第一步在这里: http://people.sutd.edu.sg/~yue_zhang/doc/doc/qs.html 你可以找到这句话, 所以在命令行中分别敲入 make zpar make zpar.zh(中文) make zpar.en(英文) 这时会生成一个dist文件夹 在里面你可以找到(如果做了英文的 还会有一个zpar.en) 之后进http://people.sutd.edu.sg/~yue_zhang/doc/doc/segmentor.html 这里做的是分词 第二步如何编…

翻译学长的一片论文:Long Short-Term Memory Neural Networks for Chinese Word Segmentation 传统的neural Model for Chinese Word  Segmentation 中文分词一般是基于字符的序列标签.每个字符可以被标记为集合{B, M, E, S}中的一个元素. B - Begin, M - Middle, E-End of a multi-character segmentation(多字符分割),S 代表…

Solution for automatic update of Chinese word segmentation full-text index in NEO4J 1. Sample data 2. Differences between English and Chinese Full-Text Indexes 1. Create NEO4J default index 2. Delete Index 3. Create an index that supports Chinese wor…

在前几篇中,虽然已经实现了rtsp视频流的对接,但是还要做的工作还非常多,onvif本来就是一个覆盖面非常广的一个协议,每一个功能都要填充大量的函数.而且稍不注意就会出现segmentation fault错误.下面把我之前开发调试时的经验写下来,希望能够帮助有这方面需求的人.[来自http://blog.csdn.net/ghostyu] 1.打开onvif调试开关,以便让onvif打印一些可用的调试信息. 在Makefile中添加调试宏定义如: CC = gcc -DDEBUG 2.打开调试…

论文名和编号 摘要/引言 相关背景和工作 论文方法/模型 实验(数据集)及 分析(一些具体数据) 未来工作/不足 是否有源码 问题 原因 解决思路 优势 基于表示学习的中文分词 编号:1001-9081(2016)10-2794-05 1.为提高中文分词的准确率和未登录词识别率. 1.分词后计算机才能得知中文词语的确切边界,进而理解文本中所包含的语义信息.中文分词是中文自然语言处理的一项基础性工作,是中文信息处理技术发展的技术瓶颈. 1.使用skip-gram模型将文本中的词映射为高维向量空间中…

主要思想 这篇文章主要是利用多个标准进行中文分词,和之前复旦的那篇文章比,它的方法更简洁,不需要复杂的结构,但比之前的方法更有效. 方法 堆叠的LSTM,最上层是CRF. 最底层是字符集的Bi-LSTM.输入:字符集embedding,输出:每个字符的上下文特征表示. 得到ht之后, CRF作为推理层. 打分: local score: 其中 ,,这一项是Bi-LSTM隐层ht和bigram 特征embedding的拼接. global score: A是转移矩阵tag yi to tag yj…

一.前言 之前做solr索引的时候就使用了ANSJ进行中文分词,用着挺好,然而当时没有写博客记录的习惯.最近又尝试了好几种JAVA下的中文分词库,个人感觉还是ANSJ好用,在这里简单总结之. 二.什么是中文分词 百度百科对其定义如下: 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词.分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程.我们知道,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字.句和段能通过明显的分界…

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…

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,…

中科院nlpir和海量分词(http://www.hylanda.com/)是收费的. hanlp:推荐基于CRF的模型的实现~~要看语料,很多常用词会被分错,所以需要词库支撑.目前最友好的开源工具包应该是HanLP,基于词典,对各种实体词汇做了HMM,也提供了CRF模型.工程实现也不错,性能不是瓶颈.代码有相对完备的注释,文档也比较全,各种算法原理实现也有对应blog,自己研究和做二次开发都比较方便. 最近写了一款分词器,调研了不少文章的开源实现.最终定的方案是 Language Model…