimumMatching(逆向最小匹配算法):
- 分词速度:806.9586 字符/毫秒
- 行数完美率:41.776066% 行数错误率:58.223934% 总的行数:2533709 完美行数:1058484 错误行数:1475225
- 字数完美率:31.678978% 字数错误率:68.32102% 总的字数:28374490 完美字数:8988748 错误字数:19385742
- MinimumMatching(正向最小匹配算法):
- 分词速度:1020.9208 字符/毫秒
- 行数完美率:36.853836% 行数错误率:63.146164% 总的行数:2533709 完美行数:933769 错误行数:1599940
- 字数完美率:26.859812% 字数错误率:73.14019% 总的字数:28374490 完美字数:7621334 错误字数:20753156
Ansj0.9的评估结果如下:
- Ansj ToAnalysis 精准分词:
- 分词速度:495.9188 字符/毫秒
- 行数完美率:58.609295% 行数错误率:41.390705% 总的行数:2533709 完美行数:1484989 错误行数:1048720
- 字数完美率:50.97614% 字数错误率:49.023857% 总的字数:28374490 完美字数:14464220 错误字数:13910270
- Ansj NlpAnalysis NLP分词:
- 分词速度:350.7527 字符/毫秒
- 行数完美率:58.60353% 行数错误率:41.396465% 总的行数:2533709 完美行数:1484843 错误行数:1048866
- 字数完美率:50.75546% 字数错误率:49.244545% 总的字数:28374490 完美字数:14401602 错误字数:13972888
- Ansj BaseAnalysis 基本分词:
- 分词速度:532.65424 字符/毫秒
- 行数完美率:54.028584% 行数错误率:45.97142% 总的行数:2533709 完美行数:1368927 错误行数:1164782
- 字数完美率:46.84512% 字数错误率:53.15488% 总的字数:28374490 完美字数:13292064 错误字数:15082426
- Ansj IndexAnalysis 面向索引的分词:
- 分词速度:564.6103 字符/毫秒
- 行数完美率:53.510803% 行数错误率:46.489197% 总的行数:2533709 完美行数:1355808 错误行数:1177901
- 字数完美率:46.355087% 字数错误率:53.644913% 总的字数:28374490 完美字数:13153019 错误字数:15221471
Ansj1.4的评估结果如下:
- Ansj ToAnalysis 精准分词:
- 分词速度:581.7306 字符/毫秒
- 行数完美率:58.60302% 行数错误率:41.39698% 总的行数:2533709 完美行数:1484830 错误行数:1048879
- 字数完美率:50.968987% 字数错误率:49.031013% 总的字数:28374490 完美字数:14462190 错误字数:13912300
- Ansj NlpAnalysis NLP分词:
- 分词速度:138.81165 字符/毫秒
- 行数完美率:58.1515% 行数错误率:41.8485% 总的行数:2533687 完美行数:1473377 错误行数:1060310
- 字数完美率:49.806484% 字数错误率:50.19352% 总的字数:28374398 完美字数:14132290 错误字数:14242108
- Ansj BaseAnalysis 基本分词:
- 分词速度:627.68475 字符/毫秒
- 行数完美率:55.3174% 行数错误率:44.6826% 总的行数:2533709 完美行数:1401582 错误行数:1132127
- 字数完美率:48.177986% 字数错误率:51.822014% 总的字数:28374490 完美字数:13670258 错误字数:14704232
- Ansj IndexAnalysis 面向索引的分词:
- 分词速度:715.55176 字符/毫秒
- 行数完美率:50.89444% 行数错误率:49.10556% 总的行数:2533709 完美行数:1289517 错误行数:1244192
- 字数完美率:42.965115% 字数错误率:57.034885% 总的字数:28374490 完美字数:12191132 错误字数:16183358
Ansj分词评估程序如下:
- import java.io.BufferedReader;
- import java.io.BufferedWriter;
- import java.io.FileInputStream;
- import java.io.FileOutputStream;
- import java.io.IOException;
- import java.io.InputStreamReader;
- import java.io.OutputStreamWriter;
- import java.nio.file.Files;
- import java.nio.file.Paths;
- import java.util.ArrayList;
- import java.util.Collections;
- import java.util.List;
- import org.ansj.domain.Term;
- import org.ansj.splitWord.analysis.BaseAnalysis;
- import org.ansj.splitWord.analysis.IndexAnalysis;
- import org.ansj.splitWord.analysis.NlpAnalysis;
- import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis;
- /**
- * Ansj分词器分词效果评估
- * @author 杨尚川
- */
- public class AnsjEvaluation {
- public static void main(String[] args) throws Exception{
- // 测试文件 d:/test-text.txt 和 标准分词结果文件 d:/standard-text.txt 的下载地址:
- // http://pan.baidu.com/s/1hqihzjY
- List<EvaluationResult> list = new ArrayList<>();
- // 对文本进行分词
- float rate = seg("d:/test-text.txt", "d:/result-text-BaseAnalysis.txt", "BaseAnalysis");
- // 对分词结果进行评估
- EvaluationResult result = evaluation("d:/result-text-BaseAnalysis.txt", "d:/standard-text.txt");
- result.setAnalyzer("Ansj BaseAnalysis 基本分词");
- result.setSegSpeed(rate);
- list.add(result);
- // 对文本进行分词
- rate = seg("d:/test-text.txt", "d:/result-text-ToAnalysis.txt", "ToAnalysis");
- // 对分词结果进行评估
- result = evaluation("d:/result-text-ToAnalysis.txt", "d:/standard-text.txt");
- result.setAnalyzer("Ansj ToAnalysis 精准分词");
- result.setSegSpeed(rate);
- list.add(result);
- // 对文本进行分词
- rate = seg("d:/test-text.txt", "d:/result-text-NlpAnalysis.txt", "NlpAnalysis");
- // 对分词结果进行评估
- result = evaluation("d:/result-text-NlpAnalysis.txt", "d:/standard-text.txt");
- result.setAnalyzer("Ansj NlpAnalysis NLP分词");
- result.setSegSpeed(rate);
- list.add(result);
- // 对文本进行分词
- rate = seg("d:/test-text.txt", "d:/result-text-IndexAnalysis.txt", "IndexAnalysis");
- // 对分词结果进行评估
- result = evaluation("d:/result-text-IndexAnalysis.txt", "d:/standard-text.txt");
- result.setAnalyzer("Ansj IndexAnalysis 面向索引的分词");
- result.setSegSpeed(rate);
- list.add(result);
- //输出评估结果
- Collections.sort(list);
- System.out.println("");
- for(EvaluationResult r : list){
- System.out.println(r+"\n");
- }
- }
- private static float seg(final String input, final String output, final String type) throws Exception{
- float rate = 0;
- try(BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(input),"utf-8"));
- BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(output),"utf-8"))){
- long size = Files.size(Paths.get(input));
- System.out.println("size:"+size);
- System.out.println("文件大小:"+(float)size/1024/1024+" MB");
- int textLength=0;
- int progress=0;
- long start = System.currentTimeMillis();
- String line = null;
- while((line = reader.readLine()) != null){
- if("".equals(line.trim())){
- writer.write("\n");
- continue;
- }
- textLength += line.length();
- switch(type){
- case "BaseAnalysis":
- for(Term term : BaseAnalysis.parse(line)){
- writer.write(term.getName()+" ");
- }
- break;
- case "ToAnalysis":
- for(Term term : ToAnalysis.parse(line)){
- writer.write(term.getName()+" ");
- }
- break;
- case "NlpAnalysis":
- try{
- for(Term term : NlpAnalysis.parse(line)){
- writer.write(term.getName()+" ");
- }
- }catch(Exception e){}
- break;
- case "IndexAnalysis":
- for(Term term : IndexAnalysis.parse(line)){
- writer.write(term.getName()+" ");
- }
- break;
- }
- writer.write("\n");
- progress += line.length();
- if( progress > 500000){
- progress = 0;
- System.out.println("分词进度:"+(int)(textLength*2.99/size*100)+"%");
- }
- }
- long cost = System.currentTimeMillis() - start;
- rate = textLength/(float)cost;
- System.out.println("字符数目:"+textLength);
- System.out.println("分词耗时:"+cost+" 毫秒");
- System.out.println("分词速度:"+rate+" 字符/毫秒");
- }
- return rate;
- }
- /**
- * 分词效果评估
- * @param resultText 实际分词结果文件路径
- * @param standardText 标准分词结果文件路径
- * @return 评估结果
- */
- private static EvaluationResult evaluation(String resultText, String standardText) {
- int perfectLineCount=0;
- int wrongLineCount=0;
- int perfectCharCount=0;
- int wrongCharCount=0;
- try(BufferedReader resultReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(resultText),"utf-8"));
- BufferedReader standardReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(standardText),"utf-8"))){
- String result;
- while( (result = resultReader.readLine()) != null ){
- result = result.trim();
- String standard = standardReader.readLine().trim();
- if(result.equals("")){
- continue;
- }
- if(result.equals(standard)){
- //分词结果和标准一模一样
- perfectLineCount++;
- perfectCharCount+=standard.replaceAll("\\s+", "").length();
- }else{
- //分词结果和标准不一样
- wrongLineCount++;
- wrongCharCount+=standard.replaceAll("\\s+", "").length();
- }
- }
- } catch (IOException ex) {
- System.err.println("分词效果评估失败:" + ex.getMessage());
- }
- int totalLineCount = perfectLineCount+wrongLineCount;
- int totalCharCount = perfectCharCount+wrongCharCount;
- EvaluationResult er = new EvaluationResult();
- er.setPerfectCharCount(perfectCharCount);
- er.setPerfectLineCount(perfectLineCount);
- er.setTotalCharCount(totalCharCount);
- er.setTotalLineCount(totalLineCount);
- er.setWrongCharCount(wrongCharCount);
- er.setWrongLineCount(wrongLineCount);
- return er;
- }
- /**
- * 分词结果
- */
- private static class EvaluationResult implements Comparable{
- private String analyzer;
- private float segSpeed;
- private int totalLineCount;
- private int perfectLineCount;
- private int wrongLineCount;
- private int totalCharCount;
- private int perfectCharCount;
- private int wrongCharCount;
- public String getAnalyzer() {
- return analyzer;
- }
- public void setAnalyzer(String analyzer) {
- this.analyzer = analyzer;
- }
- public float getSegSpeed() {
- return segSpeed;
- }
- public void setSegSpeed(float segSpeed) {
- this.segSpeed = segSpeed;
- }
- public float getLinePerfectRate(){
- return perfectLineCount/(float)totalLineCount*100;
- }
- public float getLineWrongRate(){
- return wrongLineCount/(float)totalLineCount*100;
- }
- public float getCharPerfectRate(){
- return perfectCharCount/(float)totalCharCount*100;
- }
- public float getCharWrongRate(){
- return wrongCharCount/(float)totalCharCount*100;
- }
- public int getTotalLineCount() {
- return totalLineCount;
- }
- public void setTotalLineCount(int totalLineCount) {
- this.totalLineCount = totalLineCount;
- }
- public int getPerfectLineCount() {
- return perfectLineCount;
- }
- public void setPerfectLineCount(int perfectLineCount) {
- this.perfectLineCount = perfectLineCount;
- }
- public int getWrongLineCount() {
- return wrongLineCount;
- }
- public void setWrongLineCount(int wrongLineCount) {
- this.wrongLineCount = wrongLineCount;
- }
- public int getTotalCharCount() {
- return totalCharCount;
- }
- public void setTotalCharCount(int totalCharCount) {
- this.totalCharCount = totalCharCount;
- }
- public int getPerfectCharCount() {
- return perfectCharCount;
- }
- public void setPerfectCharCount(int perfectCharCount) {
- this.perfectCharCount = perfectCharCount;
- }
- public int getWrongCharCount() {
- return wrongCharCount;
- }
- public void setWrongCharCount(int wrongCharCount) {
- this.wrongCharCount = wrongCharCount;
- }
- @Override
- public String toString(){
- return analyzer+":"
- +"\n"
- +"分词速度:"+segSpeed+" 字符/毫秒"
- +"\n"
- +"行数完美率:"+getLinePerfectRate()+"%"
- +" 行数错误率:"+getLineWrongRate()+"%"
- +" 总的行数:"+totalLineCount
- +" 完美行数:"+perfectLineCount
- +" 错误行数:"+wrongLineCount
- +"\n"
- +"字数完美率:"+getCharPerfectRate()+"%"
- +" 字数错误率:"+getCharWrongRate()+"%"
- +" 总的字数:"+totalCharCount
- +" 完美字数:"+perfectCharCount
- +" 错误字数:"+wrongCharCount;
- }
- @Override
- public int compareTo(Object o) {
- EvaluationResult other = (EvaluationResult)o;
- if(other.getLinePerfectRate() - getLinePerfectRate() > 0){
- return 1;
- }
- if(other.getLinePerfectRate() - getLinePerfectRate() < 0){
- return -1;
- }
- return 0;
- }
- }
- }
MMSeg4j1.9.1的评估结果如下:
- MMSeg4j ComplexSeg:
- 分词速度:794.24805 字符/毫秒
- 行数完美率:38.817604% 行数错误率:61.182396% 总的行数:2533688 完美行数:983517 错误行数:1550171
- 字数完美率:29.604435% 字数错误率:70.39557% 总的字数:28374428 完美字数:8400089 错误字数:19974339
- MMSeg4j SimpleSeg:
- 分词速度:1026.1058 字符/毫秒
- 行数完美率:37.570095% 行数错误率:62.429905% 总的行数:2533688 完美行数:951909 错误行数:1581779
- 字数完美率:28.455273% 字数错误率:71.54473% 总的字数:28374428 完美字数:8074021 错误字数:20300407
- MMSeg4j MaxWordSeg:
- 分词速度:813.0676 字符/毫秒
- 行数完美率:34.27573% 行数错误率:65.72427% 总的行数:2533688 完美行数:868440 错误行数:1665248
- 字数完美率:25.20896% 字数错误率:74.79104% 总的字数:28374428 完美字数:7152898 错误字数:21221530
MMSeg4j1.9.1分词评估程序如下:
- import com.chenlb.mmseg4j.ComplexSeg;
- import com.chenlb.mmseg4j.Dictionary;
- import com.chenlb.mmseg4j.MMSeg;
- import com.chenlb.mmseg4j.MaxWordSeg;
- import com.chenlb.mmseg4j.Seg;
- import com.chenlb.mmseg4j.SimpleSeg;
- import com.chenlb.mmseg4j.Word;
- import java.io.BufferedReader;
- import java.io.BufferedWriter;
- import java.io.FileInputStream;
- import java.io.FileOutputStream;
- import java.io.IOException;
- import java.io.InputStreamReader;
- import java.io.OutputStreamWriter;
- import java.io.StringReader;
- import java.nio.file.Files;
- import java.nio.file.Paths;
- import java.util.ArrayList;
- import java.util.Collections;
- import java.util.List;
- /**
- * MMSeg4j分词器分词效果评估
- * @author 杨尚川
- */
- public class MMSeg4jEvaluation {
- public static void main(String[] args) throws Exception{
- // 测试文件 d:/test-text.txt 和 标准分词结果文件 d:/standard-text.txt 的下载地址:
- // http://pan.baidu.com/s/1hqihzjY
- List<EvaluationResult> list = new ArrayList<>();
- Dictionary dic = Dictionary.getInstance();
- // 对文本进行分词
- float rate = seg("d:/test-text.txt", "d:/result-text-ComplexSeg.txt", new ComplexSeg(dic));
- // 对分词结果进行评估
- EvaluationResult result = evaluation("d:/result-text-ComplexSeg.txt", "d:/standard-text.txt");
- result.setAnalyzer("MMSeg4j ComplexSeg");
- result.setSegSpeed(rate);
- list.add(result);
- // 对文本进行分词
- rate = seg("d:/test-text.txt", "d:/result-text-SimpleSeg.txt", new SimpleSeg(dic));
- // 对分词结果进行评估
- result = evaluation("d:/result-text-SimpleSeg.txt", "d:/standard-text.txt");
- result.setAnalyzer("MMSeg4j SimpleSeg");
- result.setSegSpeed(rate);
- list.add(result);
- // 对文本进行分词
- rate = seg("d:/test-text.txt", "d:/result-text-MaxWordSeg.txt", new MaxWordSeg(dic));
- // 对分词结果进行评估
- result = evaluation("d:/result-text-MaxWordSeg.txt", "d:/standard-text.txt");
- result.setAnalyzer("MMSeg4j MaxWordSeg");
- result.setSegSpeed(rate);
- list.add(result);
- //输出评估结果
- Collections.sort(list);
- System.out.println("");
- for(EvaluationResult r : list){
- System.out.println(r+"\n");
- }
- }
- private static float seg(final String input, final String output, final Seg seg) throws Exception{
- float rate = 0;
- try(BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(input),"utf-8"));
- BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(output),"utf-8"))){
- long size = Files.size(Paths.get(input));
- System.out.println("size:"+size);
- System.out.println("文件大小:"+(float)size/1024/1024+" MB");
- int textLength=0;
- int progress=0;
- long start = System.currentTimeMillis();
- String line = null;
- while((line = reader.readLine()) != null){
- if("".equals(line.trim())){
- writer.write("\n");
- continue;
- }
- textLength += line.length();
- writer.write(seg(line, seg));
- writer.write("\n");
- progress += line.length();
- if( progress > 500000){
- progress = 0;
- System.out.println("分词进度:"+(int)(textLength*2.99/size*100)+"%");
- }
- }
- long cost = System.currentTimeMillis() - start;
- rate = textLength/(float)cost;
- System.out.println("字符数目:"+textLength);
- System.out.println("分词耗时:"+cost+" 毫秒");
- System.out.println("分词速度:"+rate+" 字符/毫秒");
- }
- return rate;
- }
- private static String seg(String text, Seg seg) throws IOException {
- StringBuilder result = new StringBuilder();
- MMSeg mmSeg = new MMSeg(new StringReader(text), seg);
- Word word = null;
- while((word=mmSeg.next())!=null) {
- result.append(word.getString()).append(" ");
- }
- return result.toString().trim();
- }
- /**
- * 分词效果评估
- * @param resultText 实际分词结果文件路径
- * @param standardText 标准分词结果文件路径
- * @return 评估结果
- */
- private static EvaluationResult evaluation(String resultText, String standardText) {
- int perfectLineCount=0;
- int wrongLineCount=0;
- int perfectCharCount=0;
- int wrongCharCount=0;
- try(BufferedReader resultReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(resultText),"utf-8"));
- BufferedReader standardReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(standardText),"utf-8"))){
- String result;
- while( (result = resultReader.readLine()) != null ){
- result = result.trim();
- String standard = standardReader.readLine().trim();
- if(result.equals("")){
- continue;
- }
- if(result.equals(standard)){
- //分词结果和标准一模一样
- perfectLineCount++;
- perfectCharCount+=standard.replaceAll("\\s+", "").length();
- }else{
- //分词结果和标准不一样
- wrongLineCount++;
- wrongCharCount+=standard.replaceAll("\\s+", "").length();
- }
- }
- } catch (IOException ex) {
- System.err.println("分词效果评估失败:" + ex.getMessage());
- }
- int totalLineCount = perfectLineCount+wrongLineCount;
- int totalCharCount = perfectCharCount+wrongCharCount;
- EvaluationResult er = new EvaluationResult();
- er.setPerfectCharCount(perfectCharCount);
- er.setPerfectLineCount(perfectLineCount);
- er.setTotalCharCount(totalCharCount);
- er.setTotalLineCount(totalLineCount);
- er.setWrongCharCount(wrongCharCount);
- er.setWrongLineCount(wrongLineCount);
- return er;
- }
- /**
- * 分词结果
- */
- private static class EvaluationResult implements Comparable{
- private String analyzer;
- private float segSpeed;
- private int totalLineCount;
- private int perfectLineCount;
- private int wrongLineCount;
- private int totalCharCount;
- private int perfectCharCount;
- private int wrongCharCount;
- public String getAnalyzer() {
- return analyzer;
- }
- public void setAnalyzer(String analyzer) {
- this.analyzer = analyzer;
- }
- public float getSegSpeed() {
- return segSpeed;
- }
- public void setSegSpeed(float segSpeed) {
- this.segSpeed = segSpeed;
- }
- public float getLinePerfectRate(){
- return perfectLineCount/(float)totalLineCount*100;
- }
- public float getLineWrongRate(){
- return wrongLineCount/(float)totalLineCount*100;
- }
- public float getCharPerfectRate(){
- return perfectCharCount/(float)totalCharCount*100;
- }
- public float getCharWrongRate(){
- return wrongCharCount/(float)totalCharCount*100;
- }
- public int getTotalLineCount() {
- return totalLineCount;
- }
- public void setTotalLineCount(int totalLineCount) {
- this.totalLineCount = totalLineCount;
- }
- public int getPerfectLineCount() {
- return perfectLineCount;
- }
- public void setPerfectLineCount(int perfectLineCount) {
- this.perfectLineCount = perfectLineCount;
- }
- public int getWrongLineCount() {
- return wrongLineCount;
- }
- public void setWrongLineCount(int wrongLineCount) {
- this.wrongLineCount = wrongLineCount;
- }
- public int getTotalCharCount() {
- return totalCharCount;
- }
- public void setTotalCharCount(int totalCharCount) {
- this.totalCharCount = totalCharCount;
- }
- public int getPerfectCharCount() {
- return perfectCharCount;
- }
- public void setPerfectCharCount(int perfectCharCount) {
- this.perfectCharCount = perfectCharCount;
- }
- public int getWrongCharCount() {
- return wrongCharCount;
- }
- public void setWrongCharCount(int wrongCharCount) {
- this.wrongCharCount = wrongCharCount;
- }
- @Override
- public String toString(){
- return analyzer+":"
- +"\n"
- +"分词速度:"+segSpeed+" 字符/毫秒"
- +"\n"
- +"行数完美率:"+getLinePerfectRate()+"%"
- +" 行数错误率:"+getLineWrongRate()+"%"
- +" 总的行数:"+totalLineCount
- +" 完美行数:"+perfectLineCount
- +" 错误行数:"+wrongLineCount
- +"\n"
- +"字数完美率:"+getCharPerfectRate()+"%"
- +" 字数错误率:"+getCharWrongRate()+"%"
- +" 总的字数:"+totalCharCount
- +" 完美字数:"+perfectCharCount
- +" 错误字数:"+wrongCharCount;
- }
- @Override
- public int compareTo(Object o) {
- EvaluationResult other = (EvaluationResult)o;
- if(other.getLinePerfectRate() - getLinePerfectRate() > 0){
- return 1;
- }
- if(other.getLinePerfectRate() - getLinePerfectRate() < 0){
- return -1;
- }
- return 0;
- }
- }
- }
ik-analyzer2012_u6的评估结果如下:
- IKAnalyzer 智能切分:
- 分词速度:178.3516 字符/毫秒
- 行数完美率:37.55943% 行数错误率:62.440567% 总的行数:2533686 完美行数:951638 错误行数:1582048
- 字数完美率:27.978464% 字数错误率:72.02154% 总的字数:28374416 完美字数:7938726 错误字数:20435690
- IKAnalyzer 细粒度切分:
- 分词速度:182.97859 字符/毫秒
- 行数完美率:18.872742% 行数错误率:81.12726% 总的行数:2533686 完美行数:478176 错误行数:2055510
- 字数完美率:10.936535% 字数错误率:89.06347% 总的字数:28374416 完美字数:3103178 错误字数:25271238
ik-analyzer2012_u6分词评估程序如下:
- import java.io.BufferedReader;
- import java.io.BufferedWriter;
- import java.io.FileInputStream;
- import java.io.FileOutputStream;
- import java.io.IOException;
- import java.io.InputStreamReader;
- import java.io.OutputStreamWriter;
- import java.io.StringReader;
- import java.nio.file.Files;
- import java.nio.file.Paths;
- import java.util.ArrayList;
- import java.util.Collections;
- import java.util.List;
- import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
- import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;
- /**
- * IKAnalyzer分词器分词效果评估
- * @author 杨尚川
- */
- public class IKAnalyzerEvaluation {
- public static void main(String[] args) throws Exception{
- // 测试文件 d:/test-text.txt 和 标准分词结果文件 d:/standard-text.txt 的下载地址:
- // http://pan.baidu.com/s/1hqihzjY
- List<EvaluationResult> list = new ArrayList<>();
- // 对文本进行分词
- float rate = seg("d:/test-text.txt", "d:/result-text-ComplexSeg.txt", true);
- // 对分词结果进行评估
- EvaluationResult result = evaluation("d:/result-text-ComplexSeg.txt", "d:/standard-text.txt");
- result.setAnalyzer("IKAnalyzer 智能切分");
- result.setSegSpeed(rate);
- list.add(result);
- // 对文本进行分词
- rate = seg("d:/test-text.txt", "d:/result-text-SimpleSeg.txt", false);
- // 对分词结果进行评估
- result = evaluation("d:/result-text-SimpleSeg.txt", "d:/standard-text.txt");
- result.setAnalyzer("IKAnalyzer 细粒度切分");
- result.setSegSpeed(rate);
- list.add(result);
- //输出评估结果
- Collections.sort(list);
- System.out.println("");
- for(EvaluationResult r : list){
- System.out.println(r+"\n");
- }
- }
- private static float seg(final String input, final String output, final boolean useSmart) throws Exception{
- float rate = 0;
- try(BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(input),"utf-8"));
- BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(output),"utf-8"))){
- long size = Files.size(Paths.get(input));
- System.out.println("size:"+size);
- System.out.println("文件大小:"+(float)size/1024/1024+" MB");
- int textLength=0;
- int progress=0;
- long start = System.currentTimeMillis();
- String line = null;
- while((line = reader.readLine()) != null){
- if("".equals(line.trim())){
- writer.write("\n");
- continue;
- }
- textLength += line.length();
- writer.write(seg(line, useSmart));
- writer.write("\n");
- progress += line.length();
- if( progress > 500000){
- progress = 0;
- System.out.println("分词进度:"+(int)(textLength*2.99/size*100)+"%");
- }
- }
- long cost = System.currentTimeMillis() - start;
- rate = textLength/(float)cost;
- System.out.println("字符数目:"+textLength);
- System.out.println("分词耗时:"+cost+" 毫秒");
- System.out.println("分词速度:"+rate+" 字符/毫秒");
- }
- return rate;
- }
- private static String seg(String text, boolean useSmart) throws IOException {
- StringBuilder result = new StringBuilder();
- IKSegmenter ik = new IKSegmenter(new StringReader(text), useSmart);
- Lexeme word = null;
- while((word=ik.next())!=null) {
- result.append(word.getLexemeText()).append(" ");
- }
- return result.toString().trim();
- }
- /**
- * 分词效果评估
- * @param resultText 实际分词结果文件路径
- * @param standardText 标准分词结果文件路径
- * @return 评估结果
- */
- private static EvaluationResult evaluation(String resultText, String standardText) {
- int perfectLineCount=0;
- int wrongLineCount=0;
- int perfectCharCount=0;
- int wrongCharCount=0;
- try(BufferedReader resultReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(resultText),"utf-8"));
- BufferedReader standardReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(standardText),"utf-8"))){
- String result;
- while( (result = resultReader.readLine()) != null ){
- result = result.trim();
- String standard = standardReader.readLine().trim();
- if(result.equals("")){
- continue;
- }
- if(result.equals(standard)){
- //分词结果和标准一模一样
- perfectLineCount++;
- perfectCharCount+=standard.replaceAll("\\s+", "").length();
- }else{
- //分词结果和标准不一样
- wrongLineCount++;
- wrongCharCount+=standard.replaceAll("\\s+", "").length();
- }
- }
- } catch (IOException ex) {
- System.err.println("分词效果评估失败:" + ex.getMessage());
- }
- int totalLineCount = perfectLineCount+wrongLineCount;
- int totalCharCount = perfectCharCount+wrongCharCount;
- EvaluationResult er = new EvaluationResult();
- er.setPerfectCharCount(perfectCharCount);
- er.setPerfectLineCount(perfectLineCount);
- er.setTotalCharCount(totalCharCount);
- er.setTotalLineCount(totalLineCount);
- er.setWrongCharCount(wrongCharCount);
- er.setWrongLineCount(wrongLineCount);
- return er;
- }
- /**
- * 分词结果
- */
- private static class EvaluationResult implements Comparable{
- private String analyzer;
- private float segSpeed;
- private int totalLineCount;
- private int perfectLineCount;
- private int wrongLineCount;
- private int totalCharCount;
- private int perfectCharCount;
- private int wrongCharCount;
- public String getAnalyzer() {
- return analyzer;
- }
- public void setAnalyzer(String analyzer) {
- this.analyzer = analyzer;
- }
- public float getSegSpeed() {
- return segSpeed;
- }
- public void setSegSpeed(float segSpeed) {
- this.segSpeed = segSpeed;
- }
- public float getLinePerfectRate(){
- return perfectLineCount/(float)totalLineCount*100;
- }
- public float getLineWrongRate(){
- return wrongLineCount/(float)totalLineCount*100;
- }
- public float getCharPerfectRate(){
- return perfectCharCount/(float)totalCharCount*100;
- }
- public float getCharWrongRate(){
- return wrongCharCount/(float)totalCharCount*100;
- }
- public int getTotalLineCount() {
- return totalLineCount;
- }
- public void setTotalLineCount(int totalLineCount) {
- this.totalLineCount = totalLineCount;
- }
- public int getPerfectLineCount() {
- return perfectLineCount;
- }
- public void setPerfectLineCount(int perfectLineCount) {
- this.perfectLineCount = perfectLineCount;
- }
- public int getWrongLineCount() {
- return wrongLineCount;
- }
- public void setWrongLineCount(int wrongLineCount) {
- this.wrongLineCount = wrongLineCount;
- }
- public int getTotalCharCount() {
- return totalCharCount;
- }
- public void setTotalCharCount(int totalCharCount) {
- this.totalCharCount = totalCharCount;
- }
- public int getPerfectCharCount() {
- return perfectCharCount;
- }
- public void setPerfectCharCount(int perfectCharCount) {
- this.perfectCharCount = perfectCharCount;
- }
- public int getWrongCharCount() {
- return wrongCharCount;
- }
- public void setWrongCharCount(int wrongCharCount) {
- this.wrongCharCount = wrongCharCount;
- }
- @Override
- public String toString(){
- return analyzer+":"
- +"\n"
- +"分词速度:"+segSpeed+" 字符/毫秒"
- +"\n"
- +"行数完美率:"+getLinePerfectRate()+"%"
- +" 行数错误率:"+getLineWrongRate()+"%"
- +" 总的行数:"+totalLineCount
- +" 完美行数:"+perfectLineCount
- +" 错误行数:"+wrongLineCount
- +"\n"
- +"字数完美率:"+getCharPerfectRate()+"%"
- +" 字数错误率:"+getCharWrongRate()+"%"
- +" 总的字数:"+totalCharCount
- +" 完美字数:"+perfectCharCount
- +" 错误字数:"+wrongCharCount;
- }
- @Override
- public int compareTo(Object o) {
- EvaluationResult other = (EvaluationResult)o;
- if(other.getLinePerfectRate() - getLinePerfectRate() > 0){
- return 1;
- }
- if(other.getLinePerfectRate() - getLinePerfectRate() < 0){
- return -1;
- }
- return 0;
- }
- }
- }
ansj、mmseg4j和ik-analyzer的评估程序可在附件中下载,word分词只需运行项目根目录下的evaluation.bat脚本即可。
参考资料:
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分词器支持:用户可以通过程序选择不同的分词器进行评估,目前支持的分词器有 word、HanLP、Ansj、smartcn、Jieba、Jcseg、MMSeg4j、IKAnalyzer 等。 数据集使用:用户可以通过程序使用不同的数据集进行评估,目前...
内容概要:报告由中国信息通信研究院发布,旨在评估制造业上市公司高质量发展,强调制造业高质量发展的重要性,并构建了涵盖创新力、竞争力、影响力、贡献力四大维度的评价体系。通过对3500余家制造业上市公司2022年年报数据的综合评估,评选出百强企业。研究显示,百强企业专注主业,半数以上成长为制造业单项冠军;民营企业在盈利效率、创新发展方面表现优异;东部地区引领发展,装备制造业领先,新能源产业呈现爆发性增长。百强企业在科技创新、质效提升、持续增长、稳定就业等方面发挥重要作用,但也存在品牌建设和创新水平差距、领军企业竞争力提升空间、高端领域龙头企业培育不足等问题。 适用人群:制造业企业管理者、政策制定者、投资者及相关研究人员。 使用场景及目标:①帮助企业管理者了解行业发展趋势,提升企业竞争力;②为政策制定者提供决策参考,推动制造业高质量发展;③为投资者提供投资参考,识别优质企业;④为研究人员提供详实数据,助力学术研究。 其他说明:报告建议从重突破促升级、重创新补短板、重质量树品牌三个方面进一步推进制造业企业高质量发展,以加快建设具有全球竞争力的一流企业。
内容概要:本文详细介绍了异步电机无感矢量控制仿真的关键技术与常见问题解决方案。首先讨论了坐标变换(Clarke和Park变换)的基础操作及其注意事项,强调了正确选择系数的重要性。接下来深入探讨了滑模观测器的设计与优化方法,包括使用查表法替代三角函数计算以提高效率,以及加入低通滤波器减少高频抖振。此外,文章还涉及了速度估算的方法,如频域法和改进型滑模观测器的应用,并提供了具体的Python和Matlab代码片段。最后,针对电流环控制提出了前馈补偿机制,确保在突加负载情况下仍能保持良好的电流跟踪效果。文中多次提到调参技巧,特别是对于PI参数的选择给出了实用建议。 适合人群:从事电机控制系统研究与开发的技术人员,尤其是对异步电机无感矢量控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解并掌握异步电机无感矢量控制仿真技术的研究人员和技术开发者。主要目标是在没有编码器的情况下实现对电机转速和扭矩的精确控制,同时提供详细的代码实现指导和调试经验。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还包括大量实际操作中的经验和教训,帮助读者避免常见的陷阱,快速搭建起有效的仿真环境。
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Delphi 12.3控件之PowerPDF for Delphi11 FullSource.zip
内容概要:本文深入探讨了中微CMS32M5533在800W角磨机方案中的应用,涵盖硬件设计和软件实现的关键技术。硬件方面,介绍了三相桥驱动电路、MOSFET选择、电流检测电阻、PCB布局等细节;软件方面,重点讲解了反电动势检测算法、ADC采样时机、PWM配置以及换相时机的动态补偿。此外,还提供了调试技巧和成本控制方法。 适合人群:从事电动工具开发的技术人员,尤其是对电机控制有一定经验的研发人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解电动工具控制系统的设计和优化,特别是希望通过反电动势检测减少霍尔传感器使用的开发者。目标是提高系统的可靠性和性能,同时降低成本。 其他说明:文中提供的代码片段和硬件设计细节有助于实际项目的开发和调试。建议读者结合提供的GitHub资源进行实践,并关注硬件选型和PCB布局的注意事项。
CEO的绿色经历是指该首席执行官(CEO)在其个人职业发展过程中,所积累的与环境保护、可持续发展、绿色经济等相关的教育背景、工作经验或社会活动经验。 涵盖了教育背景、工作经验、社会活动与个人价值观等多个方面。这些经历不仅塑造了CEO对环境保护和可持续发展的认知和态度,还可能影响他们在企业决策中优先考虑环保因素的程度,从而对企业的长期发展和环境保护产生重要影响。 根据现有研究(姜付秀和黄继承,2013;许年行和李哲,2016),从高管个人简历数据中查找CEO以前是否接受过“绿色”相关教育或从事过“绿色”相关工作,若企业CEO具有绿色经历,Green取值1,否则,取值0。 数据 Stkcd、年份、D0801c、Green、股票简称、行业名称、行业代码、制造业取两位代码,其他行业用大类、当年ST或PT为1,否则为0、样本区间内ST或PT为1,否则为0、金融业为1,否则为0、制造业为1,否则为0、沪深A股为1,否则为0、第一种重污染行业为1,否则为0、第二种重污染行业为1,否则为0、第三种重污染行业为1,否则为0、产权性质,国企为1,否则为0、所属省份代码、所属城市代码、所在省份、所在地级市
内容概要:本文详细介绍了利用COMSOL Multiphysics对18650电池组进行蛇形液冷系统仿真的全过程。首先探讨了快充场景下电池过热的风险及其对电动车安全性和寿命的影响。接着,通过集总电池模型简化电化学反应,重点分析了电池产热方程和温度对产热的影响。随后,深入讨论了蛇形流道几何参数优化,如流道宽度与压降之间的非线性关系,以及流固交界面处理方法。此外,还涉及了多物理场耦合求解技巧,包括流场与传热模块的设置,以及后处理阶段的数据提取和可视化。最终得出优化设计方案,显著降低了电池组的最高温度和温度不均性。 适合人群:从事电动汽车电池管理系统设计的研究人员和技术工程师,尤其是熟悉COMSOL仿真工具的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要评估和优化电动汽车电池组热管理系统的场合,旨在提高电池组的安全性和使用寿命,同时减少能量损耗。 其他说明:文中提供了大量具体的代码片段和参数设置建议,有助于读者快速上手并应用于实际工程项目中。
内容概要:本文详细介绍了CCSDS LDPC译码器的设计与实现,主要采用了修正最小和译码算法。该算法通过对传统最小和算法的改进,引入缩放因子α,提高了译码性能。文中具体讨论了(8176,7154)和(1280,1024)两种码组的应用场景及其优劣,并展示了如何通过C语言和Vivado进行仿真和硬件实现。此外,文章还探讨了硬件实现中的关键技术,如定点化处理、校验矩阵的压缩存储、动态阈值机制以及硬件流水线设计等。 适合人群:从事通信系统开发的研究人员和技术人员,尤其是对LDPC编码和译码感兴趣的工程师。 使用场景及目标:①帮助研究人员理解和实现CCSDS LDPC译码器;②为实际工程项目提供高效的译码解决方案;③提高译码性能,减少误码率,提升通信系统的可靠性和效率。 其他说明:文章不仅提供了理论分析,还包括了大量的代码示例和实践经验分享,有助于读者全面掌握CCSDS LDPC译码器的设计与实现。
# 基于Arduino的超声波距离测量系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino平台的超声波距离测量系统。系统包含四个超声波传感器(SPS)模块,用于测量与前方不同方向物体的距离,并通过蜂鸣器(Buzz)模块根据距离范围给出不同的反应。 ## 项目的主要特性和功能 1. 超声波传感器(SPS)模块每个模块包括一个超声波传感器和一个蜂鸣器。传感器用于发送超声波并接收回波,通过计算超声波旅行时间来确定与物体的距离。 2. 蜂鸣器(Buzz)模块根据超声波传感器测量的距离,蜂鸣器会给出不同的反应,如延时发声。 3. 主控制器(Arduino)负责控制和管理所有传感器和蜂鸣器模块,通过串行通信接收和发送数据。 4. 任务管理通过主控制器(Arduino)的 loop() 函数持续执行传感器任务(Task),包括测距、数据处理和蜂鸣器反应。 ## 安装使用步骤 1. 硬件连接
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企业数字化转型是指企业或组织将传统业务转化为数字化业务,利用人工智能、大数据、云计算、区块链、5G等数字技术提升业务效率和质量的过程。 当无形资产明细项包含“软件”“网络”“客户端”“管理系统”“智能平台”等与数字化转型技术相关的关键词以及与此相关的专利时,将该明细项目界定为“数字化技术无形资产”,再对同一公司同年度多项数字化技术无形资产进行加总,计算其占本年度无形资产的比例,即为企业数字化转型程度的代理变量。 本数据包含:原始数据、参考文献、代码do文件、最终结果。 参考文献:张永珅,李小波,邢铭强-企业数字化转型与审计定价[J].审计研究,2021(03):62-71. 数据 证券代码、证券简称、统计截止日期、报表类型、无形资产净额、资产总计、年份、期末余额(元)、数字化转型。
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内容概要:本文介绍了一种基于QRBayes-LSTM的多/单变量时序预测方法,适用于不确定性强的场景如股票预测和电力负荷预测。该方法结合了分位数回归和贝叶斯优化,不仅能提供未来的趋势预测,还能给出预测值的置信区间。文中详细解释了数据准备、模型结构、损失函数设计、训练配置以及预测结果的可视化和评估指标。此外,还提供了变量重要性分析的方法,帮助理解哪些特征对预测结果的影响最大。 适合人群:从事数据分析、机器学习研究的专业人士,尤其是关注时序预测和不确定性量化的人群。 使用场景及目标:① 对于需要进行时序预测并希望获得置信区间的用户;② 关注模型性能评估和变量重要性的研究人员;③ 寻求提高预测精度和可靠性的从业者。 其他说明:本文提供的代码可以直接应用于Excel格式的数据,用户只需将数据导入即可运行。需要注意的是,为了获得最佳效果,应该确保数据格式正确并且符合特定的要求。
内容概要:本文详细介绍了ADAS(高级驾驶辅助系统)中四个主要功能模块的设计与实现,分别是自适应巡航控制系统(ACC)、前向碰撞预警系统(FCW)、自动紧急制动系统(AEB)和车道保持辅助系统(LKA)。文章不仅展示了各个系统的具体算法实现,如ACC中的PID控制、FCW中的TTC计算、AEB中的状态机设计和LKA中的PD控制器,还分享了许多实际开发中的经验和挑战,如参数调校、传感器融合、时间同步等问题。此外,文中还提到了一些有趣的细节,如在暴雨天气下LKA的表现优化,以及AEB系统在测试过程中遇到的各种corner case。 适合人群:汽车电子工程师、自动驾驶研究人员、嵌入式软件开发者。 使用场景及目标:帮助读者深入了解ADAS系统的工作原理和技术细节,掌握关键算法的实现方法,提高在实际项目中的开发和调试能力。 其他说明:文章通过生动的语言和具体的代码示例,使复杂的理论变得通俗易懂,有助于初学者快速入门并深入理解ADAS系统的开发流程。
内容概要:文章主要阐述了2023年中国高端制造业上市公司的发展概况,包括行业与区域两个维度的分布详情。从行业上看,高端制造业上市公司超过2400家,其中机械制造以628家的数量位居首位,电子(352家)和电力制造(336家)紧随其后,而像航空航天国防等也有一定的占比。从区域分布来看,广东、江苏、浙江三省处于领先地位,分别有410家、342家和199家,这表明东南沿海地区对于高端制造业的发展具有显著优势。数据来源于中国上市公司协会以及Wind。 适合人群:对中国经济结构、产业发展趋势感兴趣的读者,尤其是关注高端制造业发展的投资者、政策制定者及研究人员。 使用场景及目标:①帮助投资者了解中国高端制造业上市公司的行业布局,为投资决策提供参考依据;②为政策制定者提供数据支持,助力优化产业布局和发展规划;③供研究人员分析中国高端制造业的现状与未来发展趋势。 阅读建议:本文提供了丰富的数据和图表,读者应重点关注各行业的具体数据及其背后反映出的产业特点,同时结合区域分布情况,深入理解中国高端制造业的发展格局。
# 基于Python的机器学习算法实践 ## 项目简介 本项目旨在通过实践常用机器学习算法,提高数据挖掘和推荐系统的准确性,解决信息过载问题。应用场景包括电商、新闻、视频等网站,帮助用户更高效地获取所需信息。 ## 项目的主要特性和功能 数据挖掘实现多种数据挖掘算法,帮助用户从大量数据中提取有价值的信息。 机器学习算法包括常用的分类、回归、聚类等算法,提供详细的实现和示例程序。 推荐系统通过机器学习算法提高推荐系统的准确性,优化用户体验。 ## 安装使用步骤 1. 下载源码用户已下载本项目的源码文件。 2. 安装依赖 bash pip install r requirements.txt 3. 运行示例程序 bash python main.py 4. 自定义数据根据需要替换数据文件,重新运行程序以应用新的数据。
项目运行参考:https://blog.csdn.net/weixin_45393094/article/details/124645254 技术栈Springboot+Vue;此项目的参考文档 内容概要:本文档介绍了一款基于前后端分离架构的学生选课系统的设计与实现。系统采用Java语言作为后端开发语言,运用Spring Boot框架构建后端接口,前端使用Vue框架,设计模式上采用了MVVM模式,确保前后端分离。系统主要分为学生、教师和管理员三大功能模块,涵盖课程选择、成绩管理和信息发布等功能。需求分析部分详细描述了各模块的功能需求及性能需求,包括实用性、易用性和安全性。数据库设计部分详细说明了学生、教师、用户、课程和成绩等信息表的结构。系统实现章节则展示了各个模块的具体实现细节,包括登录验证、教师管理、学生管理、课程管理、公告设置及选课等功能的代码实现。 适合人群:计算机专业学生、有一定编程基础的研发人员或对前后端分离技术有兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解前后端分离架构在实际项目中的应用;②掌握Spring Boot与Vue框架结合开发的具体实现方法;③熟悉学生选课系统的核心功能,如选课、成绩管理、信息发布等;④学习如何设计和实现高效的数据库结构以支持系统功能。 阅读建议:本文档适合希望深入了解前后端分离架构及具体实现的读者。在阅读过程中,建议重点关注各模块的功能需求分析和技术实现细节,特别是代码示例部分,以加深对前后端分离架构的理解。同时,结合自身开发经验,思考如何优化现有系统功能,提高系统的稳定性和用户体验。