本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器.因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment分词器. 今天的文章还会介绍各分词词典文件的使用位置以及作用,相信小伙伴们看了今天的文章应该不会再在github上提出干预自定义不生效的问题…

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…

前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的.不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本,4.8.0 bate版,而PanGu分词,目前有人正在做,貌似已经做完,只是还没有测试~,Lucene升级的改变我都会加粗表示. Lucene.net 4.8.0 https:…

一.分词工具 ansj.hanlp.jieba 二.优缺点 1.ansj 优点: 提供多种分词方式 可直接根据内部词库分出人名.机构等信息 可构造多个词库,在分词时可动态选择所要使用的词库缺点: 自定义词典时,系统词典还是被优先使用,导致词性不是自定义词典中的词性 多单词英文姓名无法分出适用场景 若不使用自定义分词,可直接使用ansj 2.hanlp 优点: 自定义分词.词性方便 可分出多单词的英文名称(词典数据可带空格) 可动态增删词库, 动态添加词典前五千万速度很快,5m左右缺点: 动态添加…

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…

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…

本篇分享一个hanlp分词工具应用的案例,简单来说就是做一图库,让商家轻松方便的配置商品的图片,最好是可以一键完成配置的. 先看一下效果图吧: 商品单个推荐效果:匹配度高的放在最前面 这个想法很好,那怎么实现了.分析了一下解决方案步骤: 1.图库建设:至少要有图片吧,图片肯定要有关联的商品名称.商品类别.商品规格.关键字等信息. 2.商品分词算法:由于商品名称是商家自己设置的,不是规范的,所以不可能完全匹配,要有好的分词库来找出关键字.还有一点,分词库要能够自定义词库,最好能动态添加.如果读者不…

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…

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(…

CoreNLP是由斯坦福大学开源的一套Java NLP工具,提供诸如:词性标注(part-of-speech (POS) tagger).命名实体识别(named entity recognizer (NER)).情感分析(sentiment analysis)等功能. 1. 前言 CoreNLP也有中文分词,基于CRF模型: \[ P_w(y|x) = \frac{exp \left( \sum_i w_i f_i(x,y) \right)}{Z_w(x)} \] 其中,\(Z_w(x)\)为…