汉字转换拼音的工具包，Pinyin.toPinyin('')1、生成的拼音不包含声调和方言，均为大写；
2、支持自定义词典；
3、执行效率很高(Pinyin4J的4~16倍)；
4、很低的内存占用（不添加词典时小于30KB）

社会科学相关自定义词典，共31万词，每行一个词，不重复

医学医药相关自定义词典，共42万词，每行一个词，不重复，可以用作用户自定义词典，提高分词准确率

最新的ansj分词工具jar包，用于在ecplise中使用ansj分词。
ansj是由孙健开发的一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现。
分词速度达到每秒钟大约200万字左右（macair下测试），精确率能达到96%以上。
目前实现了：中文分词、中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要、关键字标记等功能。
可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目。
作者在最新的分词方式里增加了基于深度学习的分词方式。

#语料库阐明------------------------------------------------------------------------##词典1、HowNet情感词典2、ntusd情感词典3、情感分析停用词表4、结巴分词自定义词典5、常用语词典，包括流行新词，网络流行词，手机词汇，粤语，潮语潮词、阿里巴巴-通讯产品词汇等##手机评论数据1、HTC手机评论，包括打分，共302篇1-52、魅族手机评论，包括打分，共529篇1-53、诺基亚手机评论，包括打分，共614篇1-54、OPPO手机评论，包括打分1-5，共553篇5、三星手机评论，包括打分1-5，共762篇6、中兴手机评论，包括打分1-5，共785篇7、摩托罗拉手机评论，包括打分1-5，共990篇8、整合：正面评论1084篇，负面评论524篇##淘宝商品评论数据1、正面评论一万篇，负面评论一万篇2、待预测的语料一万篇##2012微博情感分析数据共三个任务，数据集来自腾讯微博，每个话题1,000条，总约两万条微博1、观点句与非观点句的判别2、情感分类3、情感要素抽取##谭松波酒店评论语料正负样本不平衡，正样本7,000，负样本3000，共10,000.##酒店、服装、水果、平板、洗发水正负样本均5,000，总样本数50,000

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。