N最短路径算法是一种基于词典的分词算法. 每个句子将生成一个有向无环图, 每个字作为图的一个定点, 边代表可能的分词. 在上图中, 边的起点为词的第一个字, 边的终点为词尾的下一个字. 边1表示"我"字单字成词, 边2表示"只是"可以作为一个单词. 每个边拥有一个权值, 表示该词出现的概率. 最简单的做法是采用词频作为权值, 也可以采用TF-IDF值作为权值提高对低频词的分词准确度. N最短路径分词即在上述有向无环图中寻找N条权值和最大的路径, 路径上的边标志了最可…

本篇给大家分享baiziyu 写的HanLP 中的N-最短路径分词.以为下分享的原文,部分地方有稍作修改,内容仅供大家学习交流! 首先说明在HanLP对外提供的接口中没有使用N-最短路径分词器的,作者在官网中写到这个分词器对于实体识别来说会比最短路径分词稍好,但是它的速度会很慢.对此我有点个人看法,N-最短路径分词相较于最短路径分词来说只是考虑了每个节点下的N种最佳路径,在最后选出的至少N条路径中,作者并没有对他们进行筛选,而只是选择了一条最优的路径,只能说N-最短路径分词相较于最短路径分词对分…

N-最短路径 是中科院分词工具NLPIR进行分词用到的一个重要算法,张华平.刘群老师在论文<基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型>中做了比较详细的介绍.该算法算法基本思想很简单,就是给定一待处理字串,根据词典,找出词典中所有可能的词,构造出字串的一个有向无环图,算出从开始到结束所有路径中最短的前N条路径.因为允许相等长度的路径并列,故最终的结果集合会大于或等于N. 根据算法思想,当我们拿到一个字串后,首先构造图,接着针对图计算最短路径.下面以一个例子“他说的确实在理”进行说明,开始为了能够简…

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: /** * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果 * @author 杨尚川 */ public interface WordSegmenter {…

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…

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<…

一.简介        针对现有中文分词在垂直领域应用时,存在准确率不高的问题,本文对其进行了简要分析,对中文分词面临的分词歧义及未登录词等难点进行了介绍,最后对当前中文分词实现的算法原理(基于词表.统计以及序列标注等算法)进行了简要阐述,并对比了现有技术的优缺点,并给出了本文作者在工程应用上的中文分词调优的经验分享. 二.引言        中文信息处理是指自然语言处理的分支,是指用计算机对中文进行处理.和大部分西方语言不同,汉语的词语之间没有明显的空格标记,句子是以字串的形式出现.常规来说,…

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…

今天介绍的内容是最短路径分词.最近换回了thinkpad x1,原因是mac的13.3寸的屏幕看代码实在是不方便,也可能是人老了吧,^_^.等把HanLP词法分析介绍结束后,还是会换回macbook pro的.个人有强迫症,只要看或写Java或C/C++代码或者用开发机的化,还是喜欢在windows下工作.看论文特别是理论的研究还是习惯用mac了.感觉开发还是windows比较顺手,理论研究还是mac比较顺手. 基本思想:首先根据词典,找出字串中所有可能的词(也称全切分),然后构造词语切分有向无…

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 /**  * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分…