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置顶: (2018-01-23 11:11)

中国互联网的发展速度真是超出了我们所有人的想象,科技改变生活在互联网上体现的最为真切。大到国家战略层面的大数据,小到我们的日常网购,哪一样不是依托互联网而发展的。 

作为一个电商人对互联网的发展自然会有更深刻的感触,而感触最多的便是互联网对传统企业经营以及营销方式的影响。其中最为明显的一点感触便是:做淘宝的人越来越多,做SEO的人越来越少了。当年一起毕业从事网络营销工作的人同学、朋友陆续转行做了淘宝。促使他们转做淘宝的一个重要因素便是互联网带动了淘宝的快速发展。似乎这几年电商方面比较大的事件都是围绕淘宝双十一,工业品在网络营销方面似乎要“冷清”许多!

工业品的网络营销工作与淘宝运营相比较要简单的多了,但即使是这样的简单能做好工业品网络营销的却并不是很多!从2016年至今我们一直在做一个工业品的网络营销项目,整个项目运作至今可以说是比较成熟和成功的了,不妨就作为一个案例来剖析一下工业品的网络营销如何才能做好。

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百度智能小程序

分类: 网络营销

作者:苏州翁杰

百度小程序发布已经有相当长的一段时间了,只是对于我们这些非专业开发人员来说,做一个百度小程序还是太困难。前一阶段一直想找一些免费的百度小程序模板,想尝试通过对这些模板进行修改以达到创建百度小程序的目的,但一直都没成功。

前几天,偶然发现在商家号的后台突然多了一个【我要建站】的功能,经过两天的摸索尝试才恍然大悟,原来可以借助这个功能创建百度小程序。想到七月份的时候,有多个第三方机构打电话推销百度小程序业务,6个打包价6000元。看完这篇分享,掌握这个创建小程序的方法你好比是赚了6000元。下面就详细地来教大家如何创建百度小程序。

1、首先,你需要有一个百度商家号

商家号之前可以在熊掌号中开通,不过熊掌号经过几次功能性改版升级,商家号的开通端口好像被移除了。不顾大家可以直接搜索商家号进行注册。如果你有百度竞价账户的话,那可以直接进入到商家号后台管理中心的。

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前几天的召开的2019年大数据生态产业大会不知道大家关注到没有,看到消息是hanlp2.0版本发布了。不知道hanlp2.0版本又将带来哪些新的变化?准备近期看能够拿到一些hanlp2.0的资料,如果能顺利拿到的话,到时候分享给大家!今天分享这篇是关于将hanlp封装到web services服务中的。文章的部分内容有修改,阅读室请注意!


1. Apache Axis2简要介绍

 

 

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2019(第四届)大数据产业生态大会

8月1日,以“激活数据价值 释放数据原力”为主题的“2019(第四届)大数据产业生态大会”在北京拉开序幕。北京大学教授、工业和信息化部原副部长杨学山,工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长王建伟,中国电子信息产业发展研究院副院长刘文强,中国电子信息产业发展研究院副院长曲大伟等多位领导出席会议,来自贵州、陕西、海南、江苏、贵阳、福州、廊坊、重庆、山东、无锡等省市政府分管大数据的领导

参加“首届

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本篇分享一个hanlp分词工具应用的案例,简单来说就是做一图库,让商家轻松方便的配置商品的图片,最好是可以一键完成配置的。

先看一下效果图吧:


商品单个推荐效果:匹配度高的放在最前面

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本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment分词器。

今天的文章还会介绍

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HanLP发射矩阵词典nr.txt中收录单字姓氏393个。袁义达在《中国的三大姓氏是如何统计出来的》文献中指出:当代中国100个常见姓氏中,集中了全国人口的87%,根据这一数据我们只保留nr.txt中的100个常见词语的姓氏角色,其他词语去掉其姓氏角色状态。过滤后,nr.txt中具有姓氏角色的单字共计97个。列于下表:

 

&nbs

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 人名识别

HanLP中,基于角色标注识别了中国人名。首先系统利用隐马尔可夫模型标注每个词语的角色,之后利用最大模式匹配法对角色序列进行匹配,匹配上模式的即为人名。理论指导文章为:《基于角色标注的中国人名自动识别研究》,大家可以百度一下看看

地名识别 

理论指导文章为:《基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体识别》

机构名识别 

机构名的理论指导文章为:《基于角色标注的中文机构名识别》

命名实体识别Demo

package com.hankcs.demo;

 

import com.hankcs.hanlp.HanLP;

import com.hankcs.hanlp.seg.Se

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地名识别

HanLP收词特别是实体比较多,因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子,需要指出的是,后边的机构名识别也以地名识别为基础,因此,如果地名识别不准确,也会导致机构名识别不准确。

 

类型1 数字+地名

[1] 暗访哈尔滨网约车:下10单来7辆“黑车” 1辆套牌

 

[2] 房天下每日成交5

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本篇接上一篇内容《HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍》介绍一下层叠隐马的原理。首先说一下上一篇介绍的人名识别效果对比:

1. 只有Jieba识别出的人名

准确率极低,基本为地名或复杂地名组成部分或复杂机构名组成部分。举例如下:

[1] 战乱的阿富汗地区,

qiang zhi可随意买卖,AK47价格约500人民币

“阿富汗”被识别为人名。

[2] 安庆到桂林自驾游如何规划?

“桂林”被识别为人

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Hanlp自然语言处理包中的基于HMM-Viterbi处理人名识别的内容大概在年初的有分享过这类的文章,时间稍微久了一点,有点忘记了。看了 baiziyu 分享的这篇比我之前分享的要简单明了的多。下面就把文章分享给大家交流学习之用,部分内容有做修改。

本文主要介绍一下HanLP是如何利用HMM来做人名识别的。基本思想是把词语序列作为观测序列,将角色序列作为隐藏序列,当模型预测出最佳隐藏状态序列后,利用模式最大匹配法,匹配出人名实体。下边说一模型的三要素在这个应用中所对应的内容,因为训练

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