因为工作需要,调研了一下Stanford coreNLP的命名实体识别功能. Stanford CoreNLP是一个比较厉害的自然语言处理工具,很多模型都是基于深度学习方法训练得到的. 先附上其官网链接: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html https://nlp.stanford.edu/nlp/javadoc/javanlp/ https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP 本文主要讲解如何在java

jieba为自然语言语言中常用工具包,jieba具有对分词的词性进行标注的功能,词性类别如下: Ag 形语素 形容词性语素.形容词代码为 a,语素代码g前面置以A. a 形容词 取英语形容词 adjective的第1个字母. ad 副形词 直接作状语的形容词.形容词代码 a和副词代码d并在一起. an 名形词 具有名词功能的形容词.形容词代码 a和名词代码n并在一起. b 区别词 取汉字“别”的声母. c 连词 取英语连词 conjunction的第1个字母. dg 副语素 副词性语素.副词代码

postgres中的中文分词zhparser postgres中的中文分词方法 基本查了下网络,postgres的中文分词大概有两种方法: Bamboo zhparser 其中的Bamboo安装和使用都比较复杂,所以我选择的是zhparser zhparse基于scws scws是简易中文分词系统的缩写,它的原理其实很简单,基于词典,将文本中的内容按照词典进行分词,提取关键字等.github上的地址在这里.它是xunsearch的核心分词系统. 而zhparser是基于scws来做的postgr

关于Solr搜索标点与符号的中文分词你必须知道的(mmseg源码改造) 摘要:在中文搜索中的标点.符号往往也是有语义的,比如我们要搜索“C++”或是“C#”,我们不希望搜索出来的全是“C”吧?那样对程序员来说是个噩梦.然而在中文分词工具mmseg中,它的中文分词是将标点与符号均去除的,它认为对于中文来讲标点符号无意义,这明显不能满足我们的需求.那么怎样改造它让它符合我们的要求呢?本文就是针对这一问题的详细解决办法,我们改mmseg的源代码. 关键字:Solr, mmseg, 中文, 分词, 标点

package com.jadyer.solrj; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery; import org.apache.solr.client.solrj.SolrServer; import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException; import org.apache.sol

昨天已经在Tomcat容器中成功的部署了solr全文检索引擎系统的服务:今天来分享一下solr服务在海量数据的网站中是如何实现数据的检索. 在solr服务中集成IKAnalyzer中文分词器的步骤: 1.下载IKAnalyzer分词器的压缩包并解压: 2.将IKAnalyzer压缩包中的jar包复制到Tomcat容器中已经部署的solr项目中的WEB-INF/lib目录下: 3.在Tomcat容器的solr项目中的WEB-INF/目录创建一个classes目录(默认该目录是不存在的,需手动创建)

开源软件包 SENNA 和 word2vec 中都用到了词向量(distributed word representation),当时我就在想,对于我们的中文,是不是也类似地有字向量(distributed character representation)的概念呢? 最近恰好读到复旦大学郑骁庆博士等人的文章 [1]<Deep Learning for Chinese Word Segmentation and POS tagging>.这篇文章利用文 [3] 作者提出的神经网络框架,针对中文

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明本文地址.http://www.cnblogs.com/o0Iris0o/p/5813856.html 内容介绍: 真分布式SolrCloud+Zookeeper+tomcat搭建.索引Mysql数据库.IK中文分词器配置以及web项目中solr的应用(1)[本文内容] 1.搭建单机solr 2.搭建zookeeper 3.配置solrcloud 真分布式SolrCloud+Zookeeper+tomcat搭建.索引Mysql数据库.IK中文分词器配置以及

英文分词的第三方库NLTK不错,中文分词工具也有很多(盘古分词.Yaha分词.Jieba分词等).但是从加载自定义字典.多线程.自动匹配新词等方面来看. 大jieba确实是中文分词中的战斗机. 请随意观看表演 安装 分词 自定义词典 延迟加载 关键词提取 词性标注 词语定位 内部算法 安装 使用pip包傻瓜安装:py -3 -m pip install jieba / pip install jiba(windows下推荐第一种,可以分别安装python2和3对应jieba) pypi下载地址

最近在研究solr,这里只记录一下eclipse中构建solr项目,添加core,整合mysql,添加中文分词器的过程. 版本信息:solr版本6.2.0+tomcat8+jdk1.8 推荐阅读:solr中文官方文档 参考:solr6.2从环境部署到与mysql整合到中文分词器到solrJ的使用 在eclipse中构建solr项目: 1.下载solr-6.2.0.zip,官网下载地址:http://lucene.apache.org/solr/downloads.html. 2.在eclipse

李克华 云计算高级群: 292870151 交流:Hadoop.NoSQL.分布式.lucene.solr.nutch 在Solr中配置中文分词IKAnalyzer 1.在配置文件schema.xml(位置{SOLR_HOME}/config/下),配置信息如下: <!-- IKAnalyzer 中文分词-->     <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">         <

声明:我使用的Elasticsearch的版本是5.4.0,安装分词器前请先安装maven 一:安装maven https://github.com/apache/maven 说明: 安装maven需要java1.7+ 编译安装分词器时,可能会报错,报错信息如下: [ERROR] COMPILATION ERROR : [INFO] -------------------------------------------------------------[ERROR] No compiler i

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.下载IK Analyzer 2012FF_hf1.zip并上传到/home/test 2.按照如下命令安装 cd /home/test unzip IK\ Analyzer\ 2012FF_hf1.zip -d IK cd /home/test/IK cp IKAnalyzer2012FF_u1.jar /home/tomcat6/webapps/solr/WEB-INF/lib/ cp IKAnaly

(标题长一点就能让外行人感觉到高大上) 直接切入主题好了,这个比赛还必须一个神经网络才可以 所以我们结合主题,打算写一个神经网络的中文分词 这里主要写一下数据的收集和处理,网络的设计,代码的编写和模型测试 数据问题 这个模型的数据,我们打算分三类来: 用msr, pku, as, cityu的语料作数据 这些是人工分词的数据,作为数据是最合适的 虽然数据量确实不小(共158999行),但我们有几个另外的想法 用已有的多个中文分词工具,对小说.新闻.法律等进行分词,作为数据 很多分词工具的分词结果

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: /** * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果 * @author 杨尚川 */ public interface WordSegmenter {

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

1. 前言 Jieba是由fxsjy大神开源的一款中文分词工具,一款属于工业界的分词工具--模型易用简单.代码清晰可读,推荐有志学习NLP或Python的读一下源码.与采用分词模型Bigram + HMM 的ICTCLAS 相类似,Jieba采用的是Unigram + HMM.Unigram假设每个词相互独立,则分词组合的联合概率: \begin{equation} P(c_1^n) = P(w_1^m) = \prod_i P(w_{i}) \label{eq:unigram} \end{eq

前言 用过Lucene.net的都知道,我们自己搭建索引服务器时和解决搜索匹配度的问题都用到过盘古分词.其中包含一个词典. 那么既然用到了这种国际化的框架,那么就避免不了中文分词.尤其是国内特殊行业比较多.比如油田系统从勘探.打井.投产等若干环节都涉及一些专业词汇. 再像电商,手机.手机配件.笔记本.笔记本配件之类.汽车,品牌.车系.车型等等,这一系列数据背后都涉及各自领域的专业名次,所以中文分词就最终的目的还是为了解决搜索结果的精确度和匹配度的问题. IK搜索预览 我的univeral Cor

1. 前言 ICTCLAS是张华平在2000年推出的中文分词系统,于2009年更名为NLPIR.ICTCLAS是中文分词界元老级工具了,作者开放出了free版本的源代码(1.0整理版本在此). 作者在论文[1] 中宣称ICTCLAS是基于HHMM(Hierarchical Hidden Markov Model)实现,后在论文[2]中改成了基于层叠隐马尔可夫模型CHMM(Cascaded Hidden Markov Model).我把HHMM的原论文[3]读了一遍,对照ICTCLAS源码,发现I

之前介绍的MMEM存在着label bias问题,因此Lafferty et al. [1] 提出了CRF (Conditional Random Field). BTW:比较有意思的是,这篇文章的二作与三作同时也是MEMM的作者. 1. 前言 本节将遵从tutorial [2] 的论文结构,从概率模型(Probabilistic Models)与图表示(Graphical Representation)两个方面引出CRF. 概率模型 Naïve Bayes(NB)是分类问题中的生成模型(gen

Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型--MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)--用于中文分词:看原论文感觉作者更像用的是maxent (Maximum Entropy) 模型而非MEMM.MEMM是由McCallum et al. '2000 [1]提出MEMM,针对于HMM的两个痛点:一是其为生成模型(generative model),二是不能使用更加复杂的feature.