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pkuseg：一个多领域中文分词工具包

pkuseg简单易用,支持细分领域分词,有效提升了分词准确度. 目录主要亮点编译和安装各类分词工具包的性能对比使用方式相关论文作者常见问题及解答主要亮点 pkuseg具有如下几个特点: 多领域分词.不同于以往的通用中文分词工具,此工具包同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型.根据待分词文本的领域特点,用户可以自由地选择不同的模型. 我们目前支持了新闻领域,网络领域,医药领域,旅游领域,以及混合领域的分词预训练模型.在使用中,如果用户明确待分词的领域,可加载对应的模型进行…

常用中文分词工具分词&词性标注简单应用（jieba、pyhanlp、pkuseg、foolnltk、thulac、snownlp、nlpir）

1.jieba分词&词性标注 import jieba import jieba.posseg as posseg txt1 =''' 文本一: 人民网华盛顿3月28日电(记者郑琪)据美国约翰斯·霍普金斯大学疫情实时监测系统显示,截至美东时间3月28日下午6时, 美国已经至少有新冠病毒感染病例121117例,其中包括死亡病例2010例. 与大约24小时前相比,美国确诊病例至少增加了20400例,死亡病例至少增加了466例. 目前美国疫情最为严重的仍是纽约州,共有确诊病例至少52410例.此外,新…

中文分词工具简介与安装教程（jieba、nlpir、hanlp、pkuseg、foolnltk、snownlp、thulac）

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…

北大开源全新中文分词工具包：准确率远超THULAC、结巴分词

最近,北大开源了一个中文分词工具包,它在多个分词数据集上都有非常高的分词准确率.其中广泛使用的结巴分词误差率高达 18.55% 和 20.42,而北大的 pkuseg 只有 3.25% 与 4.32%. pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包.它简单易用,支持多领域分词,在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率. 项目地址:https://github.com/lancopku/PKUSeg-python pkuseg 具有如下几个特点: 高分词准…

TypeError: 'module' object is not callable

pkuseg.py 内容如下: import pkusegseg = pkuseg.pkuseg()text = seg.cut('我爱北京天安门')print(text) 原因是py文件名于包名一样导致的.把py文件改下名字就可以了.…

NLP（十三）中文分词工具的使用尝试

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…

基于开源中文分词工具pkuseg-python，我用张小龙的3万字演讲做了测试

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…