用aho-corasick算法从句子中提取同义词
synonym-extractor的Python项目详细描述
此项目已移到“flash text`”。
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synonym extractor
=一次通过。
一个简单的regex匹配将花费大量时间循环10K文档。
，因此我们使用一个更简单但速度更快的算法来获得所需的结果。
installation
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：
usage
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：
import module
from synonym.extractor import同义词提取器< BR/>< BR/>创建同义词提取器
同义词提取器=同义词提取（）：BR/>< BR/>加上同义词＝[N'，'纽约'，'sf'）< BR/> CurryNeX = [ [纽约'，'纽约'，'旧金山' ] < BR> > BR/>同义词名，CurrasyNeXip在Zip（同义词名，清除名称：
synonym_extractor.add_to_synonym（synonym_name，clean_name）
synonyms_found=synonym_extractor.get_synonyms_from_sentence（'i love sf and ny.“纽约是最好的。”< < >“gt”；“gt”弗朗西斯科；“纽约”，“纽约”；< < > >< > >< > > > >同义词提取器；' Aho Corasick算法'；；80%。可以在“read the docs
<；http://synonym extractor.readthedocs.org>；` `.
它将把纽约和纽约视为两个不同的词。
纽约
>然后你可以把纽约和纽约提取为同一文本。
>要对regex做同样的操作需要花费大量的时间：
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150万2K:16时数：250万10公里：15天15分钟
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这个库的想法来自下面的“stackoverflow question
<；https://stackoverflow.com/questions/44178449/regex replace正在为数百万个文档花费时间，如何使它更快>；`.
许可证
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项目是根据麻省理工学院许可证授权的。
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synonym extractor
=一次通过。
一个简单的regex匹配将花费大量时间循环10K文档。
，因此我们使用一个更简单但速度更快的算法来获得所需的结果。
installation
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usage
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import module
from synonym.extractor import同义词提取器< BR/>< BR/>创建同义词提取器
同义词提取器=同义词提取（）：BR/>< BR/>加上同义词＝[N'，'纽约'，'sf'）< BR/> CurryNeX = [ [纽约'，'纽约'，'旧金山' ] < BR> > BR/>同义词名，CurrasyNeXip在Zip（同义词名，清除名称：
synonym_extractor.add_to_synonym（synonym_name，clean_name）
synonyms_found=synonym_extractor.get_synonyms_from_sentence（'i love sf and ny.“纽约是最好的。”< < >“gt”；“gt”弗朗西斯科；“纽约”，“纽约”；< < > >< > >< > > > >同义词提取器；' Aho Corasick算法'；；80%。可以在“read the docs
<；http://synonym extractor.readthedocs.org>；` `.
它将把纽约和纽约视为两个不同的词。
纽约
>然后你可以把纽约和纽约提取为同一文本。
>要对regex做同样的操作需要花费大量的时间：
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150万2K:16时数：250万10公里：15天15分钟
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这个库的想法来自下面的“stackoverflow question
<；https://stackoverflow.com/questions/44178449/regex replace正在为数百万个文档花费时间，如何使它更快>；`.
许可证
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项目是根据麻省理工学院许可证授权的。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
