【nlp】中文分词基础原则及正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向最大匹配法的分析

分词算法设计中的几个基本原则: 1.颗粒度越大越好:用于进行语义分析的文本分词,要求分词结果的颗粒度越大,即单词的字数越多,所能表示的含义越确切,如:“公安局长”可以分为“公安局长”.“公安局长”.“公安局长”都算对,但是要用于语义分析,则“公安局长”的分词结果最好(当然前提是所使用的词典中有这个词) 2.切分结果中非词典词越少越好,单字字典词数越少越好,这里的“非词典词”就是不包含在词典中的单字,而“单字字典词”指的是可以独立运用的单字,如“的”.“了”.“和”.“你”.“我”.“他”.例…

NLP & 中文分词

NLP & 中文分词中文分词 (Word Segmentation, WS) 指的是将汉字序列切分成词序列. 中文自然语言处理系统 https://www.ltp-cloud.com/intro#cws https://ltp.ai/…

中文分词算法之最大正向匹配算法（Python版）

最大匹配算法是自然语言处理中的中文匹配算法中最基础的算法,分为正向和逆向,原理都是一样的. 正向最大匹配算法,故名思意,从左向右扫描寻找词的最大匹配. 首先我们可以规定一个词的最大长度,每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配,如果没有找到,就缩短长度继续寻找,直到找到或者成为单字. 实例: S1="计算语言学课程是三个课时" ,设定最大词长MaxLen = 5 ,S2= " " 字典中含有三个词:[计算语言学].[课程].[课时] (1)S2=…

nlp中文分词（jieba和pyltp）

分词是中文自然语言处理的基础.目前常用的分词算法有 1.张华平博士的NShort中文分词算法. 2.基于条件随机场(CRF)的中文分词算法. 这两种算法的代表工具包分别是jieba分词系统和哈工大的LTP语言技术平台.下面就分别演示这两个工具的使用方法. jieba包有两个分词函数,cut和cut_for_search,后者主要为搜索引擎设计,粒度更细.jieba.cut(sentence,cut_all=False,HMM=True)方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参…

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

笔者想说:觉得英文与中文分词有很大的区别,毕竟中文的表达方式跟英语有很大区别,而且语言组合形式丰富,如果把国外的内容强行搬过来用,不一样是最好的.所以这边看到有几家大牛都在中文分词以及NLP上越走越远.哈工大以及北大的张华平教授(NLPIR)的研究成果非常棒! 次,全球用户突破30万.(博客中科院分词系统整理笔记) <大数据搜索与挖掘>张华平:在线看书网址 4.bostonNLP 玻森采用的结构化预测分词模型是传统线性条件随机场(Linear-chain CRF)的一个变种. 分词与词性标注中…

NLP舞动之中文分词浅析（一）

一.简介针对现有中文分词在垂直领域应用时,存在准确率不高的问题,本文对其进行了简要分析,对中文分词面临的分词歧义及未登录词等难点进行了介绍,最后对当前中文分词实现的算法原理(基于词表.统计以及序列标注等算法)进行了简要阐述,并对比了现有技术的优缺点,并给出了本文作者在工程应用上的中文分词调优的经验分享. 二.引言中文信息处理是指自然语言处理的分支,是指用计算机对中文进行处理.和大部分西方语言不同,汉语的词语之间没有明显的空格标记,句子是以字串的形式出现.常规来说,…

11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比，当前几个主要的Lucene中文分词器的比较

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 /** * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分…

双向最大匹配算法——基于词典规则的中文分词(Java实现)

目录一.中文分词理论描述二.算法描述 1.正向最大匹配算法 2.反向最大匹配算法 3.双剑合璧三.案例描述四.JAVA实现完整代码五.组装UI 六.总结前言这篇将使用Java实现基于规则的中文分词算法,一个中文词典将实现准确率高达85%的分词结果.使用经典算法:正向最大匹配和反向最大匹配算法,然后双剑合璧,双向最大匹配. 一.中文分词理论描述根据相关资料,中文分词概念的理论描述,我总结如下: 中文分词是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词…

中文分词实践（基于R语言）

背景:分析用户在世界杯期间讨论最多的话题. 思路:把用户关于世界杯的帖子拉下来.然后做中文分词+词频统计,最后将统计结果简单做个标签云.效果例如以下: 兴许:中文分词是中文信息处理的基础.分词之后.事实上还有特别多有趣的文本挖掘工作能够做.也是个知识发现的过程,以后有机会再学习下. ================================================== * 中文分词经常使用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Sm…

11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: /** * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果 * @author 杨尚川 */ public interface WordSegmenter {…

基于Tire树和最大概率法的中文分词功能的Java实现

对于分词系统的实现来说,主要应集中在两方面的考虑上:一是对语料库的组织,二是分词策略的制订. 1. Tire树 Tire树,即字典树,是通过字串的公共前缀来对字串进行统计.排序及存储的一种树形结构.其具有如下三个性质: 1) 根节点不包含字符(或汉字),除根节点以外的每个节点只能包含一个字符(汉字) 2) 从根节点到任一节点的路径上的所有节点中的字符(汉字)按顺序排列的字符串(词组)就是该节点所对应的字符串(词组) 3) 每个节点的所有直接子节点包含的字符(汉字…

NLP系列-中文分词（基于词典）

中文分词概述词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,一般分词是自然语言处理的第一项核心技术.英文中每个句子都将词用空格或标点符号分隔开来,而在中文中很难对词的边界进行界定,难以将词划分出来.在汉语中,虽然是以字为最小单位,但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的.因此处理中文文本时,需要进行分词处理,将句子转为词的表示,这就是中文分词. 中文分词的三个难题: 分词规则,消除歧义和未登录词识别. 构建完美的分词规则便可以将所有的句子正确的划分,但是这根本无法实现,语言是长期发展自然而然形成的…

【NLP】中文分词：原理及分词算法

一.中文分词词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为自然分界符的,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此,中文词语分析是中文信息处理的基础与关键. Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分,或者二元切分.除此之外,还有最大切分(包括向前.向后.以及前后相结合).最少切分.全切分等等. 二. 中文分词技术分类我们讨论的分词算法可分为三大类: 1.基于词典:基于字典.词库匹配的分词方法:(字符串匹配.机械分词法) 2.基于统计:基于词频…

NLP+词法系列（二）︱中文分词技术简述、深度学习分词实践（CIPS2016、超多案例）

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…

NLP自然语言处理 jieba中文分词,关键词提取,词性标注,并行分词,起止位置,文本挖掘,NLP WordEmbedding的概念和实现

1. NLP 走近自然语言处理概念 Natural Language Processing/Understanding,自然语言处理/理解日常对话.办公写作.上网浏览希望机器能像人一样去理解,以人类自然语言为载体的文本所包含的信息,并完成一些特定任务内容中文分词.词性标注.命名实体识别.关系抽取.关键词提取.信息抽取.依存分析.词嵌入…… 应用篇章理解.文本摘要.情感分析.知识图谱.文本翻译.问答系统.聊天机器人…… 2. NLP 使用jieba分词处理文本,中文分词,关键词提取,词性标…

Lucene基础（三）-- 中文分词及高亮显示

Lucene分词器及高亮分词器在lucene中我们按照分词方式把文档进行索引,不同的分词器索引的效果不太一样,之前的例子使用的都是标准分词器,对于英文的效果很好,但是中文分词效果就不怎么样,他会按照汉字的字直接分词,没有词语的概念. 使用分词的地方只需要把Analyzer实例化成我们第三方的分词器即可中文分词有很多,这里使用IKAnalyzer 为例, 下载地址 https://git.oschina.net/wltea/IK-Analyzer-2012FF 现在下来后里面有一篇教程. 高…

NLP系列-中文分词（基于统计）

上文已经介绍了基于词典的中文分词,现在让我们来看一下基于统计的中文分词. 统计分词: 统计分词的主要思想是把每个词看做是由字组成的,如果相连的字在不同文本中出现的次数越多,就证明这段相连的字很有可能就是一个词. 统计分词一般做如下两步操作: 1.建立统计语言模型(n-gram) 2.对句子进行单词划分,然后对划分结果做概率计算,获取概率最大的分词方式.这里就用到了统计学习算法,如隐马尔科夫模型(HMM),条件随机场(CRF)等语言模型: 语言模型在信息检索,机器翻译,语音识别中承担着重要的任务…

基于规则的中文分词 - NLP中文篇

之前在其他博客文章有提到如何对英文进行分词,也说后续会增加解释我们中文是如何分词的,我们都知道英文或者其他国家或者地区一些语言文字是词与词之间有空格(分隔符),这样子分词处理起来其实是要相对容易很多,但是像中文处理起来就没有那么容易,因为中文字与字之间,词与词之间都是紧密连接在一起的,所以第一件事需要处理的就是如何确认词.中文文章的最小组成单位是字,但是独立的字并不能很好地传达想要表达整体的意思或者说欠缺表达能力,所以一篇成文的文章依旧是以词为基本单位来形成有意义的篇章,所以词是最小并且能独立活…

NLP（十三）中文分词工具的使用尝试

本文将对三种中文分词工具进行使用尝试,这三种工具分别为哈工大的LTP,结巴分词以及北大的pkuseg. 首先我们先准备好环境,即需要安装三个模块:pyltp, jieba, pkuseg以及LTP的分型模型cws.model.在用户字典中添加以下5个词语: 经少安贺凤英 F-35战斗机埃达尔·阿勒坎测试的Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import os import jieba import pkuseg from pyltp imp…

【NLP】暑假课作业1 - 中文分词（前向匹配算法实现）

作业任务: 使用98年人民日报语料库进行中文分词训练及测试. 作业输入: 98年人民日报语料库(1998-01-105-带音.txt),用80%的数据作为训练集,20%的数据作为验证集. 运行环境: Jupyter Notebook, Python3 作业方法: 实现了前向匹配算法的分词功能. 源码地址: https://github.com/YanqiangWang/NLP-Summer-Course 作业步骤: 1.处理语料库: 删除段前标号,以及词性标注. # 读取原始语料文件 in_pa…

基于Deep Learning的中文分词尝试

http://h2ex.com/1282 现有分词介绍自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是一个信息时代最重要的技术之一,简单来讲,就是让计算机能够理解人类语言的一种技术.在其中,分词技术是一种比较基础的模块.对于英文等拉丁语系的语言而言,由于词之间有空格作为词边际表示,词语一般情况下都能简单且准确的提取出来.而中文日文等文字,除了标点符号之外,字之间紧密相连,没有明显的词边界,因此很难将词提取出来.分词的意义非常大,在中文中,单字作为最基本的语义单位…

【中文分词】简单高效的MMSeg

最近碰到一个分词匹配需求--给定一个关键词表,作为自定义分词词典,用户query文本分词后,是否有词落入这个自定义词典中?现有的大多数Java系的分词方案基本都支持添加自定义词典,但是却不支持HDFS路径的.因此,我需要寻找一种简单高效的分词方案,稍作包装即可支持HDFS.MMSeg分词算法正是完美地契合了这种需求. 1. MMseg简介 MMSeg是蔡志浩(Chih-Hao Tsai)提出的基于字符串匹配(亦称基于词典)的中文分词算法.基于词典的分词方案无法解决歧义问题,比如,"武汉市长江大桥…

用于Lucene的各中文分词比较

对几种中文分析器,从分词准确性和效率两方面进行比较.分析器依次为:StandardAnalyzer.ChineseAnalyzer.CJKAnalyzer.IK_CAnalyzer.MIK_CAnalyzer.MMAnalyzer(JE分词).PaodingAnalyzer.单纯的中文分词的实现一般为按字索引或者按词索引.按字索引顾名思义,就是按单个字建立索引.按词索引就是按词喽,根据词库中的词,将文字进行切分.车东的交叉双字分割或者叫二元分词我觉得应该算是按字索引的改进,应该还是属于字索引的范…

Python 自然语言处理（1）中文分词技术

中文分词技术中文自动分词可主要归纳为“规则分词”“统计分词”和“混合分词”,规则分词主要是通过人工设立词库,按照一定方式进行匹配切分,实现简单高效,但对新词很难进行处理,统计分词能够较好应对新词发现能特殊场景,但太过于依赖语料的质量,因此实践中多是采用两者的结合,即混合分词. 1.1 规则分词基于规则的分词是一种机械分词方法,主要是通过维护词典,在切分语句时,将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配,找到则切分,否则不予切分. 按照匹配切分的方式,主要有正向最大匹配法.逆向最大匹配法以及双…

Java开源中文分词类库

IKAnalyzer IKAnalyzer是一个开源的,基于java语言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 Paoding's Knives中文分词具有极高效率和高扩展性.引入…

ES-自然语言处理之中文分词器

前言中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块.不同于英文的是,中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词,分词效果将直接影响词性.句法树等模块的效果.当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同.在人机自然语言交互中,成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果,帮助计算机理解复杂的中文语言.根据中文分词实现的原理和特点,可以分为: 基于词典分词算法基于理解的分词方法基于统计的机器学习算法基于词典分词算法基于词典分词算法,…

中文分词工具探析（二）：Jieba

1. 前言 Jieba是由fxsjy大神开源的一款中文分词工具,一款属于工业界的分词工具--模型易用简单.代码清晰可读,推荐有志学习NLP或Python的读一下源码.与采用分词模型Bigram + HMM 的ICTCLAS 相类似,Jieba采用的是Unigram + HMM.Unigram假设每个词相互独立,则分词组合的联合概率: \begin{equation} P(c_1^n) = P(w_1^m) = \prod_i P(w_{i}) \label{eq:unigram} \end{eq…