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

Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的.可能时间太久记不太清楚了.以下文章是分享自“baiziyu”所写(小部分内容有修改),供大家学习参考之用. 简介 pyhanlp是HanLP的Python接口.因此后续所有关于pyhanlp的文章中也会写成HanLP.HanLP是完全用Java自实现的自然语言处理工具包.特点是完全用Java实现不引入第三方工具包.完全开源.中文的开源工具能做到这么完整的大概只有HanLP.包括了词法分析.句法分析.分类.聚类.关键词抽取等常见NLP应用

C# 中文分词算法(实现从文章中提取关键字算法) using System;using System.IO;using System.Text;using System.Collections;using System.Collections.Generic;using System.Text.RegularExpressions;namespace LumkitCms.Utils{    /// <summary>    /// 分词类    /// </summary>   

分词,顾名思义就是把词语分开,从哪里分开?当然是一大堆词语里了,一大堆词语是什么?是废话或者名言.这在数据库搜索时非常有用. 官方网站 http://www.phpbone.com/phpanalysis/#api 下面是  PHPAnalysis无组件分词系统 的介绍和API 分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不

PHPAnalysis源程序下载与演示: PHP分词系统 V2.0 版下载 | PHP分词系统演示 | PHPAnalysis类API文档   原文连接地址:http://www.phpbone.com/phpanalysis/ 分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码 更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不过在大量分词中,由于边分词边完成词库载入,因此内

发现了一个很好的分词类库phpanalysis2.0. 原文连接地址:http://www.phpbone.com/phpanalysis/         分 词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方 便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不过在大量分词中,由于边分词边完成词库载入,因此内容越多,反而会觉得速度越 快,这是正常现象,PHPAnalysis的词

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词.大致分析步骤如下: 数据导入--选择分词字典--分词 但是下载步骤比较繁琐,可参考之前的博客: R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装(安到吐血) ------------------

man 1 getopt翻译:https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/9757959.html 写shell脚本的时候,通过while.case.shift来设计脚本的命令行选项是一件比较麻烦的事,因为Unix命令行的选项和参数自由度很高,支持短选项和长选项,参数可能是可选的,选项顺序可能是无所谓的,等等. bash下的getopt命令可以解析命令行的选项和参数,将散乱.自由的命令行选项和参数进行改造,得到一个完整的.规范化的参数列表,这样再使用while.c

N-最短路径 是中科院分词工具NLPIR进行分词用到的一个重要算法,张华平.刘群老师在论文<基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型>中做了比较详细的介绍.该算法算法基本思想很简单,就是给定一待处理字串,根据词典,找出词典中所有可能的词,构造出字串的一个有向无环图,算出从开始到结束所有路径中最短的前N条路径.因为允许相等长度的路径并列,故最终的结果集合会大于或等于N. 根据算法思想,当我们拿到一个字串后,首先构造图,接着针对图计算最短路径.下面以一个例子“他说的确实在理”进行说明,开始为了能够简

一.英文词频统计 英文词频统计很简单,只需借助split断句,再统计即可. 完整MATLAB代码: function wordcount %思路:中文词频统计涉及到对"词语"的判断,需要导入词典或编写判断规则,很复杂. %最简单的办法是直接统计英文词频,并由空格直接划分词语.然后再翻译即可得到中文词频. %从官方网站上下载的pdf,转成reportfulltext.txt,存到workspace进行操作 全文共25003个字符. clc; clear; report=fileread(

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

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”

1 概述 公司移动门户原来是基于AngularJS指令封装的百度地图组件,用于签到.签退.定位等功能,在使用过程中发现百度地图频繁的弹出广告,所以打算重新引用其它地图组件,最后决定基于AngularJS指令来封装高德地图组件,本文主要与大家分享我的学习思路及开发具体过程. 注意:本文假定读者基本掌握html.css.js以及angularjs,了解百度.高德或者腾讯地图JS API的基本概念. 2 开发思路 由于之前没有开发过地图组件,所以在开发之前需要做好学习计划,预想下开发组件时可能会遇到的

http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html 命名实体识别(Named Entity Recognition)也是自然语言处理中的一个难关,特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言.上次介绍过<实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别>,这次基于类似的原理,为HanLP实现中文地址地名(NS)的自动识别. 原理 训练 对熟语料自动角色标注,统计单词的角

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“

移动互联网时代的到来,粗分出"新兴行业"与"传统行业".除了互联网公司,其它似乎都被归到了"传统行业".连传统行业中最传统的房地产公司代表人物王石以前放出一句狠话:"淘汰你的不是互联网.而是你不接受互联网!"于是.越来越多的企业開始重视"移动互联".并把"开发企业APP"作为重点工作之中的一个. 企业APP对企业来说,具有不可估量的价值.通过APP, 信息传播不受时间和空间的局限.能够提

分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不过在大量分词中,由于边分词边完成词库载入,因此内容越多,反而会觉得速度越快,这是正常现象,PHPAnalysis的词库是用一种类似哈希(Hash)的数据结构进行存储的,因此对于比较短的字符串分词,只需要占极小的资源,比那种一次性载入所有词条的实际性要高得多,并且词库容量大小不会影

目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面:未登录词的识别和歧义切分. 据统计:未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右,但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误.在所有的分词错误中,与人名有关的错误占到了将近90%,这中国人名都是根据人的想法起的名字,有很大的随意性,并且数量巨大,规律也不尽相同. 1.理论简介 命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务.其目的

一.简介        针对现有中文分词在垂直领域应用时,存在准确率不高的问题,本文对其进行了简要分析,对中文分词面临的分词歧义及未登录词等难点进行了介绍,最后对当前中文分词实现的算法原理(基于词表.统计以及序列标注等算法)进行了简要阐述,并对比了现有技术的优缺点,并给出了本文作者在工程应用上的中文分词调优的经验分享. 二.引言        中文信息处理是指自然语言处理的分支,是指用计算机对中文进行处理.和大部分西方语言不同,汉语的词语之间没有明显的空格标记,句子是以字串的形式出现.常规来说,

这篇文章主要是记录HanLP标准分词算法整个实现流程. HanLP的核心词典训练自人民日报2014语料,语料不是完美的,总会存在一些错误.这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果,这时请打开调试模式排查问题: HanLP.Config.enableDebug(); 那什么是语料呢?通俗的理解,就是HanLP里面的二个核心词典.假设收集了人民日报若干篇文档,通过人工手工分词,统计人工分词后的词频:①统计分词后的每个词出现的频率,得到一元核心词典:②统计两个词两两相邻出现的频率,得到二元核心词典.根据贝

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器.因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment分词器. 今天的文章还会介绍各分词词典文件的使用位置以及作用,相信小伙伴们看了今天的文章应该不会再在github上提出干预自定义不生效的问题