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  • NLP逐渐成为人工智能一大热点研究方向,目前国外对英文分词的研究比较深入,而中文分词发展较缓。它需要联系上下文、作者背景、内容背景等进行调整。 处理这些高度模糊句子所采用消歧的方法,通常运用到语料库...

    NLP简介和三种分词模型

     

     

     

    NLP逐渐成为人工智能一大热点研究方向,目前国外对英文分词的研究比较深入,而中文分词发展较缓。它需要联系上下文、作者背景、内容背景等进行调整。

     

    处理这些高度模糊句子所采用消歧的方法,通常运用到语料库以及隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和条件随机场(Conditional Random Field, CRF)三种为主,也常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等,且后两者(SVM、CRF)明显优于隐马尔可夫模型。

     

     

    其中隐马尔可夫模型(HMM)和条件随机场(CRF)的模型主干相同,其能够应用的领域往往是重叠的,但在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。当然不是必须学习HMM才能读懂CRF,但通常来说如果做自然语言处理,这两个模型大家都应该有所了解。

     

    中文分词的概念

     

     

     

    中文分词就是输入一个汉语句子,输出一串由“BEMS”组成的序列串,以“E”、“S”结尾进行切词,进而得到句子划分。其中B(begin)代表该字是词语的起始字,M(middle)代表词语中间字,E(end)结束字,S(single)单字成词。

     

    例如:

    小普是星海湾最受欢迎的小马

     

    得到BEMS组成的序列为

    BESBMESBMESBE

     

    因为句尾只能是E或S,所以得到的切词方式为

    BE/S/BME/S/BME/S/BE

     

    进而得到中文句子切词为

    小普/是/星海湾/最/受欢迎/的/小马

     

    我们的目的是想要获得每个字的位置,就需要通过了解每个字的状态和它之前的字推出。这就是一个典型的隐马尔可夫模型问题。

     

    什么是隐马尔可夫(HMM)模型

     

     

     

    现实生活中有这样一类随机现象,在已知现在情况的条件下,未来时刻的情况只与现在有关,而与遥远的过去并无直接关系。

     

    比如天气预测,如果我们知道“晴天,多云,雨天”之间的转换概率,那么如果今天是晴天,我们便可以推断明天的天气情况,同理后天的天气可以由明天的天气进行推断。

     

     

    假设我们没办法知道真实的天气情况,仅有今明后三天的植物状态数据。由于植物状态与天气有关,我们可以通过隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)利用植物数据推测真正的天气情况。

     

    即通过观察某种信息来间接地推出该信息背后隐藏的信息。同理,中文分词就是观察中文句子间接地推出每个字在词语中的位置。

     

    运用HMM模型导出的Viterbi算法

     

     

     

    1、 五元组:

    观测序列-O:小普是星海湾最受欢迎的小马。

     

    初始状态概率向量-π:句子的第一个字属于{B,E,M,S}这四种状态的概率。

     

    状态转移概率矩阵-A:如果前一个字位置是B,那么后一个字位置为BEMS的概率各是多少(如图1,B后面是E的概率为e^(-0.590),此次已取对数方便计算)。

     

     

    观测概率矩阵-B:在状态B的条件下,如图2观察值为“耀”的概率,取对数后是-10.460。

     

     

    2、 两种假设

    假设一(有限历史性):W_i只由W_(i-1)决定

    假设二(独立输出):第i时刻的接收信号w_i只由发送信号r_i决定

     

    3、 viterbi算法

    通过五元组加上两个假设导出解决中文分词问题的Viterbi算法,而viterbi算法是一种解码问题:参数(O,π,A,B)已知的情况下,求解状态值序列S。它是一个多步骤、多选择模型的最优化问题,每步选择都保存了所有前序步骤到当前步骤的最小总代价以及下一步的选择。

     

     

    简单介绍完隐马尔可夫模型后会在此基础上写中文分词(二)提出CRF的理解和两者的比较。简单概括就是:

    隐马尔可夫模型(HMM)是在拟合联合概率p(x,y)分布的参数,而条件随机场(CRF)是直接在拟合后验概率p(y|x)的参数。

     

    参考:

    https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54891582

    https://www.cnblogs.com/mantch/p/12292084.html

     

    作者:陈光泽,就读于华中科技大学。

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  • 目录 NLP分词工具集锦 分词实例用文件 一、中文分词工具 (1)Jieba (2)snowNLP分词工具 ...二、英文分词工具 1. NLTK: 2. SpaCy: 3. StanfordCoreNLP: NLP分词工具集锦 分词实例用文件...

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    NLP分词工具集锦

    分词实例用文件

    一、中文分词工具

    (1)Jieba

    (2)snowNLP分词工具

    (3)thulac分词工具

    (4)pynlpir 分词工具

    (5)StanfordCoreNLP分词工具

    (6)Hanlp分词工具

    二、英文分词工具

    1. NLTK:

    2. SpaCy:

    3. StanfordCoreNLP:


    NLP分词工具集锦

    分词实例用文件

    Chinese=open("Chinese.txt",'r').read()
    English=open("English.txt",'r').read()
    央视315晚会曝光湖北省知名的神丹牌、莲田牌“土鸡蛋”实为普通鸡蛋冒充,同时在商标上玩猫腻,分别注册“鲜土”、注册“好土”商标,让消费者误以为是“土鸡蛋”。3月15日晚间,新京报记者就此事致电湖北神丹健康食品有限公司方面,其工作人员表示不知情,需要了解清楚情况,截至发稿暂未取得最新回应。新京报记者还查询发现,湖北神丹健康食品有限公司为农业产业化国家重点龙头企业、高新技术企业,此前曾因涉嫌虚假宣传“中国最大的蛋品企业”而被罚6万元。
    
    
    Trump was born and raised in the New York City borough of Queens and received an economics degree from the Wharton School. He was appointed president of his family's real estate business in 1971, renamed it The Trump Organization, and expanded it from Queens and Brooklyn into Manhattan. The company built or renovated skyscrapers, hotels, casinos, and golf courses. Trump later started various side ventures, including licensing his name for real estate and consumer products. He managed the company until his 2017 inauguration. He co-authored several books, including The Art of the Deal. He owned the Miss Universe and Miss USA beauty pageants from 1996 to 2015, and he produced and hosted The Apprentice, a reality television show, from 2003 to 2015. Forbes estimates his net worth to be $3.1 billion.

    一、中文分词工具

    (1)Jieba

    import jieba
    seg_list = jieba.cut(Chinese, cut_all=False)
    print("Jieba:Default Mode: \n" + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

    (2)snowNLP分词工具

    from snownlp import SnowNLP
    snow = SnowNLP(Chinese).words
    print("snowNLP分词:\n",snow)

    (3)thulac分词工具

    import thulac
    thu1 = thulac.thulac(seg_only=True).cut(Chinese)  #只进行分词,不进行词性标注
    print("thulac分词:\n",thu1)

    (4)pynlpir 分词工具

    import pynlpir
    pynlpir.open()
    s=pynlpir.segment(Chinese)
    print("pynlpir分词:\n",s)

    (5)StanfordCoreNLP分词工具

    注意,下面的路径是我个人下载文件的路径,详细参见https://github.com/Lynten/stanford-corenlp

    from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
    with StanfordCoreNLP(r'E:\Users\Eternal Sun\PycharmProjects\1\venv\Lib\stanford-corenlp-full-2018-10-05', lang='zh') as nlp:
        print("stanfordcorenlp分词:\n",nlp.word_tokenize(Chinese))

    (6)Hanlp分词工具

    from pyhanlp import *
    print("HanLP分词:\n",HanLP.segment(Chinese))

    分词结果如下:

    二、英文分词工具

    1. NLTK:

    #先分句再分词
    import nltk
    sents = nltk.sent_tokenize(English)
    word = []
    for sent in sents:
        word.append(nltk.word_tokenize(sent))
    print("NLTK先分句再分词:\n",word)
    #分词
    text = nltk.word_tokenize(English)
    print("NLTK直接进行分词:\n",text)

    二者之间的区别在于,如果先分句再分词,那么将保留句子的独立性,即生成结果是一个二维列表,而对于直接分词来说,生成的是一个直接的一维列表,结果如下:

    2. SpaCy:

    import spacy
    from spacy.tokens import Doc
    class WhitespaceTokenizer(object):
        def __init__(self, vocab):
            self.vocab = vocab
    
        def __call__(self, text):
            words = text.split(' ')
            # All tokens 'own' a subsequent space character in this tokenizer
            spaces = [True] * len(words)
            return Doc(self.vocab, words=words, spaces=spaces)
    nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
    nlp.tokenizer = WhitespaceTokenizer(nlp.vocab)
    doc = nlp(English)
    print("spacy分词:")
    print([t.text for t in doc])

    3. StanfordCoreNLP:

    from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
    nlp=StanfordCoreNLP(r'E:\Users\Eternal Sun\PycharmProjects\1\venv\Lib\stanford-corenlp-full-2018-10-05')
    print ("stanfordcorenlp分词:\n",nlp.word_tokenize(English))

    分词结果

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  • 一、中文分词工具 (1)Jieba (2)snowNLP分词工具 (3)thulac分词工具 (4)pynlpir 分词工具 (5)StanfordCoreNLP分词工具 1.from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP 2....

    一、中文分词工具

    (1)Jieba

     

    (2)snowNLP分词工具

     

    (3)thulac分词工具

     

    (4)pynlpir 分词工具

    (5)StanfordCoreNLP分词工具

    1.from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

    2.with StanfordCoreNLP(r'E:\Users\Eternal Sun\PycharmProjects\1\venv\Lib\stanford-corenlp-full-2018-10-05', lang='zh') as nlp:

    3.    print("stanfordcorenlp分词:\n",nlp.word_tokenize(Chinese))

    (6)Hanlp分词工具

     

    分词结果如下:

     

    二、英文分词工具

     

    1. NLTK:

     

    二者之间的区别在于,如果先分句再分词,那么将保留句子的独立性,即生成结果是一个二维列表,而对于直接分词来说,生成的是一个直接的一维列表,结果如下:

     

    2. SpaCy:

     

    3. StanfordCoreNLP:

     

    分词结果

     

     

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  • 英文分词 英文原文:it is a good day! 分词结果:it, is,a, good, day, ! 通过上面的英文分词例子,可以发现英文文本词与词之间有空格或者标点符号,如果想要对这种普通的英文文本进行分词的话是不需要什么算法...

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    英文分词

    中文分词

    机械分词法

    正向最大匹配法

    逆向最大匹配法

    双向最大匹配法

    统计分词法

    语料统计法

    序列标注法


    英文分词

    • 英文原文: it is a good day!
    • 分词结果: it , is , a , good , day , !

    通过上面的英文分词例子,可以发现英文文本词与词之间有空格或者标点符号,如果想要对这种普通的英文文本进行分词的话是不需要什么算法支撑,直接通过空格或者标点来将文本进行分开就可以完成英文分词。

    如果要对多个英文文本分词,要求同时以 , , . , ? , ! , 五个符号分词。为了方便调用,我们将代码写成一个函数。首先对原文本以其中一个规则切分后,再对分好后的文本进行下一个规则的切分,再对分好的文本进行切分,直到按 5 个规则切分完成,最后将切分好的词添加进 tokenized_text 并返回。这里还是把 .split() 方法当作拆分的核心:

    def tokenize_english_text(text):
        # 首先,我们按照标点来分句
        # 先建立一个空集用来,用来将分好的词添加到里面作为函数的返回值
        tokenized_text = []
        # 一个 text 中可能不止一个内容,我们对每个文本单独处理并存放在各自的分词结果中。
        for data in text:
            # 建立一个空集来存储每一个文本自己的分词结果,每对 data 一次操作我们都归零这个集合
            tokenized_data = []
            # 以 '.'分割整个句子,对分割后的每一小快 s:
            for s in data.split('.'):
                # 将's'以 '?'分割,分割后的每一小快 s2:
                for s1 in s.split('?'):
                    # 同样的道理分割 s2,
                    for s2 in s1.split('!'):
                        # 同理
                        for s3 in s2.split(','):
                            # 将 s3 以空格分割,然后将结果添加到 tokenized_data 当中
                            tokenized_data.extend(
                                s4 for s4 in s3.split(' ') if s4 != '')
                            # 括号内的部分拆开理解
                            # for s4 in s3.split(' '):
                            #    if s4!='':  这一步是去除空字符''。注意与' ' 的区别。
            # 将每个 tokenized_data 分别添加到 tokenized_text 当中
            tokenized_text.append(tokenized_data)
    
        return tokenized_text

    写好函数后,我们来调用函数对英文文本分词。为了直观展示,我们自定义多个文本,模拟英文应用中的多个文本:

    a = ['i am a boy?i am a boy ! i am a boy,i', 'god is a girl', 'i love you!']
    result = tokenize_english_text(a)
    result
    
    # 输出结果如下
    # [['i', 'am', 'a', 'boy', 'i', 'am', 'a', 'boy', 'i', 'am', 'a', 'boy', 'i'],
    # ['god', 'is', 'a', 'girl'],
    # ['i', 'love', 'you']]

     

    中文分词

    • 中文原文: 今天是个好日子。
    • 分词结果: 今天 | 是 | 个 | 好 | 日子 。

    在中文中,文本是由连续的字序列构成,词和词之间没有天然的分隔符。不同分词方法的结果会影响到词性,句法等问题。分词作为一个方法,如果运用场景不同,要求不同,最终对任务达到的效果也不同。可以说中文分词相对英文分词有很大的困难。

    机械分词法

    机械分词方法又叫做基于规则的分词方法:这种分词方法按照一定的规则将待处理的字符串与一个词表词典中的词进行逐一匹配,若在词典中找到某个字符串,则切分,否则不切分。机械分词方法按照匹配规则的方式,又可以分为:正向最大匹配法,逆向最大匹配法和双向匹配法三种。

    正向最大匹配法

    正向最大匹配法(Maximum Match Method,MM 法)是指从左向右按最大原则与词典里面的词进行匹配。假设词典中最长词是 𝑚m 个字,那么从待切分文本的最左边取 𝑚m 个字符与词典进行匹配,如果匹配成功,则分词。如果匹配不成功,那么取 𝑚−1m−1 个字符与词典匹配,一直取直到成功匹配为止。

    首先我们先给定文本和字典:

    # 文本
    text = '我们是共产主义的接班人'
    
    # 词典
    dic = ('我们', '是', '共产主义', '的', '接班', '人', '你', '我', '社会', '主义')
    

    然后我们需要遍历词典来求出最长词的长度:

    # 初始最长词长度为 0
    max_len_word0 = 0
    for key in dic:
        # 若当前词长度大于 max_len_word,则将 len(key)值赋值给 max_len_word
        if len(key) > max_len_word0:
            max_len_word0 = len(key)
    

    下面是通过循环来完成 MM 法:

    sent = text
    words = []   # 建立一个空数组来存放分词结果:
    max_len_word = max_len_word0
    # 判断 text 的长度是否大于 0,如果大于 0 则进行下面的循环
    while len(sent) > 0:
        # 初始化想要取的字符串长度
        # 按照最长词长度初始化
        word_len = max_len_word
        # 对每个字符串可能会有(max_len_word)次循环
        for i in range(0, max_len_word):
            # 令 word 等于 text 的前 word_len 个字符
            word = sent[0:word_len]
            # 为了便于观察过程,我们打印一下当前分割结果
            print('用 【', word, '】 进行匹配')
            # 判断 word 是否在词典 dic 当中
            # 如果不在词典当中
            if word not in dic:
                # 则以 word_len - 1
                word_len -= 1
                # 清空 word
                word = []
            # 如果 word 在词典当中
            else:
                # 更新 text 串起始位置
                sent = sent[word_len:]
                # 为了方便观察过程,我们打印一下当前结果
                print('【{}】 匹配成功,添加进 words 当中'.format(word))
                print('-'*50)
                # 把匹配成功的word添加进上面创建好的words当中
                words.append(word)
                # 清空word
                word = []
    
    # 输出结果如下
    # ['我们', '是', '共产主义', '的', '接班', '人']

    逆向最大匹配法

    逆向最大匹配法( Reverse Maximum Match Method, RMM 法)的原理与正向法基本相同,唯一不同的就是切分的方向与 MM 法相反。逆向法从文本末端开始匹配,每次用末端的最长词长度个字符进行匹配。

    双向最大匹配法

    双向最大匹配法(Bi-direction Matching Method ,BMM)则是将正向匹配法得到的分词结果与逆向匹配法得到的分词结果进行比较,然后按照最大匹配原则,选取次数切分最少的作为结果。

    统计分词法

    上面主要讲述了基于字典的分词方法,可以发现基于的字典的方法实现比较简单,而且性能也还不错。但是其有一个缺点,那就是不能切分未登录词(即没有被收录在分词词表中但必须切分出来的词,包括各类专有名词(人名、地名、企业名等)、缩写词、新增词汇等等),也就是不能切分字典里面没有的词。为解决这一问题,于是有学者提出了基于统计的分词方法,包括语料统计法和序列标注法。

    语料统计法

    对于语料统计方法可以这样理解:我们已经有一个由很多个文本组成的的语料库 D ,假设现在对一个句子【我有一个苹果】进行分词。其中两个相连的字 【苹】【果】在不同的文本中连续出现的次数越多,就说明这两个相连字很可能构成一个词【苹果】。与此同时 【个】【苹】 这两个相连的词在别的文本中连续出现的次数很少,就说明这两个相连的字不太可能构成一个词【个苹】。所以,我们就可以利用这个统计规则来反应字与字成词的可信度。当字连续组合的概率高过一个临界值时,就认为该组合构成了一个词语。

    序列标注法

    序列标注方法则将中文分词看做是一个序列标注问题。首先,规定每个字在一个词语当中有着 4 个不同的位置,词首 B,词中 M,词尾 E,单字成词 S。我们通过给一句话中的每个字标记上述的属性,在训练时,输入中文句子和对应的标注序列,训练完成得到一个模型。在测试时,输入中文句子,通过模型运算得到一个标注序列。然后通过标注序列来进行切分句子。目前在实际应用中,jieba 分词是使用率很高的一款工具。

    在使用 jieba 进行分词时,有三种模式可选:

    1、全模式

    import jieba
    string = '我来到中国科学院大学上大学'
    seg_list = jieba.cut(string, cut_all=True)
    '| '.join(seg_list)
    
    # 输出结果如下
    # '我| 来到| 中国| 中国科学院| 科学| 科学院| 学院| 大学| 学上| 大学'

    2、精确模式

    import jieba
    string = '我来到中国科学院大学上大学'
    seg_list = jieba.cut(string, cut_all=False)
    '| '.join(seg_list)
    
    # 输出结果如下
    # '我| 来到| 中国科学院| 大学| 上| 大学'

    3、搜索引擎模式

    import jieba
    string = '我来到中国科学院大学上大学'
    seg_list = jieba.cut_for_search(string)
    '| '.join(seg_list)
    
    # 输出结果如下
    # '我| 来到| 中国| 科学| 学院| 科学院| 中国科学院| 大学| 上| 大学'

    jieba 在某些特定的情况下分词,可能表现不是很好。比如一篇非常专业的计算机技术论文,含有一些特定领域的专有名词。不过,为了解决此类问题, jieba 允许用户自己添加该领域的自定义词典,我们可以提前把这些词加进自定义词典当中,来增加分词的效果。调用的方法是:jieba.load_userdic()

    除了使用 jieba.load_userdic() 函数在分词开始前加载自定义词典之外,还有两种方法在可以在程序中动态修改词典:

    • 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。

    • 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出来

    展开全文
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  • NLP - 分词

    2021-05-01 17:11:03
    文章目录分词方法规则分词统计分词混合分词 分词方法 英文单词天然以空格分隔,汉语对词的构成边界很难进行界定。 中文分词方法可归纳为 规则分词 统计分词 混合分词(规则+统计) 规则分词 人工设立词库,按照...
  • Python自然语言处理分词原理

    千次阅读 2018-06-17 10:31:14
    写在前面入坑自然语言处理,最基本的就是要做文本挖掘,而首先要做的就是文本的预处理。自然语言处理的主要流程可以表示为:文本->分句->分词->词性标注->短语分析->句法分析-&...
  • 英文分词工具有很多,今天我们来使用Jieba、SnowNlp、nltk、thunlp、NLPIR、Stanford等六种工具来对给定中英文文本进行分词、词性标注与命名实体识别。
  • AI-自然语言处理-分词

    2020-05-28 13:53:50
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  • NLP分词技术理论

    2020-05-04 18:00:03
    随着学习和工作的积累,打算从NLP的基础工作开始,包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等,这些技术是NLP上层应用的基础,在工作中,发现很多从业人员缺少对这些工作的重视,尽管深度学习很火,如果对底层...
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  • 自然语言处理中的分词问题总结

    千次阅读 2018-10-29 13:47:46
    自然语言处理中的分词问题总结   众所周知,英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中所有的字连起来才能描述一个意思。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词,有些人...
  • NLP分词

    2017-10-18 00:03:00
    英文分词: #英文分词 import nltk sentence="hello,world" tokens=nltk.word_tokenize(sentence) print(tokens) #['hello', ',', 'world'] #中文分词 import jieba seg_list = jieba.cut("我...
  • NLP中文分词工具比较

    万次阅读 2018-01-19 09:09:18
    THULAC四款python中中文分词的...尝试的有:jieba、SnowNLP(MIT)、pynlpir(大数据搜索挖掘实验室(北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心))、thulac(清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室)
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空空如也

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