分词中的HMM】的更多相关文章

http://blog.csdn.net/heavendai/article/details/7030102 1.       首先来说一下马尔科夫链.   一个事件序列发生的概率可以用下面的概率论里面的乘法公式展开   P(w1,w2,…wn) = P(w1)P(w2|w1)P(w3| w1 w2)…P(wn|w1 w2…wn-1) 乘法公式的证明非常有意思,它本身就是一个递推的过程, 根据条件概率的定义:P(A|B) = P(AB)/ P(B) 那么 P(AB) = P(A|B) X P(B…
英文分词的第三方库NLTK不错,中文分词工具也有很多(盘古分词.Yaha分词.Jieba分词等).但是从加载自定义字典.多线程.自动匹配新词等方面来看. 大jieba确实是中文分词中的战斗机. 请随意观看表演 安装 分词 自定义词典 延迟加载 关键词提取 词性标注 词语定位 内部算法 安装 使用pip包傻瓜安装:py -3 -m pip install jieba / pip install jiba(windows下推荐第一种,可以分别安装python2和3对应jieba) pypi下载地址…
目录 前言 目录 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词 两个假设 Viterbi算法 代码实现 实现效果 完整代码 参考文献 前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分…
http://www.hankcs.com/nlp/segment/ictclas-the-hmm-name-recognition.html 本文主要从代码的角度分析标注过程中的细节,理论谁都能说,但没几人能做出一个实用高效的系统.在得出粗分结果之后,需要对其进行人名.翻译人名.地名识别,然后重新KSP得出最终结果,在ICTCLAS中,这些标注都是通过HMM模型实现的. 人名识别例子 以“王菲”为例,粗分结果是“始##始, 王, 菲, 末##末,”,很明显,粗分过程并不能识别正确的人名,因为“…
前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法. 目录 浅谈分词算法(1)分词中的基本问题浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法浅谈分词算法(3)基于字的分词方法(HMM)浅谈分词算法(4)基于字的分词方法(…
之前了解TFIDF只是基于公式,今天被阿里面试官问住了,所以深入讨论下TFIDF在结巴分词中原理. 概念 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询…
项目结构 该项目中,.jar和data文件夹和.properties需要从官网/github下载,data文件夹下载 项目配置 修改hanlp.properties: 1 #/Test/src/hanlp.properties: 2 #本配置文件中的路径的根目录 3 #root=E:/SourceCode/eclipsePlace/Test 4 root=./ 5 ...... 配置文件的作用是告诉HanLP数据包即data文件夹的位置,root的值为data文件夹的父目录,可以使用绝对路径或相…
作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 算法简介 在 结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词 博文中,博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词,但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中,jieba分词一样可以分词,那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢?这就是本文将要讲解的,基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词. 利用HMM模型进行分词,主要是将分词问题视为一个序列标注(…
不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍 中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B…
不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍 中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B…