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在線分詞工具（分詞平臺）

發(fā)布時間：2023-04-08 02:10:44 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 124

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于在線分詞工具的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，如需了解SEO相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打電話175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

1、有什么網(wǎng)站能快速準(zhǔn)確地查到動詞的過去式和過去分詞？
2、cp名自動生成器，cp名字生成器在線使用
3、自然語言處理_一般處理流程
4、把文字轉(zhuǎn)語音，哪個軟件好用？

在線分詞工具（分詞平臺）

一、有什么網(wǎng)站能快速準(zhǔn)確地查到動詞的過去式和過去分詞？

谷歌詞典，百度詞典，還有金山詞霸，還有個有道在線翻譯也挺好的

二、cp名自動生成器，cp名字生成器在線使用

cp名自動生成器

：自AI科技大本營（ID：rgznai100）

本文約2600字，建議閱讀9分鐘。

OMG！太厲害了！

[ 導(dǎo)讀 ]此前，我們?yōu)榇蠹医榻B一個火爆生成器系統(tǒng) BullshitGenerator，專以生成各種奇葩、“不通”的，還因此上了微博熱搜，只要你在上面寫了主題，這個生成器就能給你生成“長篇大論”，能力非凡。

這一工具看似很智能，堪與 GPT 作比，但其實背后的邏輯與算法能力卻不在一個層面，仍舊不妨礙大家對這類工具的與嘗試。目前這個 Github 項目已經(jīng) 10.9k Stars ，簡直驚呆。

項目地址：

https://suulnnka.github.io/BullshitGenerator/index.html

此外，還有友搜集整合多方信息，又搜集了不少“可實用可玩味”的工具，下面就一起來看看，有沒有你鐘意的那一個。

一、特效生成器1. 圖片加字效果器可以在一些場景圖片上刻上你想要的文字。

項目地址：

https://m.photofuni/categories/all_effects/snow_writing

一開始被這個效果器吸引是可以做出在雪地里寫字的效果，這簡直是南方娃的福音啊，而且可以隨時浪漫一把。后來研究這個工具，豈止是“雪地”這一個場景，整個上支持特殊節(jié)日、特殊場景等 21 個類目下 600 多個效果的生成，著實不賴。

不過經(jīng)過使用體驗，發(fā)現(xiàn)這個工具還不能支持中文，這么好用的工具，希望后續(xù)也能考慮設(shè)計與支持中文字的效果。

2. 在線表情包器

這兩個表情包在線工具，擁有其中任意一個工具，從此收里總是滿滿的，斗圖沒慫過。

之一個中，已經(jīng)有很多表情包，在制圖里，可以直接在已有的表情上更改文字和字體效果，然后搜圖里可以從大量中快速搜索，也有一些大家使用很多的標(biāo)簽分類。

在第二個工具“斗圖啦”中，提供了很多類型的模板與素材，可以自己 DIY。

終于知道我以前從別人那偷來的表情包是出自哪了，以后我也是表情包富有者，歐耶。

項目地址：

https://www.52doutu.cn/maker/2/?order=timedown

http://www.doutul/maker

3. 諾基亞圖片生成器

這一張圖瞬間把我們帶回了十幾年啊，在這個工具中，大家只需要輸入文字，這樣的效果圖就可以一鍵自動生成。

項目地址：

https://zzkia.noddl.me:8020/?from=www.shadiao.app

有了表情包、圖片文字特效，下面給大家介紹兩種特效字體工具。

4. 特殊字體生成器可以將文字生成其他有趣字體。

項目地址：

https://igfonts.io

二、內(nèi)容生成器5. 抽象話生成器，也可以反過來還原抽象話到拼音

現(xiàn)在，表情、字、特殊號已經(jīng)成為日常中使用率很高的一種表達(dá)形式，它在一定程度上增加了趣味性，但是也會產(chǎn)生溝通中的理解偏差，造成不便。

而這個工具的功能就是把輸入的文本轉(zhuǎn)換成一些抽象號，正在研發(fā)中的新功能是把一些抽象號還原成文本，不過此功能目前還存在很多有待改進(jìn)的地方，比如只能轉(zhuǎn)換由這個系統(tǒng)生成的抽象表達(dá)，生成的結(jié)果也不是文字，而是拼音。同時，在過程中還發(fā)現(xiàn)了一些分詞問題，以后系統(tǒng)還可以在 NLP 方面工作多下下功夫，加以改進(jìn)與優(yōu)化。

項目地址：

https://cxh.papapoi.com/?from=groupmessage

6. cp短打生成器

輸入你心目中的兩個主角，生成器中就會編撰出一段故事，從此又一絡(luò)文學(xué)新寫手誕生了，而且是不知疲倦，可以日夜隨時在線幫你寫文，直到生成你滿意的為止。

項目地址：

https://mxh-mini-apps.github.io/mxh-cp-stories/

7. Bgm自動生成器

這個收集了很多自動生成的音樂，神奇的是音樂就好像沒有時長控制一般，只要你不暫停，就會一直播放；如果你按了暫停，重新播放的又會跟之前不同，每次都不一樣，就好像在某些情景中，一段無限播放，又帶著，變化意境的 BGM。

項目地址：

https://generative.fm

三、有趣應(yīng)用的工具8. 實用工具，幫你決定“吃什么”

每天最重要和最難的事情是什么？今天吃什么？明天吃什么？

解決了這個問題，想必這一天里至少解決了 50% 會引發(fā)腦殼疼的事情。想當(dāng)初為了做出一個抉擇，什么猜拳、擲、抽簽各種都用上。而下面這個就非常實用了，尤其是對吃什么這件事有選擇困難癥的患者來說，就是必備工具。

設(shè)計了一個隨機抽簽工具，就像一樣，開始與停止，看系統(tǒng)為你選了什么午餐（or 晚餐）。菜單欄目前兩類，一是通過內(nèi)置輸入提供的菜品作為系統(tǒng)數(shù)據(jù)，二是根據(jù)“附近美食”作為數(shù)據(jù)，目前這個功能還在測試中。

下次不知道吃什么，我們就隨緣吧。

項目地址：

http://mofun.c7sky.com/rnd4dinner/

9. 愛豆翻牌生成器

是不是微博上私信你的“現(xiàn)男友”、“前老公”、“男閨蜜”、“大姐夫”從來沒收到回復(fù)？現(xiàn)在有一個可以“自欺欺人”的工具，讓你可以隨時翻牌他們，你想撩的他可能都在哦。

起初以為這個工具的配置類似聊器人，點進(jìn)去發(fā)現(xiàn)，并沒有其他功能，你點進(jìn)你家愛豆的頭像后，進(jìn)入一個模擬微博私信聊天的界面，多次嘗試后發(fā)現(xiàn)一些語料模板的組合使用的現(xiàn)象，而且相似度也比較高，如果后續(xù)這個系統(tǒng)功能做一些智能化的功能設(shè)計與實現(xiàn)，想必會吸引更多的粉絲來滿足自己的幻想，現(xiàn)在的功能還是略顯“沙雕”了。

項目地址：

http://wb.newbfun.com/fanpai/sixin.html

四、其他

下面介紹的幾個在工具中內(nèi)置的文字內(nèi)容，每次刷新可新內(nèi)容的生成器

10. 干了這碗雞湯，現(xiàn)在的苦都不叫苦了

項目地址：

https://www.nihaowu/home.

html http://www.nows.fun

11. 如何有技術(shù)的罵人？

這兩個工具分別通過引用和馬丁路德的作品，而且你不會白挨罵，工具會注明引用出處，告訴你被那部著作羞辱了，在線感受一下這波“高級”操作吧。

項目地址：

http://www.pangloss.com/seidel/Shaker/index.html?//@

http://ergofabulous.org/luther/?

這些工具里有大家曾經(jīng)使用過的嗎？歡迎大家嘗試，可以把有趣的作品與我們分享，或者補充你知道的有意思的工具，大家一起 Happy 一下。

編輯：黃繼彥

校對：林亦霖

— 完 —

清華-青島數(shù)據(jù)科學(xué)研究院微信公眾“THU數(shù)據(jù)派”及姊妹號“數(shù)據(jù)派THU”獲取更多講座福利及優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。

以上就是與cp名自動生成器相關(guān)內(nèi)容，是關(guān)于https的分享?？赐阠p名字生成器在線使用后，希望這對大家有所幫助！

三、自然語言處理_一般處理流程

一、一般處理流程

語料獲取 -> 文本預(yù)處理 -> 特征工程 -> 特征選擇

1、語料獲取

即需要處理的數(shù)據(jù)及用于模型訓(xùn)練的語料。

數(shù)據(jù)源可能來自網(wǎng)上爬取、資料積累、語料轉(zhuǎn)換、OCR轉(zhuǎn)換等，格式可能比較混亂。需要將url、時間、符號等無意義內(nèi)容去除，留下質(zhì)量相對較高的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2、文本預(yù)處理

將含雜質(zhì)、無序、不標(biāo)準(zhǔn)的自然語言文本轉(zhuǎn)化為規(guī)則、易處理、標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化文本。

①處理標(biāo)點符號

可通過正則判定、現(xiàn)有工具(zhon包)等方式篩選清理標(biāo)點符號。

②分詞

將連續(xù)的自然語言文本，切分成具有語義合理性和完整性的詞匯序列的過程。

一般看來英文較容易可通過空格符號分詞，中文相對復(fù)雜，參考結(jié)巴分詞、盤古分詞、Ansj等工具。

常見的分詞算法有：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法、基于統(tǒng)計的分詞方法和基于規(guī)則的分詞方法，每種方法下面對應(yīng)許多具體的算法。

③詞性標(biāo)注

為自然語言文本中的每個詞匯賦予一個詞性的過程，如名詞、動詞、副詞等?？梢园衙總€單詞（和它周圍的一些額外的單詞用于上下文）輸入預(yù)先訓(xùn)練的詞性分類模型。

常用隱馬爾科夫模型、N 元模型、決策樹

④stop word

英文中含大量 a、the、and，中文含大量的、是、了、啊，這些語氣詞、助詞沒有明顯的實際意義，反而容易造成識別偏差，可適當(dāng)進(jìn)行過濾。

⑤詞形還原

偏向于英文中，單數(shù)/復(fù)數(shù)，主動/被動，現(xiàn)在進(jìn)行時/過去時/將來時等，還原為原型。

⑥統(tǒng)計詞頻

因為一些頻率過高/過低的詞是無效的，對模型幫助很小，還會被當(dāng)做噪聲，做個詞頻統(tǒng)計用于停用詞表。

⑦給單詞賦予id

給每一個單詞一個id，用于構(gòu)建詞典，并將原來的句子替換成id的表現(xiàn)形式

⑧依存句法分析

通過分析句子中詞與詞之間的依存關(guān)系，從而捕捉到詞語的句法結(jié)構(gòu)信息(如主謂、動賓、定中等結(jié)構(gòu)關(guān)系)，并使用樹狀結(jié)構(gòu)來表示句子的句法結(jié)構(gòu)信息(如主謂賓、定狀補等)。

3、特征工程

做完語料預(yù)處理之后，接下來需要考慮如何把分詞之后的字和詞語表示成計算機能夠計算的類型。

如果要計算我們至少需要把中文分詞的字符串轉(zhuǎn)換成數(shù)字，確切的說應(yīng)該是數(shù)學(xué)中的向量。有兩種常用的表示模型分別是詞袋模型和詞向量。

①詞向量

詞向量是將字、詞語轉(zhuǎn)換成向量矩陣的計算模型。目前為止最常用的詞表示方法是 One-hot，這種方法把每個詞表示為一個很長的向量。

②詞袋模型

即不考慮詞語原本在句子中的順序，直接將每一個詞語或者符號統(tǒng)一放置在一個集合（如 list），然后按照計數(shù)的方式對出現(xiàn)的次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計。統(tǒng)計詞頻這只是最基本的方式，TF-IDF 是詞袋模型的一個經(jīng)典用法。

常用的表示模型有：詞袋模型（Bag of Word, BOW），比如：TF-IDF 算法；詞向量，比如 one-hot 算法、word2vec 算法等。

4、特征選擇

在文本挖掘相關(guān)問題中，特征工程也是必不可少的。在一個實際問題中，構(gòu)造好的特征向量，是要選擇合適的、表達(dá)能力強的特征。

舉個自然語言處理中的例子來說，我們想衡量like這個詞的極性（正向情感還是負(fù)向情感）。我們可以預(yù)先挑選一些正向情感的詞，比如good。然后我們算like跟good的PMI，用到點互信息PMI這個指標(biāo)來衡量兩個事物之間的相關(guān)性。

特征選擇是一個很有挑戰(zhàn)的過程，更多的依賴于經(jīng)驗和專業(yè)知識，并且有很多現(xiàn)成的算法來進(jìn)行特征的選擇。目前，常見的特征選擇方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六種。

5、模型訓(xùn)練

在特征向量選擇好了以后，接下來要做的事情是根據(jù)應(yīng)用需求來訓(xùn)練模型，我們使用不同的模型，傳統(tǒng)的有監(jiān)督和無監(jiān)督等機器學(xué)習(xí)模型，如 KNN、SVM、Naive Bayes、決策樹、GBDT、K-means 等模型；深度學(xué)習(xí)模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。這些模型在分類、聚類、神經(jīng)序列、情感分析等應(yīng)用中都會用到。

當(dāng)選擇好模型后，則進(jìn)行模型訓(xùn)練，其中包括了模型微調(diào)等。在模型訓(xùn)練的過程中要注意由于在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)很差的過擬合問題以及模型不能很好地擬合數(shù)據(jù)的欠擬合問題。同時，也要防止出現(xiàn)梯度消失和梯度爆炸問題。

6、模型評估

在機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、推薦系統(tǒng)完成建模之后，需要對模型的效果做評價。模型的評價指標(biāo)主要有：錯誤率、精準(zhǔn)度、準(zhǔn)確率、召回率、F1 值、ROC 曲線、AUC 曲線等。

7、投產(chǎn)上線

模型的投產(chǎn)上線方式主要有兩種：一種是線下訓(xùn)練模型，然后將模型進(jìn)行線上部署提供服務(wù)；另一種是在線訓(xùn)練模型，在線訓(xùn)練完成后將模型 pickle 持久化，提供對外服務(wù)。

三、NLP應(yīng)用方向

1、命名實體識別

指識別自然語言文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構(gòu)名、時間日期等。

傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法主要有HMM和CRF，深度學(xué)習(xí)常用QRNN、LSTM，當(dāng)前主流的是基于bert的NER。

2、情感分析

文本情感分析和觀點挖掘（Sentiment Analysis)，又稱意見挖掘(Opinion Mining)是自然語言處理領(lǐng)域的一個重要研究方向。簡單而言，是對帶有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理的過程。

情感分析技術(shù)可以分為兩類，一類是基于機器學(xué)習(xí)的方法，通過大量有標(biāo)注、無標(biāo)注的主觀語料，使用統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)算法，通過提取特征，進(jìn)行文本情感分析。另一類是基于情感詞典的方法，根據(jù)情感詞典所提供的詞的情感極性（正向、負(fù)向），從而進(jìn)行不同粒度的（詞語、短語、屬性、句子、篇章）下的文本情感分析。

3、文章標(biāo)簽

文章標(biāo)簽是利用機器學(xué)習(xí)算法，對文章進(jìn)行文字和語義的分析后，提取出若干個重要的詞或者短語(關(guān)鍵短語)。關(guān)鍵短語是NLP基礎(chǔ)的算法模塊，有了關(guān)鍵短語，能為后續(xù)的搜索、推薦等更高級的應(yīng)用提供有力的抓手。

適用場景：1、個性化推薦：通過對文章的標(biāo)簽計算，結(jié)合用戶畫像，精準(zhǔn)的對用戶進(jìn)行個性化推薦；2、話題聚合：根據(jù)文章計算的標(biāo)簽，聚合相同標(biāo)簽的文章，便于用戶對同一話題的文章進(jìn)行全方位的信息閱讀；3、搜索：使用中心詞可以對query進(jìn)行相似度計算、聚類、改寫等，可以用于搜索相關(guān)性計算。

4、案件串并

①信息抽取

運用實體抽取、關(guān)系抽取，從案情中抽取關(guān)鍵信息，如從警情中可以抽取報警人項目、報警人電話、案發(fā)地址等信息

②實體對齊

相同的實體在不同的案情中會有不同的表述，會給串并帶來困難?？舍槍Φ刂?、人名、組織名進(jìn)行對齊處理。

③文本聚類

對于關(guān)鍵片段類信息，無法像實體那樣對齊，需要借助文本聚類技術(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

④構(gòu)建圖譜

將信息抽取結(jié)果存入圖譜。每個警情id對應(yīng)一個節(jié)點，實體、屬性、關(guān)鍵片段作為節(jié)點，對齊的實體、同一類的文本存為同一個節(jié)點。

除了來自于從警情中抽取的信息，還可以將其他警務(wù)系統(tǒng)中存在的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)導(dǎo)入（如來自戶籍信息的人物關(guān)系），從而豐富圖譜。

⑤圖譜檢索

完成以上工作，即完成了案件串并的必要基礎(chǔ)建設(shè)，接下來通過圖譜的查詢功能自動完成案件的串并。首先需要設(shè)定串并的條件，案件串并的條件在警務(wù)實戰(zhàn)中已有很多的積累，如“具有相似的作案手段”，又如“相似作案手段，嫌疑人有共同聯(lián)系人”，只需要將這些條件用圖譜查詢語言表達(dá)出來。

四、把文字轉(zhuǎn)語音，哪個軟件好用？

現(xiàn)在市面上文字轉(zhuǎn)語音的工具非常多，大家在功能上也區(qū)別不大，主要是聲音角色不同。推薦一款我自己用過的在線文字轉(zhuǎn)語音的工具——標(biāo)貝悅讀。他家聲音上的特色是有很多模仿明星的聲音，有沈騰、周星馳、孫悟空、宋小寶等，可以做視頻配音，把這些明星的作品剪輯一下做二次創(chuàng)作，然后用自己的內(nèi)容合成配音，吸粉效果挺好的。

廢話不多說，上干貨。 推薦一款文字轉(zhuǎn)語音工具，PC端的

https://yuedu.data-baker.com/index.html?source=wukong

使用流程

首先登陸，支持手機號注冊和微信登錄

復(fù)制粘貼要合成的文字到輸入框區(qū)域

擇合適的聲音，點擊選中聲音，然后點擊試聽

用“多音字”功能修改文章中的讀音錯誤，用“詞組連讀”功能修改分詞錯誤，例如雙11之間的停頓太長，可以把“雙11”這個詞選中，然后點擊詞組連讀功能就可解決分詞問題。

點擊下載，修改標(biāo)題，完成支付，就可得到完整的MP3音頻文件。

多角色合成，選中文字，然后點擊右側(cè)角色頭像，選中的文字會變換底色，表示設(shè)置成功，合成時本段文字就會用選中的聲音讀出來。中間不用切換，一鍵合成導(dǎo)出多個聲音穿插朗讀的音頻文件。

點擊設(shè)置，可以為角色修改對應(yīng)的音色及顯示名稱。

在個人中心，作品列表里查看以往合成過的內(nèi)容音頻。

體驗鏈接

https://yuedu.data-baker.com/index.html?source=wukong

第一款訊飛科技

第二款配音閣

第三款百度的文字轉(zhuǎn)語音工具

第四款一些自動的小工具。

以上就是我的個人經(jīng)驗。希望我的回答可以幫助到你。

前兩天我分享了關(guān)于語音轉(zhuǎn)文字的軟件，大家直呼好用，為什么好用，因為大家都想把別人音頻的內(nèi)容變成文字，之后自己學(xué)習(xí)，再重新用自己的文字闡述出來。

如果不能用語音轉(zhuǎn)文字的話，一遍遍聽，浪費時間還記不住，那時間全浪費了，還沒有效率，有了這個軟件，就方便省事了很多，而且現(xiàn)在很多做會議記錄的也愿意用這個軟件，還記得在2014年的時候，我們當(dāng)時開會，會議記錄還是記錄員在拿錄音筆記，麻煩，還不好用，現(xiàn)在一個手機全搞定，只能說時代發(fā)展的太快了。

言歸正傳，今天咱們主要講語音轉(zhuǎn)文字的三款軟件，這三款是大家日常用的比較多的，而且也是比較好用的軟件，大家可以根據(jù)自身情況選擇。

1.訊飛語記

以上就是關(guān)于在線分詞工具相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。