paip.提升中文分词准确度---新词识别 近来,中文每年大概出现800---1仟个新的词.. 60%的分词错误是由新词导致的 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax  新词的概念   目前,在中文分词领域出现了新词(New Words)和未登录词(Unknown Words)两种概念.很多研究者并没有对未登录词和新词加以区别,认为它们是一样的[12][13].通…

Mmseg中文分词算法解析 @author linjiexing 开发中文搜索和中文词库语义自己主动识别的时候,我採用都是基于mmseg中文分词算法开发的Jcseg开源project.使用场景涉及搜索索引创建时的中文分词.新词发现的中文分词.语义词向量空间构建过程的中文分词和文章特征向量提取前的中文分词等,整体使用下来,感觉jcseg是一个非常优秀的开源中文分词工具,并且可配置和开源的情况下,能够满足非常多场景的中文分词逻辑.本文先把jcseg使用到最主要的mmseg算法解析一下. 1. 中文分…

paip.提升分词---准确度--常用量词表 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax  脚,大,拨,造,等,边,立方公尺,天,盎司,公分,头,筐,筒,回事,平方英里,缕,缗,拳,路,筥,拍,处,拉,颗,担,点钟,拃,缸,册,通,班,脬,招,领,夜,缶,筹,遭,湾,出,抬,腔,觉,女,笔,角,趟,曲,抱,替,罗,罐,网,遍,把,石,蔸,千克,抛,折,环,套,抔,道,…

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paip.中文 分词 -- 同义词大全整理 同义词的处理方法: 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax  去重复 去反意词 合并多词条   a,b>>> a,b,c,d,... tonitsi1_deduli_deFei.txt 14797条词条 tonitsi1_deduli_deFei_join.txt 大概6734条词条 参考:  │  0两万同义词…

一.Lucene提供的分词器StandardAnalyzer和SmartChineseAnalyzer 1.新建一个测试Lucene提供的分词器的maven项目LuceneAnalyzer 2. 在pom.xml里面引入如下依赖 <!-- lucene 核心模块 --> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId&…

paip.中文 分词 ---paoding 3.1 的使用 paoding 3.1 下载: 1 设置字典路径 1 测试代码 1 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax paoding 3.1 下载: Paoding分词器基于Lucene4.x http://git.oschina.net/zhzhenqin/paoding-analysis.git 原项目见 ht…

SCWS是个不错的中文分词解决方案,词库也是hightman个人制作,总不免有些不尽如人意的地方.有些词语可能不会及时被收入词库中. 幸好SCWS提供了词库XDB导出导入词库的工具(phptool_for_scws_xdb.zip),下载后解压至任意文件夹,我解压至“E:/www/tools/scws_xdb/”目录下.在命令行下进入PHP的安装目录,我的目录是”E:/xampp/php“. 步骤1:执行命令行,将词库先导出来,生成一个文本文件(dict.txt): 命令格式为:php dump…

前言:译者实测 PyTorch 代码非常简洁易懂,只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式,即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中,相关的代码后续将会分享. 具体的数据格式,这种方式并不适合处理很多的数据,但是对于 demo 来说非常友好,把英文改成中文,标签改成分词问题中的 "BEMS" 就可以跑起来了. # Make up some training data training_data = [( "the wall street journal reported…

http://h2ex.com/1282 现有分词介绍 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是一个信息时代最重要的技术之一,简单来讲,就是让计算机能够理解人类语言的一种技术.在其中,分词技术是一种比较基础的模块.对于英文等拉丁语系的语言而言,由于词之间有空格作为词边际表示,词语一般情况下都能简单且准确的提取出来.而中文日文等文字,除了标点符号之外,字之间紧密相连,没有明显的词边界,因此很难将词提取出来.分词的意义非常大,在中文中,单字作为最基本的语义单位…