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  • 中国最强大的分词工具,最专业的学院研制,高级分词切词工具,系统化的让您了解搜索引擎的切词分词系统,是做SEO的必备辅助工具
  • 结巴中文切词可用

    2015-06-13 22:14:23
    结巴中文切词,可以直接用来切中文;txt、csv、excel都行
  • 中科院切词工具包,直接导入eclipse就可运行
  • 结构化感知器进行中文切词,自然语言处理
  • 语料切词算法研究

    2018-12-17 15:53:00
    语料切词算法研究 1,语料切词需求 实际工程中,常有将文字转为语音播放的需求。比如车辆进场时播放“京B123Y5欢迎光临”,车辆离场时播放“请缴费15元,一路顺风”等。 语料指基础的语音材料,是控制系统提供...

    语料切词算法研究

    1,语料切词需求

    实际工程中,常有将文字转为语音播放的需求。比如车辆进场时播放“京B123Y5欢迎光临”,车辆离场时播放“请缴费15元,一路顺风”等。

     

    语料指基础的语音材料,是控制系统提供的可播放的语音片段。语料库一般包括:单个的字母数字、使用汉字、常用的词语组合如“欢迎光临”、“一路顺风”等。如下表:

    语音索引号

    语音内容

    0

    0

    1

    1

    。。。

     

    9

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    15

    16

    17

    18

    欢迎光临

    19

    一路平安

    20

    此卡

    21

    已过期

    22

    无效

    23

    有效

    24

    有效期

    。。。

     

    37

    A

    38

    B

    。。。

     

    61

    Y

    62

    Z

    63

    64

    。。。

     

    96

    97

    。。。

     

    101

    请缴费

    102

    103

    。。。

     

    112

    113

    114

    谢谢

    115

    欢迎回家

    。。。

     

    161

    欢迎

    162

    泊车

    163

    一路顺风

    。。。

     

    1,语料库

     

    比如,要播放“京B123Y5欢迎光临”,按照上述语料库,分别对应:京à63Bà381à12à23à3Yà615à5,欢迎光临à18,就需要按顺序传递“语音索引号”参数列表:63381,2,3,61,5,18

     

    本文研究对于给定的语料库,输入任意文字字符串,如何高效转换为语料库中对应的“语音索引号”列表。

     

    显然,要实现上述需求,就要对输入的文字串进行切分(即切词),同时切分之后的各部分片段应满足以下要求:

     

    1)        尽可能多地对应于语料库元素,即无法读出的片段尽量少

    2)        优先采用语料库中较长元素,使语音读出更加自然。如,假设语料库中有“有效期”、“有效”、“期”三种元素,那么切词应将“有效期”切为一个词,而不是切为“有效”、“期”2个词。

    3)        计算速度尽可能快,耗用CPU和内存尽可能少。

    2,基本思路

    首先,由于切词的位置和长度不确定,造成切词结果的可能性组合非常大。如输入一个20字符的句子,对于一个语料长度最多10字符的1000条语料库来说,完全的匹配计算次数为:

    1000*10^20次。参照主流PC机每秒100亿次浮点运算的能力,需要时间为10^13秒。而一般实际要求均需要毫秒级反馈,因此采用有效算法进行查找十分必要。

     

    有效算法依赖于有效的查找表,构建一个适合顺序查找的“语料查找表(PLT)”很有必要。以下为构建要点:

    1)        基于语料库

    2)        按语料栏位排序,而不是按索引号排序

    3)        为满足“要求3“,应从第一个字符开始比对和定位,因此对于语料库中不存在首单字索引的语料,要增加“虚拟”语料。如语料库中有“欢迎”一词,但没有“欢”这个字,就增加一条语料“欢”,其索引为 -1,表示不存在。

    4)        扩展PLT栏位:除了语音元素(语料)、索引号以外,增加长度、标记。

    a)         长度为语音元素的字节数。如A长度为1,“欢迎光临“长度为8

    b)        标记为语料查找提供提示。详见第5条。

    5)        为满足“要求2“,在已经查找到语料时,应继续向后查找,看看是否能匹配到更长的语料。假设第L条语料的语音元素为YL),若Y(L)不包含在Y(L+1)中,则不必向后查找,此时第L条语料的“标记”栏位设置为0;否则设置为1,其后凡包含Y(L)的语料,设置“标记”栏位为2.

    3,编制“语料查找表(PLT)”

    语料查找表(PLTPart Lookup Table)编制原理如上,具体编制过程可编程实现。

    如下是依据“表1,语料库”实现的一个PLT

     

    语音元素

    长度

    标记

    索引号

    0

    1

    0

    0

    1

    1

    0

    1

    。。。

     

     

     

    9

    1

    0

    9

    A

    1

    0

    37

    B

    1

    0

    38

    。。。

     

     

     

    Y

    1

    0

    61

    Z

    1

    0

    62

    2

    0

    152

    2

    0

    11

    。。。

     

     

     

    2

    1

    133

    成功

    4

    2

    30

    2

    0

    77

    。。。

     

     

     

    2

    1

    -1

    光临

    4

    2

    165

    2

    1

    -1

    欢迎

    4

    2

    161

    欢迎光临

    8

    2

    18

    欢迎回家

    8

    2

    115

    2

    1

    -1

    及时

    4

    2

    186

    。。。

     

     

     

    2

    1

    -1

    按临时车计费

    12

    2

    204

    2,语料查找表(PLT

    4,基于“语料查找表”的切词算法

    输入:InSentence字符串

    1)        N=0

    2)        N=n+1

    3)        N>length(InSentence)? 若是,结束算法;否则继续4

    4)        InSentenceN个字节ByteN

    5)        ByteN是否在为0-9A-Z之间?若是,则转100;否则转3

    6)        N=n+1

    7)        InSentenceN个汉字符CharN

    8)        PLT中查找长度为2的元素,是否有匹配M?若无,转2;若有,转9

    9)        记录下M的索引为Idx,标记为F

    10)     F是否为0?若是,转100;若否,转11

    11)     M=M+1

    12)     记录M的标记是否为2?若否,转200;否则转13

    13)     M的长度为L,语音元素为CharM 索引号为IdxM

    14)     InSentence长度为L的字符串与CharM比对是否一致。

    15)     若一致,则N=n+L,将索引号IdxM,加入结果集,转2;否则转11

     

    100)PLT中查找ByteN的索引号Idx,加入结果集,转2

     

    200)将索引号Idx,加入结果集,转2

    5,算法测试


     

    输入:你好AB请等待欢迎回来请及时缴费

    返回:,-1,113,37,38,98,161,-1,-1,155,186,174

     

    语料切词表如下:

    语料切词

    语料索引

    -1

    113

    A

    37

    B

    38

    请等待

    98

    欢迎

    161

    -1

    -1

    155

    及时

    186

    缴费

    174

     

     

    可见,除了语料库中不存在的“你”、“回”、“来”这3个词以外,其余输入均进行了正确切分,算法实现了语料切词的3条需求。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/jackkwok/p/10131851.html

    展开全文
  • <div><p>一段带空格的文本切词后,空格会丢失。 这样 "".join(segmenter.segment(string)) != string 语义上不一致。</p><p>该提问来源于开源项目:HIT-SCIR/ltp</p></div>
  • Python jieba切词基础实战

    千次阅读 2017-12-14 17:20:51
    1.主要用于中文文本切词,如果碰到英文单词,也会以英文的默认形式切分 2.可以使用collections中的Counter对切词后的list进行一个topN操作获取最频繁词 3.提取关键词,提供了tf-idf和TextRank 切词注意事项: 1.使用...
    #coding=utf-8
    '''
    Created on 2017-12-11
    
    jieba的主要功能
    1.主要用于中文文本切词,如果碰到英文单词,也会以英文的默认形式切分
    2.可以使用collections中的Counter对切词后的list进行一个topN操作获取最频繁词
    3.提取关键词,提供了tf-idf和TextRank
    切词注意事项:
    1.使用jieba切词,如果发现有些词需要合并或者分开,则进行相应的操作。
    2.在提取关键词时,需要注意停用词和过滤哪些词等。
    '''
    
    import jieba
    
    # 结巴分词分为三种模式:精确模式(默认)、全模式和搜索引擎模式
    # jieba.cut(cut_all=Flase, HMM=_)
    # HMM表示是否使用HMM模型识别未登录的词,默认为Flase
    # 精确模式,能解决歧义,把文本精确的分词(这里玉龙雪山完美分词,但是丽江古城并不能)
    s = "我去云南旅游,不仅去了玉龙雪山,还去丽江古城,很喜欢丽江古城,I am learning SVM_model"
    cut = jieba.cut(s)
    # print type(cut)
    # <type 'generator'>,返回的是一个生成器
    print ','.join(cut)
    # 我,去,云南旅游,,,不仅,去,了,玉龙雪山,,,还,去,丽江,古城,,,很,喜欢,丽江,古城,,,I, ,am, ,learning, ,SVM,_,model
    
    # 全模式,把文本分成尽可能多的词
    s = "我去云南旅游,不仅去了玉龙雪山,还去丽江古城,很喜欢丽江古城"
    cut = jieba.cut(s,cut_all = True)
    # print ','.join(cut)
    # 我,去,云南,云南旅游,旅游,,,不仅,去,了,玉龙,玉龙雪山,雪山,,,还,去,丽江,古城,,,很,喜欢,丽江,古城
    
    # 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
    s = "我去云南旅游,不仅去了玉龙雪山,还去丽江古城,很喜欢丽江古城"
    cut = jieba.cut_for_search(s)
    # print ','.join(cut)
    # 我,去,云南,旅游,云南旅游,,,不仅,去,了,玉龙,雪山,玉龙雪山,,,还,去,丽江,古城,,,很,喜欢,丽江,古城
    
    # 获取词性
    import jieba.posseg as psg
    s = "我去云南旅游,不仅去了玉龙雪山,还去丽江古城,很喜欢丽江古城"
    words = psg.cut(s)
    # for word in words:
    #     print word.word,word.flag
    
    # 并行分词
    #  基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持 Windows。
    # 开启并行分词模式,参数为并行进程数
    # jieba.enable_parallel(4) 
    # 关闭并行分词模式
    # jieba.disable_parallel() 
    
    # 返回词语在原文的起止位置
    # result = jieba.tokenize(u"玉龙雪山")
    # for tk in result:
    #     print("%s \t start at: %d \t end at: %d" %(tk[0], tk[1], tk[2]))
    
    # 自定义词典
    # jieba的自带词典位置例如D:\Python27\Lib\site-packages\jieba\dict.txt,内容格式为词语,次数(优先级,可省略),词性(可省略)
    # 不知道为啥在dict.txt中自定义自己一个词无效,所以自定义一个词典custom.txt,添加"丽江古城"后
    # 可以使用jieba.load_userdict("D:\\Python27\\Lib\\site-packages\\jieba\\custom.txt")
    # 如果想单独使用自己定义的词典,使用jieba.set_dictionary("D:\\Python27\\Lib\\site-packages\\jieba\\custom.txt"),这里在custom.txt中加了丽江古城
    jieba.load_userdict("D:\\Python27\\Lib\\site-packages\\jieba\\custom.txt")
    s = "我去云南旅游,不仅去了玉龙雪山,还去丽江古城,很喜欢丽江古城"
    cut = jieba.cut(s)
    # print ','.join(cut)
    # 我,去,云南旅游,,,不仅,去,了,玉龙雪山,,,还,去,丽江古城,,,很,喜欢,丽江古城
    
    # 动态增加和删除词典
    s = "我喜欢看最强大脑"
    jieba.add_word("最强大脑", freq = 20000, tag = None)
    # jieba.del_word("最强")
    cut = jieba.cut(s)
    # print ','.join(cut)
    # 我,喜欢,看,最强大脑
    
    # 获取出现频率Top n的词
    from collections import Counter
    s = "我去云南旅游,不仅去了玉龙雪山,还去丽江古城,很喜欢丽江古城"
    cut = jieba.cut(s)
    words = list(cut)
    topns = Counter(words).most_common(20)
    for top in topns:
        print top[0],top[1]
    # , 3
    # 去 3
    # 丽江古城 2
    # 不仅 1
    # 了 1
    # 很 1
    # 云南旅游 1
    # 我 1
    # 玉龙雪山 1
    # 喜欢 1
    # 还 1   
    
    # 关键词提取,TF-IDF,TextRank
    import jieba.analyse
    
    # TF-IDF
    # jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
    # –sentence 为待提取的文本
    # –topK 为返回几个 TF*IDF 权重最大的关键词,默认值为 20
    # –withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False
    # –allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选
    # extract_tags方法是通过计算tf*idf返回关键词权重,其中
    # tf为sentence中的词频
    # jieba.analyse.idf为D:\Python27\Lib\site-packages\jieba\analyse\idf.txt中记录的数据,(而没有出现在idf.txt中的词,默认值目前博主也没有明白,总之也比较大)
    seg = jieba.analyse.extract_tags(s, topK = 20, withWeight = True)
    for tag, weight in seg:
        print "%s %s" %(tag, weight)
    cut = jieba.cut(s)
    words = list(cut)
    print len(words)
    # , 3
    # 去 3
    # 丽江古城 2
    # 不仅 1
    # 了 1
    # 很 1
    # 云南旅游 1
    # 我 1
    # 玉龙雪山 1
    # 喜欢 1
    # 还 1   
    # 丽江古城 3.98492250097
    # 云南旅游 2.31677960867
    # 玉龙雪山 1.8174908964
    # 喜欢 0.950431400503
    # 不仅 0.836983596712
    # 16
    # 虽然分词后的数量为16,但是在计算tf值(词频)的时候,会先将停用词(',','去','了','很','我','还')去掉,
    # 原因在源代码tfidf.py中有一句if len(wc.strip()) < 2 or wc.lower() in self.stop_words:,这些字符都小于2
    # 然后再计算tf值,所以这里云南旅游2.31677960867 = 1/6 * 13.900677652
    
    # 把丽江古城的idf=0.11111111加入idf.txt文件,然后再使用
    jieba.analyse.set_idf_path("D:\\Python27\\Lib\\site-packages\\jieba\\analyse\\newidf.txt")
    seg = jieba.analyse.extract_tags(s, topK = 20, withWeight = True)
    for tag, weight in seg:
        print "%s %s" %(tag, weight)
    # 云南旅游 2.31677960867
    # 玉龙雪山 1.8174908964
    # 喜欢 0.950431400503
    # 不仅 0.836983596712
    # 丽江古城 0.0370370366667
    
    # 还可以设置停用词进行过滤
    # 默认的过滤可以在源代码D:\Python27\Lib\site-packages\jieba\analyse\tfidf.py中查看,
    # 英文有默认的停用词STOP_WORDS变量,还有if len(wc.strip()) < 2 or wc.lower() in self.stop_words:的过滤
    # 也可以将过滤词写入文件中,然后调用
    # jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
    
    # jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件,还不知实际用法
    
    
    # # TF-IDF和TextRank关键词提取比较,在网上随便找了一片机器学习的文章,感觉差不多
    # print "TF-IDF"
    # f = open("D:\\tempFiles\\xiaoshuo\\xiaoshuo\\333.txt", "r").read()
    # seg = jieba.analyse.extract_tags(f, topK = 20, withWeight = True,allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))
    # for tag, weight in seg:
    #     print "%s %s" %(tag, weight)
    # # TF-IDF
    # # 机器学习 0.561256690277
    # # 程序员 0.252703836526
    # # 定义 0.225158538822
    # # 垃圾邮件 0.144009795045
    # # 学习 0.108490512994
    # # 领域 0.101639352909
    # # 决策 0.0961011211044
    # # 计算机科学 0.0916201213669
    # # 数据 0.0897907357444
    # # 需要 0.0747876167113
    # # 模型 0.074580168313
    # # 度量 0.070503353081
    # # 邮件 0.0699910062157
    # # 程序 0.0693735607599
    # # 性能 0.0690830592581
    # # 计算机程序 0.0682625688789
    # # 问题 0.0682294981281
    # # 经验 0.0626888909498
    # # 训练 0.0624350485315
    # # 方法 0.0621947421601
    # 
    # 
    # # TextRank
    # # allowPOS词性参数必须要指定
    # # jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
    # print "TextRank"
    # f = open("D:\\tempFiles\\xiaoshuo\\xiaoshuo\\333.txt", "r").read()
    # seg = jieba.analyse.textrank(f, topK = 20, withWeight = True,allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))
    # for tag, weight in seg:
    #     print "%s %s" %(tag, weight)
    # # TextRank
    # # 机器学习 1.0
    # # 定义 0.535912275932
    # # 领域 0.530605296708
    # # 程序员 0.490406514764
    # # 数据 0.459853876866
    # # 需要 0.438028010056
    # # 学习 0.413631251573
    # # 问题 0.387826660578
    # # 方法 0.345708808183
    # # 决策 0.32013868787
    # # 能够 0.317290835203
    # # 模型 0.281383871087
    # # 作为 0.275006501042
    # # 垃圾邮件 0.267333473619
    # # 经验 0.264095802056
    # # 训练 0.237613073156
    # # 程序 0.235826580463
    # # 性能 0.218489306116
    # # 角度 0.201835769997
    # # 邮件 0.195625709773
    
    #  延迟加载机制
    # jieba 采用延迟加载,import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载,一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba,也可以手动初始化。
    # import jieba
    # jieba.initialize()  # 手动初始化(可选)
    展开全文
  • php 分词(切词

    2012-11-14 15:13:48
    php 分词(切词),它能加快“搜索”速度和效率。
  • JAVA中文切词

    2015-05-12 10:22:05
    因项目需要对中文进行切词,故找同事要了段代码,现记录下来,以便日后使用 public static String detailData(String text) throws IOException{ String returnStr = ""; //创建分词对象 ...
    因项目需要对中文进行切词,故找同事要了段代码,现记录下来,以便日后使用

    public static String detailData(String text) throws IOException{
    String returnStr = "";

    //创建分词对象
    Analyzer anal = new IKAnalyzer(true);
    StringReader reader = new StringReader(text);

    //分词
    TokenStream ts = anal.tokenStream("", reader);
    CharTermAttribute term = ts.getAttribute(CharTermAttribute.class);
    while(ts.incrementToken()){
    returnStr = returnStr + term.toString()+"#@@#";
    }
    reader.close();
    return returnStr;
    }

    另:附件1和2放在lib中,附件3放在src根目录
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  • 切词和飘红长度

    2019-08-11 12:21:00
    (一)jieba切词 切词 三种模式: 1) 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析; 2)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来; 3)搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词再次切分,提高召回率...
        

    (一)jieba切词

    切词

    • 三种模式:
      1) 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析;
      2)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来;
      3)搜索引擎模式:在精确模式基础上,对长词再次切分,提高召回率。
    • 用法:
      seg_list = jieba.cut(s, cut_all=True)#全模式
      seg_list = jieba.cut(s, cut_all=False)#精确模式
      jieba.lcut
      jibe.lcut_for_search

    自定义词典

    • 语料库,dict.txt里录入了两万多条词。
    • 虽然 jieba 有新词识别能力,但自行添加新词可以保证更高的正确率
    • 用法:
      jieba.load_userdict(file_name) # file_name
      词典格式和 dict.txt 一样,一个词占一行;每一行分三部分:词语、词频、词性,用空格隔开。
      词频省略时使用自动计算能保证分出该词的词频。

    算法

    • trie,又称前缀树或字典树,是一种有序树,用于保存关联数组,其中的键通常是字符串。一个节点的所有子孙都有相同的前缀,根节点对应空字符串,值是词频。
    • 基于统计词典,构造一个前缀词典;然后利用前缀词典对输入句子进行切分,得到所有的切分可能,根据切分位置,构造一个有向无环图;通过动态规划算法(从后往前,有向无环图从前指向后,对于一个节点,只知道这个节点会指向后面哪些节点,但是我们很难直接知道有哪些前面的节点会指向这个节点)计算得到最大概率路径,也就得到了最终的切分形式。
    • 对于未登录词,利用隐马尔可夫模型进行分词,将分词问题视为一个序列标注问题,其中,句子为观测序列,分词结果为状态序列,有{B、M、E、S}四种状态,分别表示{开始、中间、结束、单个}。首先通过语料训练出隐马尔可夫模型,然后利用Viterbi算法进行求解,最终得到最优的状态序列,然后再根据状态序列,输出分词结果。(齐次马尔科夫性假设,观测独立性假设)

    为什么要切词

    • 词是最小的有意义的语言成分,英文单词之间有空格,而汉语以字为基本单位,词语之间没有明显的区分。飘红长度计算的时候是关键词在title中才飘红,而不是一个字在title中就飘红。

    (二)飘红

    把query进行切词,然后对于每个词,如果这个词在title中,飘红长度就加上这个词的长度,如果这个词在describe中,标红长度加上这个词长度*0.6。

        def s_longest_common_string_uncontinue2(self, dependlist):
            if len(dependlist) != 2:
                return -1
            sentence1 = urllib.unquote(dependlist[0].strip())
            sentence2 = urllib.unquote(dependlist[1].strip())
    
            if len(sentence1) == 0 or len(sentence2) == 0:
                return -1
            if sentence1 == "\N" or sentence2 == "\N":
                return -1
    
            wordlist1 = self.str2word(sentence1)[0]
            word1_num = len(wordlist1)
            word1_len = len(sentence1)
            if word1_num == 0:
                return 0
    
            term_len = 0
            for ele in wordlist1:
                if ele in sentence2:
                    term_len += len(ele)
            return term_len
    
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空空如也

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