pyhanlp 中文词性标注与分词简介 pyhanlp实现的分词器有很多,同时pyhanlp获取hanlp中分词器也有两种方式 第一种是直接从封装好的hanlp类中获取,这种获取方式一共可以获取五种分词器,而现在默认的就是第一种维特比分词器 1.维特比 (viterbi):效率和效果的最佳平衡.也是最短路分词,HanLP最短路求解采用Viterbi算法 2.双数组trie树 (dat):极速词典分词,千万字符每秒(可能无法获取词性,此处取决于你的词典) 3.条件随机场 (crf):分词.词性标注

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 9. 信息抽取 信息抽取是一个宽泛的概念,指的是从非结构化文本中提取结构化信息的一类技术.这类技术依然分为基于规则的正则匹配.有监督学习和无监督学习等各种实现方法.我们将使用一些简单实用的无监督学习方法.由于不需要标注语料库,所以可以利用海量的非结构化文本. 本章按照颗粒度从小到大的顺序,介绍抽取新词.关键词.关键短语和关键句的无监督学习方法. 9.1 新词提取 概述 新词是一个

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50646528 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50646667 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言:朴素贝叶斯的局限性 我们在之前文章<NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)>探讨过,朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独

2. 词典分词 中文分词:指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程,这些单词顺序拼接后等于原文本. 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派. 2.1 什么是词 在基于词典的中文分词中,词的定义要现实得多:词典中的字符串就是词. 词的性质--齐夫定律:一个单词的词频与它的词频排名成反比. 2.2 词典 互联网词库(SogouW, 15万个词条).清华大学开放中文词库(THUOCL).HanLP词库(千万级词条) 这里以HanLP附带的迷你核心词典为例(本项目路径):data/dict

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六

一.简介 实例: 电影评论.产品评论是positive还是negative 公众.消费者的信心是否在增加 公众对于候选人.社会事件等的倾向 预测股票市场的涨跌 Affective States又分为: emotion:短暂的情感,比如生气.伤心.joyful开心.害怕.羞愧.骄傲等 mood:漫无原因的低强度长时间持续的主观感觉变化,比如cheerful,gloomy阴郁.irritable急躁. interpersonal stance:人际关系中对另一个人的立场,比如友好的.友善的 atti

首先,我们定义好一个LSTM网络,然后给出一个句子,每个句子都有很多个词构成,每个词可以用一个词向量表示,这样一句话就可以形成一个序列,我们将这个序列依次传入LSTM,然后就可以得到与序列等长的输出,每个输出都表示的是一种词性,比如名词,动词之类的,还是一种分类问题,每个单词都属于几种词性中的一种. 我们可以思考一下为什么LSTM在这个问题里面起着重要的作用.如果我们完全孤立的对一个词做词性的判断这样我们需要特别高维的词向量,但是对于LSTM,它有着一个记忆的特性,这样我们就能够通过这个单词前面

pyhanlp 共性分析与短语提取内容详解   简介 HanLP中的词语提取是基于互信息与信息熵.想要计算互信息与信息熵有限要做的是 文本分词进行共性分析.在作者的原文中,有几个问题,为了便于说明,这里首先给出短语提取的原理.在文末在给出pyhanlp的调用代码. 共性分析 互信息mi,左熵lr,右熵re,详细解释见下文 信息论中的互信息 一般而言,信道中总是存在着噪声和干扰,信源发出消息x,通过信道后信宿只可能收到由于干扰作用引起的某种变形的y.信宿收到y后推测信源发出x的概率,这一过程可由后

本文为本人学习pyhanlp的笔记,大多知识点来源于GitHubhttps://github.com/hankcs/HanLP/blob/master/README.md,文中的demo代码来源于该GitHub主 what's the pyhanlp pyhanlp是HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 安装时可能遇到的问题: 报错:error: Microsoft Visual C++ 14.0 is r

我在 http://www.iefans.net/ie-setattribute-bug/ 中看到如此判断是否是IE,if(!+"\v1"){IE代码}else{其他浏览器代码},请问这个条件判断的意义是什么?我在IE8中测试是true,在firefox/chrome/opera中测试是false.能解释下这个短语浏览器是如何解释的呢? 最佳答案   其实就是利用各浏览器对转义字符"\v"的理解在ie浏览器中,"\v"没有转义,得到的结果为&qu

Swift提供了所有c类语言的控制流结构.包括for和while循环来执行一个任务多次:if和switch语句来执行确定的条件下不同的分支的代码:break和continue关键字能将运行流程转到你代码的另一个点上. 除了C语言传统的for-condition-increment循环,Swift加入了for-in循环,能更加容易的遍历arrays, dictionaries, ranges, strings等其他序列类型. Swift的switch语句也比C语言的要强大很多. Swift中swi

学python的时候犯的一个错误,放在这吧.就是在循环某个列表的时候不要去操作它,这是容易忽略的一个地方.所以如果要操作某个列表本身,那么先把该列表copy一份,然后再读取的时候读copy的那份.操作原来的列表. 正确的如下: import re a="hen/zg /zg qd/a /a ,/x /x hen/zg /zg xh/v /v " b=re.split('[ ]', a) b_copy=b[:] print b cixing=["/x","/

短语匹配 短语匹配故名思意就是对分词后的短语就是匹配,而不是仅仅对单独的单词进行匹配 下面就是根据下面的脚本例子来看整个短语匹配的有哪些作用和优点 GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match_phrase": { "title": "quick brown fox" } } } //查询分词之后连续的 //例如 brown fox 可以查询到,但是quick fox 查询

完整代码实现及训练与测试数据:click me 一.任务描述         自然语言通顺与否的判定,即给定一个句子,要求判定所给的句子是否通顺. 二.问题探索与分析         拿到这个问题便开始思索用什么方法来解决比较合适.在看了一些错误的句子之后,给我的第一直觉就是某些类型的词不应该拼接在一起,比如动词接动词(e.g.我打开听见)这种情况基本不会出现在我们的用语中.于是就有了第一个idea基于规则来解决这个问题.但是发现很难建立完善的语言规则也缺乏相关的语言学知识,实现这么完整的一套规

HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 使用命令hanlp来验证安装,如因网络等原因自动安装失败,可参考手动配置或Windows指南. 命令行 中文分词 使用命令hanlp segment进入交互分词模式,输入一个句子并回车,HanLP会输出分词结果: $ hanlp segment 商品和服务 商品/n 和/cc 服务/vn 当下雨天地面积水分外严重 当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/

(1) be waken  by    被什么吵醒 (2) wake up !           快醒醒 (3)  put the flames    /fleimz/                     灭火 (4) is there a floor ? 发大水了吗? (5) be plotted to do sth   密谋做某事 for example : They plotted to rob the bank,but failed (6) power bank  充电宝 (7)

pyhanlp用户自定义词典添加实例说明 pyhanlp是python版封装的的HanLP,项目地址:https://github.com/hankcs/pyhanlp 经过测试,HanLP比nltk在中文分词和实体识别方面都更好用. 如何向pyhanlp添加自定义的词典?以python 2.7.9为例: 1.安装pyhanlp:pip install pyhanlp 2.在字典路径下添加自定义的词典:CustomDictionary主词典文本路径是data/dictionary/custom/

文本聚类 文本聚类简单点的来说就是将文本视作一个样本,在其上面进行聚类操作.但是与我们机器学习中常用的聚类操作不同之处在于. 我们的聚类对象不是直接的文本本身,而是文本提取出来的特征.因此如何提取特征因而是非常重要的一步.在HanLP中一共有三个文本聚类方法.前两种都基于词袋模式,第一个是最常见的聚类算法:k-means,但HanLP不光实现了k-means,还实现了速度更快效果更好的repeated bisection算法(重复二分法,还是翻译为累次平方法,好像是第一种).笔者动笔前段时间刚刚

hanlp的词典模式 之前我们看了hanlp的词性标注,现在我们就要使用自定义词典与停用词功能了,首先关于HanLP的词性标注方式具体请看HanLP词性标注集. 其核心词典形式如下: 自定义词典 自定义词典有多种添加模式,首先是展示的一个小例子,展示了词汇的动态增加与强行插入,删除等.更复杂的内容请参考后边的第二段代码. 简单的例子 from pyhanlp import * text = "攻城狮逆袭单身狗,迎娶白富美,走上人生巅峰"  # 怎么可能噗哈哈! print(HanLP.

http://x-algo.cn/index.php/2016/02/29/crf-name-entity-recognition/ 类似使用CRF实现分词和词性标注,地域识别也是需要生成相应的tag进行标注.这里使用的语料库是1998年1月人民日报语料集.最终学习出来的模型,对复杂的地名识别准确率(F值)非常低,推测是预料中对地名的标注多处是前后矛盾.例如  [华南/ns 地区/n]ns  标为地名实体,但是 东北/f 地区/n 确分开标注,类似错误还有很多.将来有时间可以考虑使用微软的词库