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  • 常用中文分词方法

    千次阅读 2018-06-12 19:22:06
    一、正向最大匹配FMM从左到右将待分词文本中的最多个连续字符与词表匹配,如果匹配上,则切分出一个词。二、逆向最大匹配从右到左将待分词文本中的最多个...四、N-gram双向最大匹配基于字符串的分词方法中的正向最大...

    一、正向最大匹配FMM

    从左到右将待分词文本中的最多个连续字符与词表匹配,如果匹配上,则切分出一个词。

    二、逆向最大匹配

    从右到左将待分词文本中的最多个连续字符与词表匹配,如果匹配上,则切分出一个词。

    三、双向最大匹配

    正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法.如果两个算法得到相同的分词结果,那就认为是切分成功,否则,就出现了歧义现象或者是未登录词问题。

    四、N-gram双向最大匹配

    基于字符串的分词方法中的正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法。然后对两个方向匹配得出的序列结果中不同的部分运用Bi-gram计算得出较大概率的部分。最后拼接得到最佳词序列。

    五、HMM分词

    序列标注

    B:起始词

    M:中间词

    E:结束词

    S:单独的词

    比如:

    ['现在', '', '财政', '', '', '90%', '来自', '乡镇企业', '']

    ['B', 'E', 'S', 'B', 'E', 'S', 'S', 'B', 'M', 'E', 'B', 'E', 'B', 'M', 'M', 'E', 'S']


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  • 中文分词常用方法简述

    千次阅读 2017-10-11 00:00:00
    中文分词就是将一句话分解成一个词一个词,英文中可以用空格来做,而中文需要用一些技术来...此类型中常用的几种分词方法有:1. 正向最大匹配法:假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个,取待处理字符串的前n个字作为
        

    中文分词

    就是将一句话分解成一个词一个词,英文中可以用空格来做,而中文需要用一些技术来处理。

    三类分词算法:

    1. 基于字符串匹配:

    将汉字串与词典中的词进行匹配,如果在词典中找到某个字符串,则识别出一个词。

    优点,速度快,都是O(n)时间复杂度,实现简单。
    缺点,对歧义和未登录词处理不好。

    此类型中常用的几种分词方法有:

    • 1. 正向最大匹配法
      假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个,取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词,则匹配成功,分出该词,然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个字组成的字段重新在词典中匹配;如果没有匹配成功,则将这n个字组成的字段的最后一位剔除,用剩下的n一1个字组成的字段在词典中进行匹配,如此进行下去,直到切分成功为止。(链接:http://www.jianshu.com/p/e978053b0b95)

    • 2. 逆向最大匹配法
      与正向的区别在于如果匹配不成功则减去最前面的一个字。

    • 3. 最少切分
      使每一句中切出的词数最少。

    2. 基于理解:

    通常包括三个部分:分词(用来获得有关词)、句法语义(利用句法和语义信息来对分词歧义进行判断)、总控。

    3. 基于统计:

    对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计,将概率最大的分词结果作为最终结果。常见的模型有HMM和CRF。

    优点,能很好处理歧义和未登录词问题。
    缺点,需要大量的人工标注数据,以及较慢的分词速度。

    部分分词工具:

    中科院计算所NLPIR http://ictclas.nlpir.org/nlpir/
    ansj分词器 https://github.com/NLPchina/ansj_seg
    哈工大的LTP https://github.com/HIT-SCIR/ltp
    清华大学THULAC https://github.com/thunlp/THULAC
    斯坦福分词器,Java实现的CRF算法。 https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml
    Hanlp分词器,求解的是最短路径。 https://github.com/hankcs/HanLP
    结巴分词,基于前缀词典,生成句子中所有可能成词所构成的有向无环图 (DAG),采用动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合,对于未登录词,采用了 HMM 模型,使用 Viterbi 算法。 https://github.com/yanyiwu/cppjieba
    KCWS分词器(字嵌入+Bi-LSTM+CRF),本质上是序列标注。 https://github.com/koth/kcws
    ZPar https://github.com/frcchang/zpar/releases
    IKAnalyzer https://github.com/wks/ik-analyzer


    相关文章:
    一个隐马尔科夫模型的应用实例:中文分词http://www.jianshu.com/p/f140c3a44ab6

    学习资料:
    http://www.jianshu.com/p/e978053b0b95
    https://www.zhihu.com/question/19578687/answer/190569700


    推荐 阅读原文

    也许可以找到你想要的:

    [入门问题][TensorFlow][深度学习][强化学习][神经网络][机器学习][自然语言处理][聊天机器人]


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  • 基于规则的中文分词方法

    千次阅读 2019-06-23 15:51:52
    基于规则的中文分词方法 前记 目前,常见的中文分词方法可以分为三类: 基于字典、词库匹配的分词方法(基于规则) 这种方法是将待分的句子与一个充分大的词典中的词语进行匹配。常用的有:正向最大匹配,逆向最大...

    前记

    目前,常见的中文分词方法可以分为三类:

    1. 基于字典、词库匹配的分词方法(基于规则)
      这种方法是将待分的句子与一个充分大的词典中的词语进行匹配。常用的有:正向最大匹配,逆向最大匹配,最少切分法。实际应用中,将机械分词作为初分手段,利用语言信息提高切分准确率。优先识别具有明显特征的词,以这些词为断点,将原字符串分为较小字符串再机械匹配,以减少匹配错误率,或将分词与词类标注结合。

    2. 基于词频度统计的分词方法(基于统计)
      相邻的字同时出现的次数越多,越有可能构成一个词语,对语料中的字组频度进行统计,基于词的频度统计的分词方法是一种全切分方法。这种方法的代表是jieba分词工具。

    3. 基于知识理解的分词方法。
      该方法主要基于句法、语法分析,并结合语义分析,通过对上下文内容所提供信息的分析对词进行定界,它通常包括三个部分:分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下,分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断。这种分词方式是现在需要攻克的难点。

    根据前面的描述可知,在基于规则进行匹配的时候,我们需要建立一个非常庞大的词典,这样才可能让分词结果变得更加的精确。这个是基于规则分词的缺点,但是基于规则分词效果好是其优点,所有一般情况下,将基于规则的分词方式作为初分的话会比较好。

    基于规则的分词方式的要求

    既然存存在许许多多的分词方式,我们的前人也探究出了最优的分词方式,最优的分词方式往往是基于以下的规则来体现的:

    1、颗粒度越大越好:用于进行语义分析的文本分词,要求分词结果的颗粒度越大,即单词的字数越多,所能表示的含义越确切。

    2、切分结果中非词典词越少越好,单字字典词数越少越好,这里的“非词典词”就是不包含在词典中的单字,而“单字字典词”指的是可以独立运用的单字。

    3、总体词数越少越好,在相同字数的情况下,总词数越少,说明语义单元越少,那么相对的单个语义单元的权重会越大,因此准确性会越高。

    正向最大匹配

    匹配过程

    ​ 从左到右,逐步去掉右部(底部)的字进行新一轮匹配

    逆向最大匹配

    匹配过程

    ​ 从右到左,逐步去掉左部(底部)的字进行新一轮匹配

    双向最大匹配法

    我们可以思考到,正向最大匹配和逆向最大匹配都有其不可不可描述的优点和缺点,这将往往造成一些不可预料的事,当然我们想要减少这种损失,于是出现了双向最大匹配法。双向最大匹配法就是选择最优的正向匹配或者是逆向匹配。

    匹配过程

    ​ 两种算法都切一遍,然后根据大颗粒度词越多越好,非词典词和单字词越少越好的原则,选取其中一种分词结果输出。

    基于规则的匹配方式示例

    首先假设我们的dict中有如下内容:

    研究
    研究生
    生命
    命
    的
    起源
    

    假定最大匹配字数设定为5

    现在我们要将 研究生命的起源 这一句话进行分词

    正向最大匹配过程

    按照示例,首先取出5个字:研究生命的

    按照粒度从大到小,到词典中去进行匹配,发现 研究生 这个词在词典中,即第一次匹配完成;

    删除这个词语,然后重新取出要分词的内容为: 命的起源

    同样,按照粒度大小的规则,5个字、4个字、3个字、2个字都没有匹配,那么可以第二次匹配的结果:

    同理。最后正向最大匹配的所分词出来的结果为:研究生/命/的/起源

    逆向最大匹配过程

    首先逆向取出5个字: 生命的起源

    然后从右到做从5个字(生命的起源)发现不匹配、4个字(名的起源)不匹配、3个字(的起源),2个字匹配,即第一次切分出来的结果为:起源

    第二次取出5个字为:研究生命的…

    最终切分出来的结果为:研究/生命/的/起源

    双向最大匹配法

    根据分词规则,选择最优的一个分词方式。

    Reference

    https://josh-persistence.iteye.com/blog/2243380

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  • 常用中文分词框架

    2020-08-06 09:37:46
    首先介绍之前测试过的8款中文分词工具,这几款工具可以直接在AINLP公众号后台在线测试,严格的说,它们不完全是纯粹的中文分词工具,例如SnowNLP, Thulac, HanLP,LTP,CoreNLP都是很全面的(中文)自然语言处理工具...

    首先介绍之前测试过的8款中文分词工具,这几款工具可以直接在AINLP公众号后台在线测试,严格的说,它们不完全是纯粹的中文分词工具,例如SnowNLP, Thulac, HanLP,LTP,CoreNLP都是很全面的(中文)自然语言处理工具。安装这些模块其实很简单,只要按官方文档的方法安装即可,以下做个简单介绍,主要是在Python3.x & Ubuntu16.04 的环境下测试及安装这些中文分词器。

    再附加介绍12款其他的中文分词工具或者中文分词模块,最后的两款fnlp和ansj是比较棒的java中文分词工具,貌似还没有python接口,记录一下。这些中文分词工具我没有测试,感兴趣的同学可以动手试试。

    1) Jieba: https://github.com/fxsjy/jieba

    “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件(这个还是比较好用的)

    "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.

    特点
    支持三种分词模式:

    精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;
    全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;
    搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。
    支持繁体分词

    支持自定义词典

    MIT 授权协议

    安装:

    代码对 Python 2/3 均兼容

    全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba
    半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 python setup.py install
    手动安装:将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录

    中文分词示例:

     

    2) SnowNLP: https://github.com/isnowfy/snownlp

    SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode。

    Features
    中文分词(Character-Based Generative Model)
    词性标注(TnT 3-gram 隐马)
    情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其他的一些可能效果不是很好,待解决)
    文本分类(Naive Bayes)
    转换成拼音(Trie树实现的最大匹配)
    繁体转简体(Trie树实现的最大匹配)
    提取文本关键词(TextRank算法)
    提取文本摘要(TextRank算法)
    tf,idf
    Tokenization(分割成句子)
    文本相似(BM25)
    支持python3(感谢erning)

    安装:
    $ pip install snownlp

    中文分词示例:

     

    3) PkuSeg: https://github.com/lancopku/pkuseg-python

    pkuseg多领域中文分词工具; The pkuseg toolkit for multi-domain Chinese word segmentation

    主要亮点
    pkuseg具有如下几个特点:

    多领域分词。不同于以往的通用中文分词工具,此工具包同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。根据待分词文本的领域特点,用户可以自由地选择不同的模型。 我们目前支持了新闻领域,网络领域,医药领域,旅游领域,以及混合领域的分词预训练模型。在使用中,如果用户明确待分词的领域,可加载对应的模型进行分词。如果用户无法确定具体领域,推荐使用在混合领域上训练的通用模型。各领域分词样例可参考 example.txt。
    更高的分词准确率。相比于其他的分词工具包,当使用相同的训练数据和测试数据,pkuseg可以取得更高的分词准确率。
    支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。
    支持词性标注。

    编译和安装
    目前仅支持python3
    为了获得好的效果和速度,强烈建议大家通过pip install更新到目前的最新版本
    通过PyPI安装(自带模型文件):

    pip3 install pkuseg
    之后通过import pkuseg来引用
    建议更新到最新版本以获得更好的开箱体验:

    pip3 install -U pkuseg

    中文分词示例:

     

    4) THULAC: https://github.com/thunlp/THULAC-Python

    THULAC:一个高效的中文词法分析工具包

    THULAC(THU Lexical Analyzer for Chinese)由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包,具有中文分词和词性标注功能。THULAC具有如下几个特点:

    能力强。利用我们集成的目前世界上规模最大的人工分词和词性标注中文语料库(约含5800万字)训练而成,模型标注能力强大。
    准确率高。该工具包在标准数据集Chinese Treebank(CTB5)上分词的F1值可达97.3%,词性标注的F1值可达到92.9%,与该数据集上最好方法效果相当。
    速度较快。同时进行分词和词性标注速度为300KB/s,每秒可处理约15万字。只进行分词速度可达到1.3MB/s。
    编译和安装
    python版(兼容python2.x版和python3.x版)
    从github下载(需下载模型文件,见获取模型)

    将thulac文件放到目录下,通过 import thulac 来引用
    thulac需要模型的支持,需要将下载的模型放到thulac目录下。
    pip下载(自带模型文件)

    pip install thulac
    通过 import thulac 来引用

    中文分词示例:

     

    5) pyhanlp: https://github.com/hankcs/pyhanlp

    pyhanlp: Python interfaces for HanLP

    自然语言处理工具包HanLP的Python接口, 支持自动下载与升级HanLP,兼容py2、py3。

    安装
    pip install pyhanlp

    注意pyhanlp安装之后使用的时候还会自动下载相关的数据文件,zip压缩文件600多M,速度有点慢,时间有点长

    中文分词示例:


    6)FoolNLTK:https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK

    特点
    可能不是最快的开源中文分词,但很可能是最准的开源中文分词
    基于BiLSTM模型训练而成
    包含分词,词性标注,实体识别, 都有比较高的准确率
    用户自定义词典
    可训练自己的模型
    批量处理

    定制自己的模型
    get clone https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK.git
    cd FoolNLTK/train
    详细训练步骤可参考文档

    仅在linux Python3 环境测试通过

    安装,依赖TensorFlow, 会自动安装:
    pip install foolnltk

    中文分词示例:


    7) LTP: https://github.com/HIT-SCIR/ltp

    pyltp: https://github.com/HIT-SCIR/pyltp

    pyltp 是 语言技术平台(Language Technology Platform, LTP) 的 Python 封装。

    安装 pyltp
    注:由于新版本增加了新的第三方依赖如dynet等,不再支持 windows 下 python2 环境。
    使用 pip 安装
    使用 pip 安装前,请确保您已安装了 pip

    $ pip install pyltp
    接下来,需要下载 LTP 模型文件。

    下载地址 - `模型下载 http://ltp.ai/download.html`_
    当前模型版本 - 3.4.0
    注意在windows下 3.4.0 版本的 语义角色标注模块 模型需要单独下载,具体查看下载地址链接中的说明。
    请确保下载的模型版本与当前版本的 pyltp 对应,否则会导致程序无法正确加载模型。

    从源码安装
    您也可以选择从源代码编译安装

    $ git clone https://github.com/HIT-SCIR/pyltp
    $ git submodule init
    $ git submodule update
    $ python setup.py install
    安装完毕后,也需要下载相应版本的 LTP 模型文件。

    这里使用"pip install pyltp"安装,安装完毕后在LTP模型页面下载模型数据:http://ltp.ai/download.html,我下载的是 ltp_data_v3.4.0.zip ,压缩文件有600多M,解压后1.2G,里面有不同NLP任务的模型。

    中文分词示例:

     

    8) Stanford CoreNLP: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/
    stanfordcorenlp: https://github.com/Lynten/stanford-corenlp

    这里用的是斯坦福大学CoreNLP的python封装:stanfordcorenlp

    stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP. It provides a simple API for text processing tasks such as Tokenization, Part of Speech Tagging, Named Entity Reconigtion, Constituency Parsing, Dependency Parsing, and more.

    安装很简单,pip即可:

    pip install stanfordcorenlp

    但是要使用中文NLP模块需要下载两个包,在CoreNLP的下载页面下载模型数据及jar文件,目前官方是3.9.1版本:

    https://nlp.stanford.edu/software/corenlp-backup-download.html

    第一个是:stanford-corenlp-full-2018-02-27.zip
    第二个是:stanford-chinese-corenlp-2018-02-27-models.jar

    前者解压后把后者也要放进去,否则指定中文的时候会报错。

    中文分词使用示例:

     

    9) NLPIR: NLPIR大数据语义智能分析平台
    https://github.com/NLPIR-team/NLPIR
    Python接口:https://github.com/tsroten/pynlpir

    10)DeepNLP: Deep Learning NLP Pipeline implemented on Tensorflow
    深度学习中文(分词)NLP工具
    https://github.com/rockingdingo/deepnlp

    11) kcws: Deep Learning Chinese Word Segment
    深度学习中文分词
    https://github.com/koth/kcws

    12) ID-CNN-CWS: Source codes and corpora of paper "Iterated Dilated Convolutions for Chinese Word Segmentation"
    基于迭代卷积神经网络的中文分词
    https://github.com/hankcs/ID-CNN-CWS

    13)Genius: a chinese segment base on crf
    中文分词 (Python) Genius是一个开源的python中文分词组件,采用 CRF(Conditional Random Field)条件随机场算法。
    https://github.com/duanhongyi/genius

    14)YaYaNLP:Pure python NLP toolkit
    纯python编写的中文自然语言处理包
    https://github.com/Tony-Wang/YaYaNLP

    15)小明NLP:提供中文分词, 词性标注, 拼写检查,文本转拼音,情感分析,文本摘要,偏旁部首
    https://github.com/SeanLee97/xmnlp

    16)loso: Chinese segmentation library
    https://github.com/fangpenlin/loso

    17) yaha:"哑哈"中文分词
    更快或更准确,由你来定义。通过简单定制,让分词模块更适用于你的需求。 "Yaha" You can custom your Chinese Word Segmentation efficiently by using Yaha
    https://github.com/jannson/yaha

    18) ChineseWordSegmentation:无需语料库的中文分词
    https://github.com/Moonshile/ChineseWordSegmentation

    19) fnlp: 中文自然语言处理工具包 Toolkit for Chinese natural language processing
    https://github.com/FudanNLP/fnlp
    这一款出自复旦NLP组,Java实现,貌似还没有Python接口。

    20)ansj分词
    ict的真正java实现.分词效果速度都超过开源版的ict. 中文分词,人名识别,词性标注,用户自定义词典
    这一款也是一个很棒的中文分词工具,不过貌似也没有很好的Python接口。

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