CRF++进行中文分词实例

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CRF++进行中文分词实例

工具包:https://taku910.github.io/crfpp/#tips 语料:http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/ 安装: 1)下载linux版本CRF++包-----CRF++-0.58.tar.gz,并解压. 2)cd CRF++-0.58 3)./configure 4)sudo make 5)sudo make install 若出现ImportError: libcrfpp.so.0: cannot open shared o…

基于CRF的中文分词

http://biancheng.dnbcw.info/java/341268.html CRF简介 Conditional Random Field:条件随机场,一种机器学习技术(模型) CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域,其在NLP技术领域中主要用于文本标注,并有多种应用场景,例如: 分词(标注字的词位信息,由字构词) 词性标注(标注分词的词性,例如:名词,动词,助词) 命名实体识别(识别人名,地名,机构名,商品名等具有一定内在规律的实体名词) 本文主要描述如何使用CR…

crf++实现中文分词简单例子（Windows crf++0.58 python3）

学习自然语言处理的同学都知道,条件随机场(crf)是个好东西.虽然它的原理确实理解起来有点困难,但是对于我们今天用到的这个crf工具crf++,用起来却是挺简单方便的. 今天只是简单试个水,参考别人的博文进行了个简单的中文分词,如有错误之处,欢迎指出. 在正式开工之前,我先介绍下条件随机场以及crf++的安装第一部分介绍首先介绍下啥是条件随机场,条件随机场(CRF)是给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量的条件概率分布模型. 以一组词性标注为例,给定输入X={我,喜欢,雷峰塔},那…

Bag标签之中的一个行代码实行中文分词实例2

例1: 分词(返回以逗号隔开每一个词带上引號的词组.gap=",",quotes="'"或quotes='"') 单引號 <bag id=pPage act=2words name=words gap="," quotes="'">我喜欢黄色高领T恤衫</bag> 输出分词结果 结果词组: @{pPage:words}…

Bag标签之中的一个行代码实行中文分词实例1

例1: 分词(返回以逗号隔开的词组,gap=",") <bagid=pPage act=2words name=words gap=",">我喜欢黄色高领T恤衫</bag> 输出分词结果 结果词组: @{pPage:words} 输出结果: 完整代码 <html> <title>分词:返回以逗号隔开的词组</title> <h…

Bag标签之中的一个行代码实行中文分词实例3

例3: 分词(返回一个书包.以_0._1._2 ...取出分好的词) <bag id=words act=2words>我喜欢黄色高领T恤衫</bag> 注意没有name属性输出分词结果 结果词组: <for end="@{words:getWidth}"> @{words:_@{for:getSuffix}} </for> 效果完整代码 &l…

PyTorch 高级实战教程：基于 BI-LSTM CRF 实现命名实体识别和中文分词

前言:译者实测 PyTorch 代码非常简洁易懂,只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式,即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中,相关的代码后续将会分享. 具体的数据格式,这种方式并不适合处理很多的数据,但是对于 demo 来说非常友好,把英文改成中文,标签改成分词问题中的 "BEMS" 就可以跑起来了. # Make up some training data training_data = [( "the wall street journal reported…

【中文分词】条件随机场CRF

之前介绍的MMEM存在着label bias问题,因此Lafferty et al. [1] 提出了CRF (Conditional Random Field). BTW:比较有意思的是,这篇文章的二作与三作同时也是MEMM的作者. 1. 前言本节将遵从tutorial [2] 的论文结构,从概率模型(Probabilistic Models)与图表示(Graphical Representation)两个方面引出CRF. 概率模型 Naïve Bayes(NB)是分类问题中的生成模型(gen…

CRF++中文分词使用指南

http://blog.csdn.net/marising/article/details/5769653 前段时间写了中文分词的一些记录里面提到了CRF的分词方法,近段时间又研究了一下,特把方法写下来,以备忘,另外,李沫南同学优化过CRF++,见:http://www.coreseek.cn/opensource/CRF/.我觉得CRF++还有更大的优化空间,以后有时间再搞. 人民日报语料是分好词的,我下面贴出的代码就是把语料整理为CRF需要的训练数据,直接修改模板训练即可.不过有下面的同学给…

solr7.2安装实例，中文分词器

一.安装实例 1.创建实例目录 [root@node004]# mkdir -p /usr/local/solr/home/jonychen 2.复制实例相关配置文件 [root@node004]# cp /usr/local/solr/home/configsets/_default/conf -rf /usr/local/solr/home/jonychen 3.修改solrConfig.xml [root@node004]# cp /root/solr-7.2.0/cont…