接触自然语言处理有一年多了,最基本的一些自然是分词,词性标注,命名实体识别之类的知识,有些应用知道原理是一回事,自己动手做起来又是另外一回事了。最近又开始重操旧业:分词。分词最著名的自然就是中科院的分词系统,这几天接触的ICTCLAS5.0(下载的文件夹名称是:ICTCLAS50_Windows_32_JNI)觉得不错,摸索下,记录下心得和收获。

<一>.使用

http://blog.csdn.net/wangxiafghj/article/details/8147926,我是按照这篇博客的教程操作的,基本没什么问题,可以运行。

收获:

1.TestMain.java文件中就是由两个函数构成,字面理解,一个是处理段落的,一个是处理文本的。我觉得两者没什么大区别,主要的不同是处理段落的函数testICTCLAS_ParagraphProcess(sInput),输入的段落在程序里修改,输出的结果也是直接显示在控制端。处理文本的函数testICTCLAS_FileProcess(),输入是你指定路径下的指定文件,输出也是指定路径下的指定文件。

2.参数的修改,我觉得我使用过程中涉及到的参数修改包括是否选择标注词性,词性标记集的设置,以及文件的路径。

是否标注词性很容易,段落中将ICTCLAS_ParagraphProcess函数最后一个参数改为1即可(1 yes ,0 no);文本中将ICTCLAS_FileProcess函数的第三个参数改为1(1 yes ,0 no)。

程序中词性标记集的设置只写了一次,在函数testICTCLAS_ParagraphProcess(sInput)内部,

//设置词性标注集(0 计算所二级标注集,1 计算所一级标注集,2 北大二级标注集,3 北大一级标注集)
testICTCLAS50.ICTCLAS_SetPOSmap(0);

我觉得这个语句在testICTCLAS_FileProcess()函数中应该再写一次,假如使用者只使用文本形式的而把段落处理的注释掉了,那词性标记集的设置岂不是很麻烦,建议把这句添加到testICTCLAS_FileProcess()函数的相应位置。

文件路径有四条语句需要修改:

//输入文件名
String Inputfilename = "e:/pos/test.txt";
byte[] Inputfilenameb = Inputfilename.getBytes();//将文件名string类型转为byte类型 //分词处理后输出文件名
String Outputfilename = "e:/pos/test_result.txt";
byte[] Outputfilenameb = Outputfilename.getBytes();//将文件名string类型转为byte类型 //文件分词(第一个参数为输入文件的名,第二个参数为文件编码类型,第三个参数为是否标记词性集1 yes,0 no,第四个参数为输出文件名)
testICTCLAS50.ICTCLAS_FileProcess(Inputfilenameb, , , Outputfilenameb); int nCount = ;
String usrdir = "e:/pos/userdict.txt"; //用户字典路径
byte[] usrdirb = usrdir.getBytes();//将string转化为byte类型
//第一个参数为用户字典路径,第二个参数为用户字典的编码类型(0:type unknown;1:ASCII码;2:GB2312,GBK,GB10380;3:UTF-8;4:BIG5)
nCount = testICTCLAS50.ICTCLAS_ImportUserDictFile(usrdirb, );//导入用户字典,返回导入用户词语个数
System.out.println("导入用户词个数" + nCount);
nCount = ; String Outputfilename1 = "e:/pos/testing_result.txt";
byte[] Outputfilenameb1 = Outputfilename1.getBytes();//将文件名string类型转为byte类型

按照自己的要求修改结束就可以运行出自己想要的结果了。

最后一个问题:每种词性标记集中词性代表的含义不太清楚,不废话,继续我的寻表之路。。。。

<二>.词性标注集

程序中提及的词性标注集有四种:0 计算所二级标注集,1 计算所一级标注集,2 北大二级标注集,3 北大一级标注集,但是每种标注集具体的词表还是不清楚,找到了两种标注集,中科院标注集和北大标注集。

中科院标记集

# 1. 名词  (1个一类,7个二类,5个三类)

名词分为以下子类:

n 名词            nr 人名           nr1 汉语姓氏       nr2 汉语名字

nrj 日语人名       nrf 音译人名       ns 地名           nsf 音译地名

nt 机构团体名      nz 其它专名        nl 名词性惯用语    ng 名词性语素

nw 新词

# 2. 时间词(1个一类,1个二类)

t 时间词                   tg 时间词性语素

# 3. 处所词(1个一类)

s 处所词

# 4. 方位词(1个一类)

f 方位词

# 5. 动词(1个一类,9个二类)

v 动词            vd 副动词         vn 名动词         vshi 动词“是”

vyou 动词“有”     vf 趋向动词        vx 形式动词        vi 不及物动词(内动词)

vl 动词性惯用语    vg 动词性语素

# 6. 形容词(1个一类,4个二类)

a 形容词          ad 副形词      an 名形词    ag 形容词性语素    al 形容词性惯用语

# 7. 区别词(1个一类,2个二类)

b 区别词          bl 区别词性惯用语

# 8. 状态词(1个一类)

z 状态词

# 9. 代词(1个一类,4个二类,6个三类)

r 代词            rr 人称代词                 rz 指示代词        rzt 时间指示代词

rzs 处所指示代词   rzv 谓词性指示代词          ry 疑问代词        ryt 时间疑问代词

rys 处所疑问代词   ryv 谓词性疑问代词          rg 代词性语素

# 10. 数词(1个一类,1个二类)

m 数词            mq 数量词

# 11. 量词(1个一类,2个二类)

q 量词            qv 动量词                  qt 时量词

# 12. 副词(1个一类)

d 副词

# 13. 介词(1个一类,2个二类)

p 介词            pba 介词“把”               pbei 介词“被”

# 14. 连词(1个一类,1个二类)

c 连词            cc 并列连词

# 15. 助词(1个一类,15个二类)

u 助词            uzhe 着           ule 了 喽         uguo 过           ude1 的 底

ude2 地           ude3 得           usuo 所           udeng 等 等等 云云

uyy 一样 一般 似的 般                udh 的话          uls 来讲 来说 而言 说来

uzhi 之           ulian 连 (“连小学生都会”)

# 16. 叹词(1个一类)

e 叹词

# 17. 语气词(1个一类)

y 语气词(delete yg)

# 18. 拟声词(1个一类)

o 拟声词

# 19. 前缀(1个一类)

h 前缀

# 20. 后缀(1个一类)

k 后缀

# 21. 字符串(1个一类,2个二类)

x 字符串          xx 非语素字                xu 网址URL

# 22. 标点符号(1个一类,16个二类)

w 标点符号

wkz 左括号,全角:( 〔  [  {  《 【  〖〈   半角:( [ { <

wky 右括号,全角:) 〕  ] } 》  】 〗 〉 半角: ) ] { >

wyz 左引号,全角:“ ‘ 『                      wyy 右引号,全角:” ’ 』

wj 句号,全角:。           ww 问号,全角:? 半角:?    wt 叹号,全角:! 半角:!

wd 逗号,全角:, 半角:,    wf 分号,全角:; 半角: ;   wn 顿号,全角:、

wm 冒号,全角:: 半角: :   ws 省略号,全角:……  …

wp 破折号,全角:——   --   ——-   半角:---  ----

wb 百分号千分号,全角:% ‰   半角:%

wh 单位符号,全角:¥ $ £  °  ℃  半角:$

北大标记集

还增加了一类词:un(未知词),表示不可识别词及用户自定义词组。取英文unknown前两个字母,参考CSW分词中的定义。

坑爹的是我分完的结果竟然都是un,肿么办,哭死!!

今天发现un出现的原因是因为添加了词典,只要是词典中添加的词,词性标注均为un,再想办法搞定这个大词条词性标注的问题吧。

找到的针对上一问题的解决方法了,就是在添加词典的时候将词典中词条的词性标记出来,这样就不会显示出来都是un了。

分词工具ICTCLAS5.0使用心得的更多相关文章

  1. 中文分词工具探析(二):Jieba

    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 + H ...

  2. 中文分词工具探析(一):ICTCLAS (NLPIR)

    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 ...

  3. 开源中文分词工具探析(三):Ansj

    Ansj是由孙健(ansjsun)开源的一个中文分词器,为ICTLAS的Java版本,也采用了Bigram + HMM分词模型(可参考我之前写的文章):在Bigram分词的基础上,识别未登录词,以提高 ...

  4. 开源中文分词工具探析(四):THULAC

    THULAC是一款相当不错的中文分词工具,准确率高.分词速度蛮快的:并且在工程上做了很多优化,比如:用DAT存储训练特征(压缩训练模型),加入了标点符号的特征(提高分词准确率)等. 1. 前言 THU ...

  5. 开源中文分词工具探析(五):FNLP

    FNLP是由Fudan NLP实验室的邱锡鹏老师开源的一套Java写就的中文NLP工具包,提供诸如分词.词性标注.文本分类.依存句法分析等功能. [开源中文分词工具探析]系列: 中文分词工具探析(一) ...

  6. 开源中文分词工具探析(五):Stanford CoreNLP

    CoreNLP是由斯坦福大学开源的一套Java NLP工具,提供诸如:词性标注(part-of-speech (POS) tagger).命名实体识别(named entity recognizer ...

  7. php分词工具scws

    分词工具   sphinx  支持php版本5.2.2~6.0因此选用scws 文档地址 http://www.xunsearch.com/scws/docs.php#instscws 简单的demo ...

  8. 开源中文分词工具探析(七):LTP

    LTP是哈工大开源的一套中文语言处理系统,涵盖了基本功能:分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注.语义依存分析等. [开源中文分词工具探析]系列: 开源中文分词工具探析(一):ICT ...

  9. 开源中文分词工具探析(六):Stanford CoreNLP

    CoreNLP是由斯坦福大学开源的一套Java NLP工具,提供诸如:词性标注(part-of-speech (POS) tagger).命名实体识别(named entity recognizer ...

随机推荐

  1. Leetcode 131. Palindrome Partitioning

    Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome. Return all ...

  2. 【BZOJ-3638&3272&3267&3502】k-Maximum Subsequence Sum 费用流构图 + 线段树手动增广

    3638: Cf172 k-Maximum Subsequence Sum Time Limit: 50 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 174  Solved: 9 ...

  3. D1

    第一天

  4. Python Twisted、Reactor

    catalogue . Twisted理论基础 . 异步编程模式与Reactor . Twisted网络编程 . reactor进程管理编程 . Twisted并发连接 1. Twisted理论基础 ...

  5. MACOS 答题器,界面跳转

    国内OSX开发的资料实在少,甚至连一本开发的书都找不到… 更无语的是,苹果自家的开发文档Sample Code不仅还停留在OC版本,还是MRC的… 在这样的情况下,OSX开发还真得靠“想象力”… 网上 ...

  6. Swift 函数做参数和闭包做参数的一个细节差别

    函数作参数,示例为传入一个String和一个添加前缀的函数,返回一个添加完前缀的String: func demo(str:String,addPrefix:(String)->String)- ...

  7. maven 的 scope的含义

    依赖范围控制哪些依赖在哪些classpath 中可用,哪些依赖包含在一个应用中.让我们详细看一下每一种范围: compile (编译范围) compile是默认的范围:如果没有提供一个范围,那该依赖的 ...

  8. EF-CodeFirst 继承关系TPH、TPT、TPC

    继承关系 面向对象的三大特征之一:继承 ,在开发中起到了重要的作用.我们的实体本身也是类,继承自然是没有问题.下面开始分析 EF里的继承映射关系TPH.TPT.TPC 现在我们有这样一个需求,用户里要 ...

  9. Possion 分布

    泊松分布的概率函数为: \[P(X=k)=\frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda},k=0,1,2,\cdots\] 如果 $X_i  \sim P(\lambda_i)$,并 ...

  10. 【Beta】第三次任务发布

    后端(补做) #86 了解社区新建文章.添加评论(回复)的机制.整理成API文档,包括如何请求新建文章.新建评论(回复).如何获取文章内容和评论内容. 验收条件:文档PM要能看懂. 前端(补做) #8 ...