在线分词工具（分词平台）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于在线分词工具的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com。

创意岭作为行业内优秀的企业，服务客户遍布全球各地，如需了解SEO相关业务请拨打电话175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目录:

• 1、有什么网站能快速准确地查到动词的过去式和过去分词？

• 2、cp名自动生成器，cp名字生成器在线使用

• 3、自然语言处理_一般处理流程

• 4、把文字转语音，哪个软件好用？

一、有什么网站能快速准确地查到动词的过去式和过去分词？

谷歌词典，百度词典，还有金山词霸，还有个有道在线翻译也挺好的

二、cp名自动生成器，cp名字生成器在线使用

cp名自动生成器

： 自AI科技大本营（ID：rgznai100）

本文约2600字，建议阅读9分钟。

OMG！太厉害了！

[ 导读 ]此前，我们为大家介绍一个火爆 生成器系统 BullshitGenerator，专以生成各种奇葩、“不通”的 ，还因此上了微博热搜，只要你在上面写了主题，这个生成器就能给你生成“长篇大论”，能力非凡。

这一工具看似很智能，堪与 GPT 作比，但其实背后的逻辑与算法能力却不在一个层面，仍旧不妨碍大家对这类工具的 与尝试。目前这个 Github 项目已经 10.9k Stars ，简直惊呆。

项目地址：

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

此外，还有 友搜集整合多方信息，又搜集了不少“可实用可玩味”的工具，下面就一起来看看，有没有你钟意的那一个。

一、特效生成器1. 图片加字效果器 可以在一些场景图片上刻上你想要的文字。

项目地址：

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

一开始被这个效果器吸引是可以做出在雪地里写字的效果，这简直是南方娃的福音啊，而且可以随时浪漫一把。后来研究这个工具，岂止是“雪地”这一个场景，整个 上支持特殊节日、特殊场景等 21 个类目下 600 多个效果的生成，着实不赖。

不过经过使用体验，发现这个工具还不能支持中文，这么好用的工具，希望 后续也能考虑设计与支持中文字的效果。

2. 在线表情包器

这两个表情包在线工具，拥有其中任意一个工具，从此收里总是满满的，斗图没怂过。

之一个 中，已经有很多表情包，在制图里，可以直接在已有的表情上更改文字和字体效果，然后搜图里可以从大量中快速搜索，也有一些大家使用很多的标签分类。

在第二个工具“斗图啦”中，提供了很多类型的模板与素材，可以自己 DIY。

终于知道我以前从别人那偷来的表情包是出自哪了，以后我也是表情包富有者，欧耶。

项目地址：

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

http://www.doutul/maker

3. 诺基亚图片生成器

这一张图瞬间把我们带回了十几年啊，在这个工具中，大家只需要输入文字，这样的效果图就可以一键自动生成。

项目地址：

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

有了表情包、图片文字特效，下面给大家介绍两种特效字体工具。

4. 特殊字体生成器可以将文字生成其他有趣字体。

项目地址：

https://igfonts.io

二、内容生成器5. 抽象话生成器，也可以反过来还原抽象话到拼音

现在，表情、字、特殊号已经成为日常中使用率很高的一种表达形式，它在一定程度上增加了趣味性，但是也会产生沟通中的理解偏差，造成不便。

而这个工具的功能就是把输入的文本转换成一些抽象号，正在研发中的新功能是把一些抽象号还原成文本，不过此功能目前还存在很多有待改进的地方，比如只能转换由这个系统生成的抽象表达，生成的结果也不是文字，而是拼音。同时，在过程中还发现了一些分词问题，以后系统还可以在 NLP 方面工作多下下功夫，加以改进与优化。

项目地址：

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

6. cp短打生成器

输入你心目中的两个主角，生成器中就会编撰出一段故事，从此又一 络文学新写手诞生了，而且是不知疲倦，可以日夜随时在线帮你写文，直到生成你满意的为止。

项目地址：

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

7. Bgm自动生成器

这个 收集了很多自动生成的音乐，神奇的是音乐就好像没有时长控制一般，只要你不暂停，就会一直播放；如果你按了暂停，重新播放的又会跟之前不同，每次都不一样，就好像在某些情景中，一段无限播放，又带着，变化意境的 BGM。

项目地址：

https://generative.fm

三、有趣应用的工具8. 实用工具，帮你决定“吃什么”

每天最重要和最难的事情是什么？今天吃什么？明天吃什么？

解决了这个问题，想必这一天里至少解决了 50% 会引发脑壳疼的事情。想当初为了做出一个抉择，什么猜拳、掷、抽签各种都用上。而下面这个 就非常实用了，尤其是对吃什么这件事有选择困难症的患者来说，就是必备工具。

设计了一个随机抽签工具，就像一样， 开始与停止，看系统为你选了什么午餐（or 晚餐）。菜单栏目前 两类，一是通过内置输入提供的菜品作为系统数据，二是根据“附近美食”作为数据，目前这个功能还在测试中。

下次不知道吃什么，我们就随缘吧。

项目地址：

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

9. 爱豆翻牌生成器

是不是微博上私信你的“现男友”、“前老公”、“男闺蜜”、“大姐夫”从来没收到回复？现在有一个可以“自欺欺人”的工具，让你可以随时翻牌他们，你想撩的他可能都在哦。

起初以为这个工具的配置类似聊器人，点进去发现，并没有其他功能，你点进你家爱豆的头像后，进入一个模拟微博私信聊天的界面，多次尝试后发现一些语料模板的组合使用的现象，而且相似度也比较高，如果后续这个系统功能做一些智能化的功能设计与实现，想必会吸引更多的粉丝来满足自己的幻想，现在的功能还是略显“沙雕”了。

项目地址：

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

四、其他

下面介绍的几个在工具中内置的文字内容，每次刷新可新内容的生成器

10. 干了这碗鸡汤，现在的苦都不叫苦了

项目地址：

https://www.nihaowu/home.

html http://www.nows.fun

11. 如何有技术的骂人？

这两个工具分别通过引用和马丁路德的作品，而且你不会白挨骂，工具会注明引用出处，告诉你被那部著作羞辱了，在线感受一下这波“高级”操作吧。

项目地址：

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

http://ergofabulous.org/luther/?

这些工具里有大家曾经使用过的吗？欢迎大家尝试，可以把有趣的作品与我们分享，或者补充你知道的有意思的工具，大家一起 Happy 一下。

编辑：黄继彦

校对：林亦霖

— 完 —

清华-青岛数据科学研究院 微信公众“THU数据派”及姊妹号“数据派THU”获取更多讲座福利及优质内容。

以上就是与cp名自动生成器相关内容，是关于https的分享。看完cp名字生成器在线使用后，希望这对大家有所帮助！

三、自然语言处理_一般处理流程

一、一般处理流程

语料获取 -> 文本预处理 -> 特征工程 -> 特征选择

1、语料获取

即需要处理的数据及用于模型训练的语料。

数据源可能来自网上爬取、资料积累、语料转换、OCR转换等，格式可能比较混乱。需要将url、时间、符号等无意义内容去除，留下质量相对较高的非结构化数据。

2、文本预处理

将含杂质、无序、不标准的自然语言文本转化为规则、易处理、标准的结构化文本。

①处理标点符号

可通过正则判定、现有工具(zhon包)等方式筛选清理标点符号。

②分词

将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。

一般看来英文较容易可通过空格符号分词，中文相对复杂，参考结巴分词、盘古分词、Ansj等工具。

常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法，每种方法下面对应许多具体的算法。

③词性标注

为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性的过程，如名词、动词、副词等。可以把每个单词（和它周围的一些额外的单词用于上下文）输入预先训练的词性分类模型。

常用隐马尔科夫模型、N 元模型、决策树

④stop word

英文中含大量 a、the、and，中文含大量 的、是、了、啊，这些语气词、助词没有明显的实际意义，反而容易造成识别偏差，可适当进行过滤。

⑤词形还原

偏向于英文中，单数/复数，主动/被动，现在进行时/过去时/将来时等，还原为原型。

⑥统计词频

因为一些频率过高/过低的词是无效的，对模型帮助很小，还会被当做噪声，做个词频统计用于停用词表。

⑦给单词赋予id

给每一个单词一个id，用于构建词典，并将原来的句子替换成id的表现形式

⑧依存句法分析

通过分析句子中词与词之间的依存关系，从而捕捉到词语的句法结构信息(如主谓、动宾、定中等结构关系)，并使用树状结构来表示句子的句法结构信息(如主谓宾、定状补等)。

3、特征工程

做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。

如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。有两种常用的表示模型分别是词袋模型和词向量。

①词向量

词向量是将字、词语转换成向量矩阵的计算模型。目前为止最常用的词表示方法是 One-hot，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。

②词袋模型

即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。统计词频这只是最基本的方式，TF-IDF 是词袋模型的一个经典用法。

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

4、特征选择

在文本挖掘相关问题中，特征工程也是必不可少的。在一个实际问题中，构造好的特征向量，是要选择合适的、表达能力强的特征。

举个自然语言处理中的例子来说，我们想衡量like这个词的极性（正向情感还是负向情感）。我们可以预先挑选一些正向情感的词，比如good。然后我们算like跟good的PMI，用到点互信息PMI这个指标来衡量两个事物之间的相关性。

特征选择是一个很有挑战的过程，更多的依赖于经验和专业知识，并且有很多现成的算法来进行特征的选择。目前，常见的特征选择方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六种。

5、模型训练

在特征向量选择好了以后，接下来要做的事情是根据应用需求来训练模型，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，如 KNN、SVM、Naive Bayes、决策树、GBDT、K-means 等模型；深度学习模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。这些模型在分类、聚类、神经序列、情感分析等应用中都会用到。

当选择好模型后，则进行模型训练，其中包括了模型微调等。在模型训练的过程中要注意由于在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差的过拟合问题以及模型不能很好地拟合数据的欠拟合问题。同时，也要防止出现梯度消失和梯度爆炸问题。

6、模型评估

在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。模型的评价指标主要有：错误率、精准度、准确率、召回率、F1 值、ROC 曲线、AUC 曲线等。

7、投产上线

模型的投产上线方式主要有两种：一种是线下训练模型，然后将模型进行线上部署提供服务；另一种是在线训练模型，在线训练完成后将模型 pickle 持久化，提供对外服务。

三、NLP应用方向

1、命名实体识别

指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、时间日期等。

传统机器学习算法主要有HMM和CRF，深度学习常用QRNN、LSTM，当前主流的是基于bert的NER。

2、情感分析

文本情感分析和观点挖掘（Sentiment Analysis)，又称意见挖掘(Opinion Mining)是自然语言处理领域的一个重要研究方向。简单而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。

情感分析技术可以分为两类，一类是基于机器学习的方法，通过大量有标注、无标注的主观语料，使用统计机器学习算法，通过提取特征，进行文本情感分析。另一类是基于情感词典的方法，根据情感词典所提供的词的情感极性（正向、负向），从而进行不同粒度的（词语、短语、属性、句子、篇章）下的文本情感分析。

3、文章标签

文章标签是利用机器学习算法，对文章进行文字和语义的分析后，提取出若干个重要的词或者短语(关键短语)。关键短语是NLP基础的算法模块，有了关键短语，能为后续的搜索、推荐等更高级的应用提供有力的抓手。

适用场景：1、个性化推荐：通过对文章的标签计算，结合用户画像，精准的对用户进行个性化推荐；2、话题聚合：根据文章计算的标签，聚合相同标签的文章，便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读；3、搜索：使用中心词可以对query进行相似度计算、聚类、改写等，可以用于搜索相关性计算。

4、案件串并

①信息抽取

运用实体抽取、关系抽取，从案情中抽取关键信息，如从警情中可以抽取报警人项目、报警人电话、案发地址等信息

②实体对齐

相同的实体在不同的案情中会有不同的表述，会给串并带来困难。可针对地址、人名、组织名进行对齐处理。

③文本聚类

对于关键片段类信息，无法像实体那样对齐，需要借助文本聚类技术进行关联。

④构建图谱

将信息抽取结果存入图谱。每个警情id对应一个节点，实体、属性、关键片段作为节点，对齐的实体、同一类的文本存为同一个节点。

除了来自于从警情中抽取的信息，还可以将其他警务系统中存在的结构化数据导入（如来自户籍信息的人物关系），从而丰富图谱。

⑤图谱检索

完成以上工作，即完成了案件串并的必要基础建设，接下来通过图谱的查询功能自动完成案件的串并。首先需要设定串并的条件，案件串并的条件在警务实战中已有很多的积累，如“具有相似的作案手段”，又如“相似作案手段，嫌疑人有共同联系人”，只需要将这些条件用图谱查询语言表达出来。

四、把文字转语音，哪个软件好用？

现在市面上文字转语音的工具非常多，大家在功能上也区别不大，主要是声音角色不同。推荐一款我自己用过的在线文字转语音的工具——标贝悦读。他家声音上的特色是有很多模仿明星的声音，有沈腾、周星驰、孙悟空、宋小宝等，可以做视频配音，把这些明星的作品剪辑一下做二次创作，然后用自己的内容合成配音，吸粉效果挺好的。

废话不多说，上干货。 推荐一款文字转语音工具，PC端的

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

使用流程

首先登陆，支持手机号注册和微信登录

复制粘贴要合成的文字到输入框区域

择合适的声音，点击选中声音，然后点击试听

用“多音字”功能修改文章中的读音错误，用“词组连读”功能修改分词错误，例如双11之间的停顿太长，可以把“双11”这个词选中，然后点击词组连读功能就可解决分词问题。

点击下载，修改标题，完成支付，就可得到完整的MP3音频文件。

多角色合成，选中文字，然后点击右侧角色头像，选中的文字会变换底色，表示设置成功，合成时本段文字就会用选中的声音读出来。中间不用切换，一键合成导出多个声音穿插朗读的音频文件。

点击设置，可以为角色修改对应的音色及显示名称。

在个人中心，作品列表里查看以往合成过的内容音频。

体验链接

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

第一款 讯飞 科技

第二款 配音阁

第三款 百度的文字转语音工具

第四款 一些自动的小工具。

以上就是我的个人经验。希望我的回答可以帮助到你。

前两天我分享了关于语音转文字的软件，大家直呼好用，为什么好用，因为大家都想把别人音频的内容变成文字，之后自己学习，再重新用自己的文字阐述出来。

如果不能用语音转文字的话，一遍遍听，浪费时间还记不住，那时间全浪费了，还没有效率，有了这个软件，就方便省事了很多，而且现在很多做会议记录的也愿意用这个软件，还记得在2014年的时候，我们当时开会，会议记录还是记录员在拿录音笔记，麻烦，还不好用，现在一个手机全搞定，只能说时代发展的太快了。

言归正传，今天咱们主要讲语音转文字的三款软件，这三款是大家日常用的比较多的，而且也是比较好用的软件，大家可以根据自身情况选择。

1.讯飞语记

以上就是关于在线分词工具相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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