CP9的全称是什么?!中文意思又是什么?!!_百度知道
CP9的全称是什么?!中文意思又是什么?!!
OP的海军组织,好象有8个人,其他一概不知道
指统:指瞬间移动将血管的血液倒转使其神经中枢逆流细胞瞬间压缩体重变轻是快速移动的能力.剃，同时也是非常神秘的特务组织！6！3:将身体瞬间血管膨胀加大肌肉和血液的循环使肉体瞬间达到超越人类极限的程度可碎石破墙威力无穷.铁块.岚脚！4：海军秘密间谍&#47:瞬间将血管和脑细胞传达双手指使其力量集中在一点可碎石破铁;暗杀组织）■CP9成员.9（中文解释:软功将身体骨架瞬间拆开使其关节压缩俗称缩骨术是防御和突击的招数。■CP9全称：长官斯潘达姆（スパンダム）9道力路奇（ルッチ）4000道力（豹子果实能力者）卡库（カク）2200道力（长颈鹿果实能力者）布鲁诺（ブルーノ）2180道力（门门果实能力者）加布拉（ジャブラ）820道力（野狼果实能力者）偎取（クマドリ）810道力猫头鹰（フクロウ）800道力卡利法（カリファ）630道力（泡沫果实能力者）■CP9首次出场时间.纸绘！2：Cipher Pol No.月步： 323话 水之都■CP9首次显露身份！5： 345话 潜伏者■CP9拥有能力——六式1:指跳跃能力将血管瞬间膨胀至脚底可在空中自如的跳跃:指腿将血管瞬间膨胀至大腿中枢地点和小腿的内中枢神经使其威力巨大化CP9是海贼王漫画中潜伏在水之都的特务组织
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CP9 全称为 CIPHER POL No.9成员：斯潘达姆路奇卡库加布拉布鲁诺偎取猫头鹰卡里法奈罗
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vi. 渴望，痛苦；憔悴n. [林] 松树；凤梨，菠萝vt. 为…悲哀；哀悼adj. 松木的；似松的n. (Pine)人名；(英)派因
名词：松树动词：加介词for， pine for就是渴望XX当前位置： &
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['kɑli:g]
同事，同僚
大家都在背：
1. He was fired from his job after roughing up a colleague.
他因为对一位同事动粗而被开除了。
来自柯林斯例句
2. He had been invited to sup with a colleague and his wife.
他已经受邀和一位同事及其夫人共进晚餐。
来自柯林斯例句
3. I hesitated, not wanting to tell tales about my colleague.
我犹豫了，不想说同事的坏话。
来自柯林斯例句
4. A jealous colleague could spread scandalous gossip about you.
一个心怀嫉妒的同事可能会散播有关你的丑闻谣言。
来自柯林斯例句
5. A colleague urged him to see a psychiatrist, but Faulkner refused.
一位同事竭力劝福克纳去看精神病医生，但他拒绝了。
来自柯林斯例句
：普通用词，侧重指在利害关系上密切相关。
：指陪伴他人的人，即同伴或陪伴。
：指具有共同的事业、利益关系相一致的人。
：一般用于对同事的正式称呼，基本上专用在职业关系上。
：多用复数形式，指一块住、生活或同行共事的人。
：指事业中处于合伙关系的人，或指婚姻、游戏、跳舞中的另一方。
同事;同僚 Your colleagues are the people you work with, especially in a professional job.&
【搭配模式】：oft with poss
Without consulting his colleagues he flew from Lisbon to Split...
没跟同事们商量，他就从里斯本飞到了斯普利特。
A colleague urged him to see a psychiatrist, but Faulkner refused.
一位同事竭力劝福克纳去看精神病医生，但他拒绝了。
1. 同事, 同僚, 同行
He is a colleague of mine.
他是我的同事。
1. an associate you work with
2. a person who is member of your
"the surgeon consulted his colleagues"
"he sent e-mail to his fellow hackers"
英语托业考试词汇大全(WORD版)_百度文库 ... cabin 小屋；客舱；机舱 5. colleague 同事，同僚 5. commuter 通勤者 6.
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英语托业考试词汇大全(WORD版)_百度文库 ... cabin 小屋；客舱；机舱 5. colleague 同事，同僚 5. commuter 通勤者 6.
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纳威语_百度百科 ... Dangerous 危险的 Colleague 同行（colleague） Word 词语.
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4. 同事，同僚
托业词汇_百度文库 ... carbon copy 用复写纸复制的副本 5. colleague 同事，同僚 6. document 文件，证件 7.
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1. 我的同事
my homepage ... 售后服务/ After sales service My colleagues 我的同事 My schoolmates 我的同学.
- 基于77个网页
1. 中国同事
The overseas teacher said her Chinese colleagues were friendly towardher ., 那位外籍教师说她的中国同事对她很友善.
- 基于27个网页
the nonprofessional wives of
nonprofessional actors ., 他的男同事的没有工作的妻子 ; 非科班出身的演员.
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Greet a new colleague and ask about internal company rules ., 问候新同事 , 询问公司内部规章.
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0){var rand = parseInt(Math.random() * (000)+100000);top.location.href='/'+encodeURIComponent(document.getElementById('s').value.trim().replace( / /g, '_'))+'?renovate='+}else{top.location.href='/'+encodeURIComponent(document.getElementById('s').value.trim().replace( / /g, '_'));};}" action="/">
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中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比之英文要复杂的多、困难的多。
存在中文，是由于中文在基本文法上有其特殊性，具体表现在：
1．与英文为代表的拉丁语系语言相比，英文以空格作为天然的分隔符，而中文由于继承自古代汉语的传统，词语之间没有分隔。　古代汉语中除了连绵词和人名地名等，词通常就是单个汉字，所以当时没有分词书写的必要。而现代汉语中双字或多字词居多，一个字不再等同于一个词。
2．在中文里，“词”和“词组”边界模糊
现代汉语的基本表达单元虽然为“词”，且以双字或者多字词居多，但由于人们认识水平的不同，对词和短语的边界很难去区分。
例如：“对随地吐痰者给予处罚”，“随地吐痰者”本身是一个词还是一个短语，不同的人会有不同的标准，同样的“海上”“酒厂”等等，即使是同一个人也可能做出不同判断，如果汉语真的要分词书写，必然会出现混乱，难度很大。
中文分词的方法其实不局限于中文应用，也被应用到英文处理，如手写识别，单词之间的空格就很清楚，中文分词方法可以帮助判别英文单词的边界。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。
中文属于技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。中文分词对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义，没有人能看得完，最重要的是把最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。中文分词的准确与否，常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。从定性分析来说，搜索引擎的分词算法不同，词库的不同都会影响页面的返回结果[1]。现有的分词算法可分为三大类：基于的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；常用的几种机械分词方法如下：
1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；
2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）；
4）双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）
还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
一种方法是改进，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。
对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做详细论述。这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
另外一类是基于统计机器学习的方法。首先给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律（称为训练），从而实现对未知文本的切分。我们知道，汉语中各个字单独作词语的能力是不同的，此外有的字常常作为前缀出现，有的字却常常作为后缀（“者”“性”），结合两个字相临时是否成词的信息，这样就得到了许多与分词有关的知识。这种方法就是充分利用汉语组词的规律来分词。这种方法的最大缺点是需要有大量预先分好词的语料作支撑，而且训练过程中时空开销极大。
到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法。例如，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，就是像中西医结合般综合运用机械方法和知识方法。对于成熟的中文分词系统，需要多种算法综合处理问题。有了成熟的分词算法，是否就能容易的解决中文分词的问题呢？事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言，让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中，有两大难题一直没有完全突破。歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。主要的歧义有两种：交集型歧义和组合型歧义，例如：表面的，因为“表面”和“面的”都是词，那么这个短语就可以分成“表面 的”和“表 面的”。这种称为交集型歧义（交叉歧义）。像这种交集型歧义十分常见，前面举的“和服”的例子，其实就是因为交集型歧义引起的错误。“化妆和服装”可以分成“化妆 和 服装”或者“化妆 和服 装”。由于没有人的知识去理解，计算机很难知道到底哪个方案正确。
交集型歧义相对组合型歧义来说是还算比较容易处理，组合型歧义就必须根据整个句子来判断了。例如，在句子“这个门把手坏了”中，“把手”是个词，但在句子“请把手拿开”中，“把手”就不是一个词；在句子“将军任命了一名中将”中，“中将”是个词，但在句子“产量三年中将增长两倍”中，“中将”就不再是词。这些词计算机又如何去识别?
如果交集型歧义和组合型歧义计算机都能解决的话，在歧义中还有一个难题，是真歧义。真歧义意思是给出一句话，由人去判断也不知道哪个应该是词，哪个应该不是词。例如：“乒乓球拍卖完了”，可以切分成“乒乓 球拍 卖 完 了”、也可切分成“乒乓球 拍卖 完 了”，如果没有上下文其他的句子，恐怕谁也不知道“拍卖”在这里算不算一个词。（人名、地名）、新词，专业术语称为未登录词。也就是那些在分词词典中没有收录，但又确实能称为词的那些词。最典型的是人名，人可以很容易理解。句子“王军虎去广州了”中，“王军虎”是个词，因为是一个人的名字，但要是让计算机去识别就困难了。如果把“王军虎”做为一个词收录到字典中去，全世界有那么多名字，而且每时每刻都有新增的人名，收录这些人名本身就是一项既不划算又巨大的工程。即使这项工作可以完成，还是会存在问题，例如：在句子“王军虎头虎脑的”中，“王军虎”还能不能算词？
除了人名以外，还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题，而且这些又正好是人们经常使用的词，因此对于搜索引擎来说，分词系统中的新词识别十分重要。新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。在技术中，中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离，许多西文的处理方法中文不能直接采用，就是因为中文必需有分词这道工序。中文分词是其他的基础，搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如（MT）、、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都需要用到分词。因为中文需要分词，可能会影响一些研究，但同时也为一些企业带来机会，因为国外的计算机处理技术要想进入中国市场，首先也是要解决中文分词问题。
分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。研究中文分词的大多是科研院校，清华、北大、哈工大、中科院、北京语言学院、山西大学、、IBM研究院、微软中国研究院等都有自己的研究队伍，而真正专业研究中文分词的商业公司除了海量科技以外，几乎没有了。科研院校研究的技术，大部分不能很快产品化，而一个专业公司的力量毕竟有限，看来中文要想更好的服务于更多的产品，还有很长一段路。[2]是一个Java实现的分布式的中文分词组件，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。能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵活控制分词结果，还能使用词性标注、同义标注、反义标注、拼音标注等功能。同时还无缝和、、、集成。　　功能性能[3]
功能描述：1.新词自动识别
对词典中不存在的词，可以自动识别，对词典的依赖较小；
2.词性输出
分词结果中带有丰富的词性；
3.动态词性输出
分词结果中的词性并非固定，会根据不同的语境，赋予不同的词性；
4.特殊词识别
比如化学、药品等行业词汇，地名、品牌、媒体名等；
5.智能歧义解决
根据内部规则，智能解决常见分词歧义问题；
6.多种编码识别
自动识别各种单一编码，并支持混合编码；
7.数词量词优化
自动识别数量词；
性能介绍：处理器：AMD Athlon II x2 250 3GHZ
单线程大于833KB/s，多线程安全。
一个PHP函数实现中文分词。使分词更容易，使用如下图:
SCWS调用示例Hightman开发的一套基于词频词典的机械中文分词引擎，它能将一整段的汉字基本正确的切分成词。采用的是采集的词频词典，并辅以一定的专有名称，人名，地名，数字年代等规则识别来达到基本分词，经小范围测试大概准确率在 90% ~ 95% 之间，已能基本满足一些小型搜索引擎、关键字提取等场合运用。45Kb左右的文本切词时间是0.026秒，大概是1.5MB文本/秒，支持PHP4和PHP 5。FudanNLP主要是为中文而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。本工具包及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。开发语言为Java。功能包括中文分词等，不需要字典支持。这是最早的中文开源分词项目之一，ICTCLAS在国内973专家组组织的评测中活动获得了第一名，在第一届国际中文处理研究机构SigHan组织的评测中都获得了多项第一名。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s，分词精度98.45%，API不超过200KB，各种词典数据压缩后不到3M.ICTCLAS全部采用C/C++编写，支持Linux、FreeBSD及Windows系列操作系统，支持C/C++、C#、Delphi、Java等主流的开发语言。HTTPCWS 是一款基于的开源中文分词系统，目前仅支持Linux系统。HTTPCWS 使用“ICTCLAS 3.0 2009共享版中文分词算法”的API进行分词处理，得出分词结果。HTTPCWS 将取代之前的 PHPCWS 中文分词扩展。一个中文词典开源项目，提供一份以汉语拼音为中文辅助的汉英辞典，截至日，已收录82712个单词。其词典可以用于中文分词使用，而且不存在版权问题。Chrome中文版就是使用的这个词典进行中文分词的。是一个开源的，基于开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。Paoding（庖丁解牛分词）基于Java的开源中文分词组件，提供lucene和solr 接口，具有极 高效率和 高扩展性。引入隐喻，采用完全的，构思先进。
高效率：在PIII 1G内存个人机器上，1秒可准确分词 100万汉字。
采用基于 不限制个数的词典文件对文章进行有效切分，使能够将对词汇分类定义。
能够对未知的词汇进行合理解析。
仅支持。MMSEG4J基于Java的开源中文分词组件，提供lucene和solr 接口：
1．mmseg4j 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法实现的中文分词器，并实现 lucene 的 analyzer 和 solr 的TokenizerFactory 以方便在Lucene和Solr中使用。
2．MMSeg 算法有两种分词方法：Simple和Complex，都是基于正向最大匹配。Complex 加了四个规则过虑。官方说：词语的正确识别率达到了 98.41%。 已经实现了这两种分词算法。盘古分词是一个基于.net 平台的开源中文分词组件，提供lucene(.net 版本) 和HubbleDotNet的接口
高效：Core Duo 1.8 GHz 下单线程 分词速度为 390K 字符每秒
准确：盘古分词采用字典和统计结合的分词算法，分词准确率较高。
功能：盘古分词提供中文人名识别，简繁混合分词，多元分词，英文词根化，强制一元分词，词频优先分词，过滤，英文专名提取等一系列功能。jcseg是使用Java开发的一个中文分词器，使用流行的mmseg算法实现。[4]
1。mmseg四种过滤算法，分词准确率达到了98.4%以上。
2。支持自定义词库。在lexicon文件夹下，可以随便添加/删除/更改词库和词库内容，并且对词库进行了分类，词库整合了《现代汉语词典》和cc-cedict辞典。
3。词条拼音和同义词支持，jcseg为所有词条标注了拼音，并且词条可以添加同义词集合，jcseg会自动将拼音和同义词加入到分词结果中。
4。中文数字和分数识别，例如：&四五十个人都来了，三十分之一。&中的&四五十&和&三十分之一&，并且jcseg会自动将其转换为对应的阿拉伯数字。
5。支持中英混合词的识别。例如：B超，x射线。
6。支持基本单字单位的识别，例如2012年。
7。良好的英文支持，自动识别电子邮件，网址，分数，小数，百分数……。
8。智能圆角半角转换处理。
9。特殊字母识别：例如：Ⅰ，Ⅱ
10。特殊数字识别：例如：①，⑩
11。配对标点内容提取：例如：最好的Java书《java编程思想》，‘畅想杯黑客技术大赛’，被《,‘,“,『标点标记的内容。
12。智能中文人名识别。中文人名识别正确率达94%以上。
jcseg佩带了jcseg.properties配置文档，使用文本编辑器就可以自主的编辑其选项，配置适合不同应用场合的分词应用。例如：最大匹配分词数，是否开启中文人名识别，是否载入词条拼音，是否载入词条同义词……。friso是使用c语言开发的一个中文分词器，使用流行的mmseg算法实现。完全基于模块化设计和实现，可以很方便的植入到其他程序中，例如：MySQL，PHP等。并且提供了一个php中文分词扩展robbe。
1。只支持UTF-8编码。【源码无需修改就能在各种平台下编译使用，加载完20万的词条，内存占用稳定为14M。】。
2。mmseg四种过滤算法，分词准确率达到了98.41%。
3。支持自定义词库。在dict文件夹下，可以随便添加/删除/更改词库和词库词条，并且对词库进行了分类。
4。词库使用了friso的Java版本jcseg的简化词库。
5。支持中英混合词的识别。例如：c语言，IC卡。
7。很好的英文支持，电子邮件，网址，小数，分数，百分数。
8。支持阿拉伯数字基本单字单位的识别，例如2012年，5吨，120斤。
9。自动英文圆角/半角，大写/小写转换。
并且具有很高的分词速度：简单模式：3.7M/秒，复杂模式：1.8M/秒。[5]
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