Hanlp自然语言处理中的词典格式说明
使用过hanlp的都知道hanlp中有许多词典,它们的格式都是非常相似的,形式都是文本文档,随时可以修改。本篇文章详细介绍了hanlp中的词典格式,以满足用户自定义的需要。
基本格式
词典分为词频词性词典和词频词典。
1、词频词性词典(如CoreNatureDictionary.txt)
(1)每一行代表一个单词,格式遵从[单词] [词性A] [A的频次] [词性B] [B的频次] ...。
(2)支持省略词性和频次,直接一行一个单词。
(3).txt词典文件的分隔符为空格或制表符,所以不支持含有空格的词语。如果需要支持空格,请使用英文逗号,分割的纯文本.csv文件。在使用Excel等富文本编辑器时,则请注意保存为纯文本形式。
2、词频词典(如CoreNatureDictionary.ngram.txt)
(1)每一行代表一个单词或条目,格式遵从[单词] [单词的频次]。
(2)每一行的分隔符为空格或制表符。
少数词典有自己的专用格式,比如同义词词典兼容《同义词词林扩展版》的文本格式,而转移矩阵词典则是一个csv表格。
下文主要介绍通用词典,如不注明,词典特指通用词典。
数据结构
Trie树(字典树)是HanLP中使用最多的数据结构,为此,我实现了通用的Trie树,支持泛型、遍历、储存、载入。
用户自定义词典采用AhoCorasickDoubleArrayTrie和二分Trie树储存,其他词典采用基于双数组Trie树(DoubleArrayTrie)实现的AC自动机AhoCorasickDoubleArrayTrie。关于一些常用数据结构的性能评估,请参考wiki。
储存形式
词典有两个形态:文本文件(filename.txt)和缓存文件(filename.txt.bin或filename.txt.trie.dat和filename.txt.trie.value)。
1、文本文件
·采用明文储存,UTF-8编码,CRLF换行符。
2、缓存文件
(1)就是一些二进制文件,通常在文本文件的文件名后面加上.bin表示。有时候是.trie.dat和.trie.value。后者是历史遗留产物,分别代表trie树的数组和值。
(2)如果你修改了任何词典,只有删除缓存才能生效。
修改方法
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();
(1)核心词性词频词典
a)比如你在data/dictionary/CoreNatureDictionary.txt中发现了一个不是词的词,或者词性标注得明显不对,那么你可以修改它,然后删除缓存文件使其生效。
B)目前CoreNatureDictionary.ngram.txt的缓存依赖于CoreNatureDictionary.txt的缓存,修改了后者之后必须同步删除前者的缓存,否则可能出错
(2)核心二元文法词典
a) 二元文法词典data/dictionary/CoreNatureDictionary.ngram.txt储存的是两个词的接续,如果你发现不可能存在这种接续时,删掉即可。
B)你也可以添加你认为合理的接续,但是这两个词必须同时在核心词典中才会生效。
(3)命名实体识别词典
a)基于角色标注的命名实体识别比较依赖词典,所以词典的质量大幅影响识别质量。
b)这些词典的格式与原理都是类似的,请阅读相应的文章或代码修改它。
Hanlp自然语言处理中的词典格式说明的更多相关文章
- 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史(转载)
转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张 ...
- zz从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么 ...
- (转)注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用
注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html 近年来,深度 ...
- 注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用
注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了 ...
- Ansj分词双数组Trie树实现与arrays.dic词典格式
http://www.hankcs.com/nlp/ansj-word-pairs-array-tire-tree-achieved-with-arrays-dic-dictionary-format ...
- 自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism)
自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,之前我对早期注意力 ...
- 自然语言处理中的N-Gram模型
N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理.另外一方面,N-Gram的另外一个作用是 ...
- (zhuan) 自然语言处理中的Attention Model:是什么及为什么
自然语言处理中的Attention Model:是什么及为什么 2017-07-13 张俊林 待字闺中 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model( ...
- [转]自然语言处理中的Attention Model:是什么及为什么
自然语言处理中的Attention Model:是什么及为什么 https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50550211 /* 版权声明:可以 ...
随机推荐
- C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别
关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸 识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenC ...
- RabbitMq(6) 如何保证消息不丢包
RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知 ...
- C#时间戳的简单实现
Introduction: 在项目开发中,我们都经常会用到时间戳来进行时间的存储和传递,最常用的Unix时间戳(TimeStamp)是指格林尼治时间1970年1月1日0时(北京时间1970年1月1日8 ...
- input 文本框自动显示光标
使用$("#votetitle").focus();没起作用 使用document.getElementById("votetitlechild").focus ...
- restore not found的错误
tensorflow保存模型后,restore的时候报参数not found是什么原因呢 一般预测的流程是:建图然后restore参数,很有可能你的变量作用域和train的时候不一样,那么在现在的变量 ...
- [uva P1601] The Morning after Halloween
[uva P1601] The Morning after Halloween 题目链接 非常经典的一道题目,lrj的书上也有(貌似是紫书?). 其实这题看起来就比较麻烦.. 首先要保证小鬼不能相遇, ...
- 一次完整的http事务的过程
1.域名解析 2.发起TCP三次握手 3.建立TCP连接以后发起http请求 4.服务器端响应请求,浏览器得到html代码 5.浏览器解析html代码并请求html中的资源 6.浏览器对页面进行渲染呈 ...
- 最全的测试用例(UI)
一.文本框为字符型 必填项非空校验: 1.必填项未输入--程序应提示错误: 2.必填项只输入若干个空格,未输入其它字符--程序应提示错误: 字段唯一性校验:(不是所有字段都作此项校 ...
- 用Nginx给网站做一个简单的防盗链
目录结构 Nginx防盗链配置 有些时候,大家不想让别人调用自己的图片,一是因为个人版权的问题,再一点就是会增加服务器的负载.还会产生一些没必要的流量. 其实在Nginx里面,很容易就做到防盗链的,在 ...
- NVMe概述
目前企业SSD市场按照接口协议主要分为SATA SSD,PCIe SSD和NVMe SSD,其中SATA SSD沿用了传统的HDD使用的SATA协议,在企业应用和服务器兼容性上具有优势:而PCIe S ...