HanLP中人名识别分析详解 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: l ·名字识别的问题 #387 l ·机构名识别错误 l ·关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES

问题描述: Mac下sublime text下打开中文命名的html文件,右键open in browser,浏览器无反应. 解决思路: 要么适应软件,要么改进软件来适应. 1.  将中文名的html文件,改成英文名的html文件来预览. 2.  改造sublime text, 安装插件SideBarEnhancements,使用插件的“open in browser”功能. 3.  设置sublime text快捷键,路径: preferences -> keyBindings,在打开的 Us

本篇接上一篇内容<HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍>介绍一下层叠隐马的原理. 首先说一下上一篇介绍的人名识别效果对比: 1. 只有Jieba识别出的人名 准确率极低,基本为地名或复杂地名组成部分或复杂机构名组成部分.举例如下: [1] 战乱的阿富汗地区,枪支可随意买卖,AK47价格约500人民币 “阿富汗”被识别为人名. [2] 安庆到桂林自驾游如何规划? “桂林”被识别为人名. [3] 2018天津市和平分局招聘社区戒毒.社区康复工作人员成绩查询入口 “康复”被识别为

]中的路径绑定的是下载路径,用到了sharepoint中自带的download.aspx下载页面,只要将文件的URL赋值给sourceurl即可,但是我前台用的是<a>标签的href来导向下载页面的,如果你的文件名是中文命名,而且路径是在后台传的值,在前台的进行的链接,那么如果你用的是IE浏览器,那么下载时就无法成功,因为IE无法将路径进行编码,下载页面无法识别中文名,所以这时就必须先编码再链接,如下面的带有下滑线的代码,就是编码的过程. if (files != null) { foreac

HanLP中人名识别分析 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: 名字识别的问题 #387 机构名识别错误 关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头

Hanlp作为一款重要的中文分词工具,在GitHub的用户量已经非常之高,应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的.本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别. 想要在python中调用hanlp进行中文实体识别,Ubuntu 16.04的系统环境 1.安装jpype1,在cmd窗口输入 pip install jpype1 2.下载hanlp的安装包 在https://github.com/hankcs/HanLP/releases

在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: u u名字识别的问题 #387 u u机构名识别错误 u u关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(

这几天写完了人名识别模块,与分词放到一起形成了两层隐马模型.虽然在算法或模型上没有什么新意,但是胜在训练语料比较新,对质量把关比较严,实测效果很满意.比如这句真实的新闻“签约仪式前,秦光荣.李纪恒.仇和等一同会见了参加签约的企业家.”,分词结果:[签约/v, 仪式/n, 前/f, ,/w, 秦光荣/nr, ./w, 李纪恒/nr, ./w, 仇和/nr, 等/u, 一同/d, 会见/v, 了/ul, 参加/v, 签约/v, 的/uj, 企业家/n, ./w],三个人名“秦光荣”“李纪恒”“仇和”

需要安装jpype先,这个是python调用java库的桥梁. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu May 10 09:19:55 2018 @author: wang小尧 """ import jpype #路径 jvmPath = jpype.getDefaultJVMPath() # 获得系统的jvm路径 ext_classpath = r"./ner/hanlp\hanlp-1.

HanLP发射矩阵词典nr.txt中收录单字姓氏393个.袁义达在<中国的三大姓氏是如何统计出来的>文献中指出:当代中国100个常见姓氏中,集中了全国人口的87%,根据这一数据我们只保留nr.txt中的100个常见词语的姓氏角色,其他词语去掉其姓氏角色状态.过滤后,nr.txt中具有姓氏角色的单字共计97个.列于下表: 丁 万 乔 于 任 何 余 侯 傅 冯 刘 卢 史 叶 吕 吴 周 唐 夏 姚 姜 孔 孙 孟 宋 尹 崔 常 康 廖 张 彭 徐 戴 方 易 曹 曾 朱 李 杜 杨 林 梁

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

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 8. 命名实体识别 8.1 概述 命名实体 文本中有一些描述实体的词汇.比如人名.地名.组织机构名.股票基金.医学术语等,称为命名实体.具有以下共性: 数量无穷.比如宇宙中的恒星命名.新生儿的命名不断出现新组合. 构词灵活.比如中国工商银行,既可以称为工商银行,也可以简称工行. 类别模糊.有一些地名本身就是机构名,比如"国家博物馆" 命名实体识别 识别出句子中命名实体的

HanLP中文自然语言处理工具实例演练 作者:白宁超 2016年11月25日13:45:13 摘要:HanLP是hankcs个人完成一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.HanLP具备功能完善.性能高效.架构清晰.语料时新.可自定义的特点. 在提供丰富功能的同时,HanLP内部模块坚持低耦合.模型坚持惰性加载.服务坚持静态提供.词典坚持明文发布,使用非常方便,同时自带一些语料处理工具,帮助用户训练自己的语料.笔者坚定支持开源的项目,本文初衷是使用自然语言

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

User Agent中文名为用户代理,简称 UA,它是一个特殊字符串头,使得服务器能够识别客户使用的操作系统及版本.CPU 类型.浏览器及版本.浏览器渲染引擎.浏览器语言.浏览器插件等.UA也成为了,我们服务器判断请求是PC浏览器,还是移动端浏览器的主要依据了.虽然我是一个JavaEE工程师,但在实际中经常要开发一些微信商城或APP应用,所以判断请求来自哪里,就显得尤为重要了. import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import eu.bit

好一阵子没有写东西了,最近几天在做一个基于Python pygame的音乐播放器,本来想做完了,再来发篇文章的,可越做越深,框架大致出来了,考虑周期比较长,也可能是我个人问题,做得比较慢,最近.下面来谈谈pygame.mixer.music.load()加载中文名的mp3文件问题. 发表时间2017-03-30 22:45:58 原创链接http://www.cnblogs.com/dearvee/p/6649055.html #前言: 今天刚刚做了个音乐列表,但笔者发现在指定目录mp3文件名为

大多数人听到深度学习,都会望而却步,因为会觉得很难,在这个人工智能飞速进步的时代,我也来抓一下时代的尾巴~ 两周前,我开始接触到python和Turicreate框架,经过不懈的努力,终于有所收获,特在此总结一下经验,如有不妥,欢迎指正. 如何让机器来识别图像?感觉好难是吗,想想人是怎么识别一条猫和一条狗的呢?我们看到了它们有不同的特征对吧,如果机器要区分它们,也要来获取特征,这就需要图像的特征提取,这里需要数字图像处理的一点知识,图片都是由像素组成的,我们一般的彩色图片都是RGB图片,它的每一

HanLP 自然语言处理 for nodejs ·支持中文分词(N-最短路分词.CRF分词.索引分词.用户自定义词典.词性标注),命名实体识别(中国人名.音译人名.日本人名.地名.实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析.CRF依存句法分析) 环境要求 java 1.8 nodejs >= 6 docker ·build image cd node-hanlp ./scripts/build-docker-image.

基于 HanLP 的 Elasticsearch 中文分词插件,核心功能: 兼容 ES 5.x-7.x: 内置词典,无需额外配置即可使用: 支持用户自定义词典: 支持远程词典热更新(待开发): 内置多种分词模式,适合不同场景: 拼音过滤器(待开发): 简繁体转换过滤器(待开发). 版本 插件版本和 ES 版本一致,直接下载对应版本的插件进行安装即可. ·插件开发完成时,最新版本已经为 6.5.2 了,所以个人只对典型的版本进行了测试: ·5.X 在 5.0.0.5.5.0 版本进行了测试: ·6

基于HanLP,支持包括Solr(7.x)在内的任何基于Lucene(7.x)的系统. Maven <dependency> <groupId>com.hankcs.nlp</groupId> <artifactId>hanlp-lucene-plugin</artifactId> <version>1.1.6</version> </dependency> Solr快速上手 1.将hanlp-portable