作业任务: 使用98年人民日报语料库进行中文分词训练及测试. 作业输入: 98年人民日报语料库(1998-01-105-带音.txt),用80%的数据作为训练集,20%的数据作为验证集. 运行环境: Jupyter Notebook, Python3 作业方法: 实现了前向匹配算法的分词功能. 源码地址: https://github.com/YanqiangWang/NLP-Summer-Course 作业步骤: 1.处理语料库: 删除段前标号,以及词性标注. # 读取原始语料文件 in_pa

原文:基于MMSeg算法的中文分词类库 最近在实现基于lucene.net的搜索方案,涉及中文分词,找了很多,最终选择了MMSeg4j,但MMSeg4j只有Java版,在博客园上找到了*王员外*(http://www.cnblogs.com/land/archive/2011/07/19/mmseg4j.html )基于Java版的翻译代码,但它不支持最新的Lucene.Net 3.0.3,于是基于它的代码升级升级到了最新版Lucene.Net (≥ 3.0.3),同时将其中大部分Java风格代

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

目录 1 分词器概述 1.1 分词器简介 1.2 分词器的使用 1.3 中文分词器 1.3.1 中文分词器简介 1.3.2 Lucene提供的中文分词器 1.3.3 第三方中文分词器 2 IK分词器的使用 2.1 配置pom.xml文件, 加入IK分词器的依赖 2.2 修改索引流程的分词器 2.3 修改检索流程的分词器 2.4 重新创建索引 3 扩展中文词库 3.1 加入IK分词器的配置文件 3.2 增加扩展词演示(扩展: 人民邮电出版社) 3.3 增加停用词演示(增加: 的.和) 1 分词器概

前言 中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块.不同于英文的是,中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词,分词效果将直接影响词性.句法树等模块的效果.当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同.在人机自然语言交互中,成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果,帮助计算机理解复杂的中文语言.根据中文分词实现的原理和特点,可以分为: 基于词典分词算法 基于理解的分词方法 基于统计的机器学习算法 基于词典分词算法 基于词典分词算法,

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72591778 分析器(Analyzer)的执行过程 如下图是语汇单元的生成过程:  从一个Reader字符流开始,创建一个基于Reader的Tokenizer分词器,经过三个TokenFilter生成语汇单元Token. 要看分析器的分析效果,只需要看TokenStream中的内容就可以了.每个分析器都有一个方法tokenStream,返回的是一个TokenStream对象. 标准分析器的分

IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包.从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了4个大版本.最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件.从3.0版本开始,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现.在2012版本中,IK实现了简单的分词歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化.

一.IK简介 IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包.从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了4个大版本.最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件.从3.0版本开 始,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现.在2012版本中,IK实现了简单的分词 歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化. IK

链接:https://github.com/wks/ik-analyzerIKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包.从2006年12月推出1.0版开始,IKAnalyzer已经推出了3个大版本.最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件.新版本的 IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现.

1:Elasticsearch的开源中文分词器 IK Analysis(Star:2471) IK中文分词器在Elasticsearch上的使用.原生IK中文分词是从文件系统中读取词典,es-ik本身可扩展成从不同的源读取词典.目前提供从sqlite3数据库中读取.es-ik-plugin-sqlite3使用方法: 1. 在elasticsearch.yml中设置你的sqlite3词典的位置: ik_analysis_db_path: /opt/ik/dictionary.db 我提供了默认的词

一:IK分词器简介  IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包.从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了4个大版本.最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件.从3.0版本开 始,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现.在2012版本中,IK实现了简单的分词 歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化.

1. 什么是中文分词器 对于英文,是安装空格.标点符号进行分词 对于中文,应该安装具体的词来分,中文分词就是将词,切分成一个个有意义的词. 比如:“我的中国人”,分词:我.的.中国.中国人.国人. 2. Lucene自带的中文分词器 StandardAnalyzer: 单字分词:就是按照中文一个字一个字地进行分词.如:“我爱中国”, 效果:“我”.“爱”.“中”.“国”. CJKAnalyzer 二分法分词:按两个字进行切分.如:“我是中国人”,效果:“我是”.“是中”.“中国”“国人”. 上边

IK Analyzer是一款结合了词典和文法分析算法的中文分词组件,基于字符串匹配,支持用户词典扩展定义,支持细粒度和智能切分,比如: 张三说的确实在理 智能分词的结果是: 张三 | 说的 | 确实 | 在理 最细粒度分词结果: 张三 | 三 | 说的 | 的确 | 的 | 确实 | 实在 | 在理 整合IK Analyzer比mmseg4j要简单很多,下载解压缩IKAnalyzer2012FF_u1.jar放到目录:E:\solr-4.8.0\example\solr-webapp\webap

  IKAnalyzer  IKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包.从2006年12月推出1.0版开始,IKAnalyzer已经推出了3个大版本.最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件.新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现.   paoding  Paoding's Knives中文分词具有极高效率和高扩展性.引入

一.中文分词 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为自然分界符的,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此,中文词语分析是中文信息处理的基础与关键. Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分,或者二元切分.除此之外,还有最大切分(包括向前.向后.以及前后相结合).最少切分.全切分等等. 二. 中文分词技术分类 我们讨论的分词算法可分为三大类: 1.基于词典:基于字典.词库匹配的分词方法:(字符串匹配.机械分词法) 2.基于统计:基于词频

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

最大匹配算法是自然语言处理中的中文匹配算法中最基础的算法,分为正向和逆向,原理都是一样的. 正向最大匹配算法,故名思意,从左向右扫描寻找词的最大匹配. 首先我们可以规定一个词的最大长度,每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配,如果没有找到,就缩短长度继续寻找,直到找到或者成为单字. 实例: S1="计算语言学课程是三个课时" ,设定最大词长MaxLen = 5  ,S2= " " 字典中含有三个词:[计算语言学].[课程].[课时] (1)S2=

本次实验内容是基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现.使用正向和反向最大匹配算法对给定句子进行分词,对得到的结果进行比较,从而决定正确的分词方法. 算法描述正向最大匹配算法先设定扫描的窗口大小maxLen(最好是字典最长的单词长度),从左向右取待切分汉语句的maxLen个字符作为匹配字段.查找词典并进行匹配.若匹配成功,则将这个匹配字段作为一个词切分出来,并将窗口向右移动这个单词的长度.若匹配不成功,则将这个匹配字段的最后一个字去掉,剩下的字符串作为新的匹配字段,进行再次匹配,重复以上过程,

Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型--MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)--用于中文分词:看原论文感觉作者更像用的是maxent (Maximum Entropy) 模型而非MEMM.MEMM是由McCallum et al. '2000 [1]提出MEMM,针对于HMM的两个痛点:一是其为生成模型(generative model),二是不能使用更加复杂的feature.

在前一篇中介绍了用HMM做中文分词,对于未登录词(out-of-vocabulary, OOV)有良好的识别效果,但是缺点也十分明显--对于词典中的(in-vocabulary, IV)词却未能很好地识别.主要是因为,HMM本质上是一个Bigram的语法模型,未能深层次地考虑上下文(context).对于此,本文将介绍更为复杂的二阶HMM以及开源实现. 1. 前言 n-gram语法模型 n-gram语法模型用来:在已知前面\(n-1\)个词\(w_1, \cdots, w_{n-1}\)的情况下