一.首先要引入mawen依赖包: <dependency> <groupId>com.hankcs</groupId> <artifactId>hanlp</artifactId> <version>portable-1.7.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <ar…

菜鸟如何使用hanlp做分词的过程记录 最近在学习hanlp的内容,准备在节后看看有没有时间整理一波hanlp分享下,应该还是会像之前分享DKHadoop一样的方式吧.把整个学习的过程中截图在配文字的方式搞一下. 这两天也在看一些其他人分享的hanlp学习和使用分享的文章,后面看到的分享也会转载分享给大家.今天分享的这篇也是很早前别人分享的一篇如何用hanlp做分词的文章,新手入门级的可以看看! boss给了个做分词的任务,最开始想用的是结巴分词and正则表达式.后来发现结果并不好,需要一遍一遍…

1.通过git下载分词器代码. 连接如下:https://gitee.com/hualongdata/hanlp-ext hanlp官网如下:http://hanlp.linrunsoft.com/ 2.下载gradle,如果本机有,就可以略过此步骤.通过gradle官方网站下载,解压,配置环境即可. 官方安装配置说明:https://gradle.org/install/ 3.按本地elasticsearch进行打包. 注意:通过git下载的源代码,除非与git配置的版本相同,否则可能会导致你…

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 13. 深度学习与自然语言处理 13.1 传统方法的局限 前面已经讲过了隐马尔可夫模型.感知机.条件随机场.朴素贝叶斯模型.支持向量机等传统机器学习模型,同时,为了将这些机器学习模型应用于 NLP,我们掌握了特征模板.TF-IDF.词袋向量等特征提取方法.而这些方法的局限性表现为如下: 数据稀疏 首先,传统的机器学习方法不善于处理数据稀疏问题,这在自然语言处理领域显得尤为突出,语…

大家好,时隔多年再次打开我的博客园写下自己的经验和学习总结,开园三年多,文章数少得可怜,一方面自己技术水平局限,另一方面是自己确实想放弃写博客.由于毕业工作的原因,经常性的加班以及仅剩下少的可怜的休息时间实在是想好好休息.但现在又回到了校园,在2019年4月份我选择了辞职考研,如愿考取了计算机科学与技术的硕士研究生,目前在长春理工大学就读,在导师的建议下我选择NLP(自然语言处理)这个研究方向.对于自己重新开始写博客,一方面是为了巩固自己学习的成果,另一方面是自己在摸索的过程中经历了一些问题,走…

Java中调用HanLP配置 HanLP自然语言处理包开源官方文档 了解HanLP的全部 自然语言处理HanLP 开源自由的汉语言处理包主页 GitHub源码 基于hanLP的中文分词详解-MapReduce实现&自定义词典文件 hanlp中文分词器解读 HanLP下载中心 Solr集成HanLP中文分词 Python调用自然语言处理包HanLP 自然语言处理之分词器ansj跟hanlp介绍 使用Hanlp加载大字典 句法分析工具比较 在Python中调用Java扩展包:HanLP 千万级巨型汉…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…

本章是接前两篇<分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架>和<基于结构化感知机的词性标注与命名实体识别框架>的.本系统将同时进行中文分词.词性标注与命名实体识别3个任务的子系统称为“词法分析器”. 加载 对应的类为PerceptronLexicalAnalyzer,其构造方法为递增的3个模型地址: l public PerceptronLexicalAnalyzer(String cwsModelFile) throws IOException l public Perceptr…