官网:https://pynlpir.readthedocs.io/en/latest/  github:https://github.com/tsroten/pynlpir          NLPIR分词系统前身为2000年发布的ICTCLAS词法分析系统,从2009年开始,为了和以前工作进行大的区隔,并推广NLPIR自然语言处理与信息检索共享平台,调整命名为NLPIR分词系统.             其主要的功能有中文分词,标注词性和获取句中的关键词.         主要用到的函数有两…

传送门: http://www.iteye.com/news/26184-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 + HMM 的ICTCLAS 相类似,Jieba采用的是Unigram + HMM.Unigram假设每个词相互独立,则分词组合的联合概率: \begin{equation} P(c_1^n) = P(w_1^m) = \prod_i P(w_{i}) \label{eq:unigram} \end{eq…

  本文将对三种中文分词工具进行使用尝试,这三种工具分别为哈工大的LTP,结巴分词以及北大的pkuseg.   首先我们先准备好环境,即需要安装三个模块:pyltp, jieba, pkuseg以及LTP的分型模型cws.model.在用户字典中添加以下5个词语: 经 少安 贺凤英 F-35战斗机 埃达尔·阿勒坎   测试的Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import os import jieba import pkuseg from pyltp imp…

做过搜索的同学都知道,分词的好坏直接决定了搜索的质量,在英文中分词比中文要简单,因为英文是一个个单词通过空格来划分每个词的,而中文都一个个句子,单独一个汉字没有任何意义,必须联系前后文字才能正确表达它的意思. 因此,中文分词技术一直是nlp领域中的一大挑战.Python 中有个比较著名的分词库是结巴分词,从易用性来说对用户是非常友好的,但是准确度不怎么好.这几天发现另外一个库,pkuseg-python,看起来应该是北大的某个学生团队弄出来的,因为这方面没看到过多的介绍,pkuseg-pytho…

2.1 jieba 2.1.1 jieba简介 Jieba中文含义结巴,jieba库是目前做的最好的python分词组件.首先它的安装十分便捷,只需要使用pip安装:其次,它不需要另外下载其它的数据包,在这一点上它比其余五款分词工具都要便捷.另外,jieba库支持的文本编码方式为utf-8. Jieba库包含许多功能,如分词.词性标注.自定义词典.关键词提取.基于jieba的关键词提取有两种常用算法,一是TF-IDF算法:二是TextRank算法.基于jieba库的分词,包含三种分词模式: 精准…

汉字是智慧和想象力的宝库. --索尼公司创始人井深大 简介 在英语中,单词就是"词"的表达,一个句子是由空格来分隔的,而在汉语中,词以字为基本单位,但是一篇文章的表达是以词来划分的,汉语句子对词构成边界方面很难界定.例如:南京市长江大桥,可以分词为:"南京市/长江/大桥"和"南京市长/江大桥",这个是人为判断的,机器很难界定.在此介绍中文分词工具jieba,其特点为: 社区活跃.目前github上有19670的star数目 功能丰富,支持关键词提…

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). 作者在论文[1] 中宣称ICTCLAS是基于HHMM(Hierarchical Hidden Markov Model)实现,后在论文[2]中改成了基于层叠隐马尔可夫模型CHMM(Cascaded Hidden Markov Model).我把HHMM的原论文[3]读了一遍,对照ICTCLAS源码,发现I…

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,以提高分词准确度.虽然基本分词原理与ICTLAS的一样,但是Ansj做了一些工程上的优化,比如:用DAT高效地实现检索词典.array + linked-list方式实现分词DAG.支持自定义词典与自定义消歧义规则等. 1. 前言 Ansj支持多种分词方式,其中ToAnalysis为店长推荐款: 它在易用…

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 THULAC所采用的分词模型为结构化感知器(Structured Perceptron, SP),属于两种CWS模型中的Character-Based Model,将中文分词看作为一个序列标注问题:对于字符序列\(C=c_1^n\),找出最有可能的标注序列\(Y=y_1^n\).定义score函数\(S(…