Hanlp中使用纯JAVA实现CRF分词 与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词.N-最短路径分词相比,基于条件随机场(CRF)的分词对未登录词有更好的支持.本文(HanLP)使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码,内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存,得到了一个高性能的中文分词器. 开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源:http://hanlp.com/ CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗…

http://langiner.blog.51cto.com/1989264/379166 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://langiner.blog.51cto.com/1989264/379166 条件随机场 (CRF) 分词序列谈之一Langiner 判别式机器学习技术来解决分词问题,其中判别式机器学习技术主要代表有条件随机场,最大熵/隐马尔科夫最大熵.感知机,支撑向量机等,有关它们的相同点与不同点以后有…

 CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题. [gerative-discriminative.png] CRF训练 这类耗时的任务,还是交给了用C++实现的CRF++.关于CRF++输出的CRF模型,请参考<CRF++模型格式说明>. CRF解码 解码采用维特比算法实现.并且稍有改进,用中文伪码与白话描述如下: 首先任何字的标签不仅取决于它自己的参数,还取决于前一个字的标签.但是第一个字前面并没有字,何来标签?所以第一个字的处理…

与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词.N-最短路径分词相比,基于随机条件场(CRF)的分词对未登录词有更好的支持.本文(HanLP)使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码,内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存,得到了一个高性能的中文分词器. CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题. CRF训练 这类耗时的任务,还是交给了用C++实现的CRF++.关于CRF++输出的CRF模型,请参考<…

1.linux下安装crf工具包 先下载CRF++-0.58.tar.xz,在Linux环境下安装CRF工具包 https://github.com/taku910/crfpp 解压到某一个目录下面 打开控制台,切换到解压目录 依次输入命令: ./configure sudo make sudo make install 其间,出现问题: 发现是make和make install没用sudo命令,权限不够,导致不能创建一些目录. 2.使用 https://blog.csdn.net/wqx141…

http://blog.csdn.net/marising/article/details/5769653…

目录 前言 目录 条件随机场(conditional random field CRF) 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验结果 参考文献 前言 通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型…

这是另一套基于CRF的词法分析系统,类似感知机词法分析器,提供了完善的训练与分析接口. CRF的效果比感知机稍好一些,然而训练速度较慢,也不支持在线学习. 默认模型训练自OpenCorpus/pku98/199801.txt,随hanlp 1.6.2以上版本发布. 语料格式等与感知机词法分析器相同,请先阅读<感知机词法分析器>. 中文分词 训练 CRFSegmenter segmenter = new CRFSegmenter(null); segmenter.train("data…

http://www.tuicool.com/articles/zq2yyi   http://blog.csdn.net/u010189459/article/details/38546115 主题 中文分词Python 本文运用字标注法进行中文分词,使用4-tag对语料进行字标注,观察分词效果.模型方面选用开源的条件随机场工具包“ CRF++: Yet Another CRF toolkit ”进行分词. 本文使用的中文语料资源是SIGHAN提供的 backoff 2005 语料,目前封闭测…

http://biancheng.dnbcw.info/java/341268.html CRF简介 Conditional Random Field:条件随机场,一种机器学习技术(模型) CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域,其在NLP技术领域中主要用于文本标注,并有多种应用场景,例如: 分词(标注字的词位信息,由字构词) 词性标注(标注分词的词性,例如:名词,动词,助词) 命名实体识别(识别人名,地名,机构名,商品名等具有一定内在规律的实体名词) 本文主要描述如何使用CR…

工具包:https://taku910.github.io/crfpp/#tips 语料:http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/ 安装: 1)下载linux版本CRF++包-----CRF++-0.58.tar.gz,并解压. 2)cd CRF++-0.58 3)./configure 4)sudo make 5)sudo make install 若出现ImportError: libcrfpp.so.0: cannot open shared o…

基于HanLP,支持包括Solr(7.x)在内的任何基于Lucene(7.x)的系统. Maven <dependency> <groupId>com.hankcs.nlp</groupId> <artifactId>hanlp-lucene-plugin</artifactId> <version>1.1.6</version> </dependency> Solr快速上手 1.将hanlp-portable…

HanLP分词命名实体提取详解   分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章,文章中分享的内容略有一段时间(使用的hanlp版本比较老),最新一版的hanlp已经出来了,也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升! 文本挖掘是抽取有效.新颖.有用.可理解的.散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程.对于文本来说,由于语言组织形式各异,表达方式多样,文本里面提到的很多要素,如人名.手机号.组织名.地名等都称之为实体.在工程领域,招投标文件里的这些实体信息至…

pyhanlp 中文词性标注与分词简介 pyhanlp实现的分词器有很多,同时pyhanlp获取hanlp中分词器也有两种方式 第一种是直接从封装好的hanlp类中获取,这种获取方式一共可以获取五种分词器,而现在默认的就是第一种维特比分词器 1.维特比 (viterbi):效率和效果的最佳平衡.也是最短路分词,HanLP最短路求解采用Viterbi算法 2.双数组trie树 (dat):极速词典分词,千万字符每秒(可能无法获取词性,此处取决于你的词典) 3.条件随机场 (crf):分词.词性标注…

以前发布过HanLP的Lucene插件,后来很多人跟我说其实Solr更流行(反正我是觉得既然Solr是Lucene的子项目,那么稍微改改配置就能支持Solr),于是就抽空做了个Solr插件出来,开源在Github上,欢迎改进. HanLP中文分词solr插件支持Solr5.x,兼容Lucene5.x. 图1 快速上手 1.将hanlp-portable.jar和hanlp-solr-plugin.jar共两个jar放入${webapp}/WEB-INF/lib下 2.修改solr core的配置…

自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义.那么,什么是自然语言处理呢?在没有接触到大数据这方面的时候,也只是以前在学习计算机方面知识时听说过自然语言处理.书本上对于自然语言处理的定义或者是描述太多专业化.换一个通俗的说法,自然语言处理就是把我们人类的语言通过一些方式或者技术翻译成机器可以读懂的语言. 人类的语言太多,计算机技术起源于外国,所以一直以来自然语言处理基本都是围绕英语的.中文自然语言处理当然就是将我们的中文翻译成机器可以识别读懂的指令.中文的博大精深相信每一…

CRF简介 Conditional Random Field:条件随机场,一种机器学习技术(模型) CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域,其在NLP技术领域中主要用于文本标注,并有多种应用场景,例如: 分词(标注字的词位信息,由字构词) 词性标注(标注分词的词性,例如:名词,动词,助词) 命名实体识别(识别人名,地名,机构名,商品名等具有一定内在规律的实体名词) 本文主要描述如何使用CRF技术来进行中文分词. CRF VS 词典统计分词 基于词典的分词过度依赖词典和规则库,因…

本文为本人学习pyhanlp的笔记,大多知识点来源于GitHubhttps://github.com/hankcs/HanLP/blob/master/README.md,文中的demo代码来源于该GitHub主 what's the pyhanlp pyhanlp是HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 安装时可能遇到的问题: 报错:error: Microsoft Visual C++ 14.0 is r…

HanLP 中文分词器是一个开源的分词器,是专为Elasticsearch而设计的.它是基于HanLP,并提供了HanLP中大部分的分词方式.它的源码位于: https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanl 从Elasticsearch 5.2.2开始,一直有跟随Elasticsearch的不同发行版而更新. 安装 1) 方式一: a. 下载对应的release安装包,最新release包可从baidu盘下载(链接:https:/…

文章大纲 Elastic search & kibana & 分词器 安装 版本控制 下载地址 Elastic search安装 kibana 安装 分词器配置 Elastic search & kibana & 分词器 安装 版本控制 ES版本:7.2.0 分词器版本: kibana 版本:7.2.0 下载地址 ES 下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-2-0 kib…

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…

以前发布过HanLP的Lucene插件,后来很多人跟我说其实Solr更流行(反正我是觉得既然Solr是Lucene的子项目,那么稍微改改配置就能支持Solr),于是就抽空做了个Solr插件出来,开源在Github上,欢迎改进. HanLP中文分词solr插件支持Solr5.x,兼容Lucene5.x. 快速上手 将hanlp-portable.jar和hanlp-solr-plugin.jar共两个jar放入${webapp}/WEB-INF/lib下 修改solr core的配置文件${cor…

IK是基于字典的一款轻量级的中文分词工具包,可以通过elasticsearch的插件机制集成: 一.集成步骤 1.在elasticsearch的安装目录下的plugin下新建ik目录: 2.在github下载对应版本的ik插件: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v6.8.12 3.解压插件文件,并重启elasticsearch,可以看到如下已经加载了ik插件: [2022-01-11T15:22:54…

3000篇搜狐新闻语料数据预处理器的python实现 白宁超 2017年5月5日17:20:04 摘要: 关于自然语言处理模型训练亦或是数据挖掘.文本处理等等,均离不开数据清洗,数据预处理的工作.这里的数据不仅仅指狭义上的文本数据,当然也包括视频数据.语音数据.图片数据.监控的流数据等等.其中数据预处理也有必要强调下,决然不是简单是分词工具处理后,去去停用词那么简单.即使去停用词,你选择的粒度尺寸也是有影响的,这跟工作性质和精确度要求也有着紧密的联系.其次选择多大的规模以及怎样维度都是有讲究的.…

论文名和编号 摘要/引言 相关背景和工作 论文方法/模型 实验(数据集)及 分析(一些具体数据) 未来工作/不足 是否有源码 问题 原因 解决思路 优势 基于表示学习的中文分词 编号:1001-9081(2016)10-2794-05 1.为提高中文分词的准确率和未登录词识别率. 1.分词后计算机才能得知中文词语的确切边界,进而理解文本中所包含的语义信息.中文分词是中文自然语言处理的一项基础性工作,是中文信息处理技术发展的技术瓶颈. 1.使用skip-gram模型将文本中的词映射为高维向量空间中…

HanLP 自然语言处理 for nodejs ·支持中文分词(N-最短路分词.CRF分词.索引分词.用户自定义词典.词性标注),命名实体识别(中国人名.音译人名.日本人名.地名.实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析.CRF依存句法分析) 环境要求 java 1.8 nodejs >= 6 docker ·build image cd node-hanlp ./scripts/build-docker-image.…

基于 HanLP 的 Elasticsearch 中文分词插件,核心功能: 兼容 ES 5.x-7.x: 内置词典,无需额外配置即可使用: 支持用户自定义词典: 支持远程词典热更新(待开发): 内置多种分词模式,适合不同场景: 拼音过滤器(待开发): 简繁体转换过滤器(待开发). 版本 插件版本和 ES 版本一致,直接下载对应版本的插件进行安装即可. ·插件开发完成时,最新版本已经为 6.5.2 了,所以个人只对典型的版本进行了测试: ·5.X 在 5.0.0.5.5.0 版本进行了测试: ·6…

HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 使用命令hanlp来验证安装,如因网络等原因自动安装失败,可参考手动配置或Windows指南. 命令行 中文分词 使用命令hanlp segment进入交互分词模式,输入一个句子并回车,HanLP会输出分词结果: $ hanlp segment 商品和服务 商品/n 和/cc 服务/vn 当下雨天地面积水分外严重 当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/…

手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中结巴分词使用手记 HanLP方法封装类: # -*- coding:utf-8 -*- # Filename: main.py from jpype import * startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.…

支持中文分词(N-最短路分词.CRF分词.索引分词.用户自定义词典.词性标注),命名实体识别(中国人名.音译人名.日本人名.地名.实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析.CRF依存句法分析).提供Lucene插件,兼容Lucene4.x. HanLP: Han Language Processing 汉语言处理包 HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进自然语言处理在生产环境中的应用.HanLP…