参考资料: http://www.hankcs.com/nlp/call-hanlp-in-csharp.html 目前自动摘要算法似乎没有.net 版本,而以java,python 居多 自动摘要算法一般使用textrank算法 比如java开源的: https://github.com/hankcs/HanLP hanlp .net版本制作方式 http://www.hankcs.com/nlp/call-hanlp-in-csharp.html 因为公司网速很慢,无法上传制作完毕的dll.…

手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中结巴分词使用手记 HanLP方法封装类: # -*- coding:utf-8 -*- # Filename: main.py from jpype import * startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.…

hanlp拥有:中文分词.命名实体识别.摘要关键字.依存句法分析.简繁拼音转换.智能推荐. 这里主要介绍一下hanlp的中文分词.命名实体识别.依存句法分析,这里就不介绍具体的hanlp的安装了,百度教程很多,可以看这里:http://hanlp.com/ 里面也有相关的一些介绍. 我以前还使用过jieba分词和LTP,综合来说,LTP是做的相对要好一点,特别是中文处理这一块,但是它的最大缺点是不开源,而hanlp功能更齐全而且开源,更加有利于大家的项目开发的使用. 首先使用hanlp对中文进行…

hanlp拥有:中文分词.命名实体识别.摘要关键字.依存句法分析.简繁拼音转换.智能推荐. 这里主要介绍一下hanlp的中文分词.命名实体识别.依存句法分析,这里就不介绍具体的hanlp的安装了,百度教程很多,可以看这里:http://www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html,里面也有相关的一些介绍. 我以前还使用过jieba分词和LTP,综合来说,LTP是做的相对要好一点,特别是中文处理这一块,但是它的最大缺点是不开源,而hanlp功能更齐全而且开源…

本文分享自 6丁一的猫 的博客,主要是python调用hanlp进行命名实体识别的方法介绍.以下为分享的全文. 1.python与jdk版本位数一致 2.pip install jpype1(python3.5) 3.类库hanlp.jar包.模型data包.配置文件hanlp.properties放在一个新建目录 4.修改hanlp.properties中root根目录,找到data 代码调用如下: 1|#coding:utf-8 2|''' 3|Created on 2017-11-21 4…

3000篇搜狐新闻语料数据预处理器的python实现 白宁超 2017年5月5日17:20:04 摘要: 关于自然语言处理模型训练亦或是数据挖掘.文本处理等等,均离不开数据清洗,数据预处理的工作.这里的数据不仅仅指狭义上的文本数据,当然也包括视频数据.语音数据.图片数据.监控的流数据等等.其中数据预处理也有必要强调下,决然不是简单是分词工具处理后,去去停用词那么简单.即使去停用词,你选择的粒度尺寸也是有影响的,这跟工作性质和精确度要求也有着紧密的联系.其次选择多大的规模以及怎样维度都是有讲究的.…

一.Numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算包. 包括: 1.一个强大的N维数组对象Array: 2.比较成熟的(广播)函数 库: 3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 4.实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便. 安装: pip install numpy 二.NLTK Natural Language Toolkit,自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库. pip in…

看一个博主(亚当-adam)的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章,还是非常好的一篇实操经验分享,分享一下给各位需要的朋友一起学习一下! TextRank是在Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要.它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口)投赞成票,票的权重取决于自己的票数.这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论.本博文通过hanlp关键词提取的一个Demo,并通过图解的…

词图 词图指的是句子中所有词可能构成的图.如果一个词A的下一个词可能是B的话,那么A和B之间具有一条路径E(A,B).一个词可能有多个后续,同时也可能有多个前驱,它们构成的图我称作词图. 需要稀疏2维矩阵模型,以一个词的起始位置作为行,终止位置作为列,可以得到一个二维矩阵.例如:“他说的确实在理”这句话 图词的存储方法:一种是的DynamicArray法,一种是快速offset法.Hanlp代码中采用的是第二种方法. 1.DynamicArray(二维数组)法 在词图中,行和列的关系:col为n…

算法介绍 最近要做领域概念的提取,TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理. 关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html. 计算公式比较简单,如下: 预处理 由于需要处理的候选词大约后3w+,并且语料文档数有1w+,直接挨个文本遍历的话很耗时,每个词处理时间都要一分钟以上. 为了缩短时间,首先进行分词,一个词输出为一行方便统计,分词工具选择的是HanLp. 然后,将一个领域的文档合并到一…