长尾关键词与分词技术 长尾关键词:网站非目标关键词,能给网站带来流量的关键词. 例如:主关键词是成都网站建设 那么,跟成都网站建设相关的词,就叫做长尾关键词. 比如:成都网站建设哪里好?成都网站建设价格怎么样?等等 通俗的讲,就是把成都网站建设作为一个词,以这个词来造句,就是我们说的长尾关键词. 挖掘长尾关键词的四种方法: 方法一:搜索引擎下拉框 在搜索引擎(百度,360,谷歌等)输入相关词语,会有一个下拉框显示出来,这个就是我们说的搜索引擎下拉框,通过这个下拉框,我们可以查看到跟搜索词

http://www.wocaoseo.com/thread-315-1-1.html     很多企业站,优化到一定程度后网站的流量很快就上去了,但是之后网站就无法更进一步.那么对于普通中小型企业站来讲如何才能突破流量瓶颈呢?SEO网站优化工程师表示,企业站由于网站规模小,数据量也少,要想突破流量瓶颈最好的办法就是在长尾关键词方面下手. 网站优化工程师表示,其实不仅仅是企业站,很多大站的流量有相当一部分也是靠长尾关键词来的,有一些中大型的网站长尾词来的流量能占到网站整体流量的百分三十以上,可想

适合阅读人群:有一定的数学基础. 这几篇文章是16年写的,之前发布在个人公众号上,公众号现已弃用.回过头来再看这几篇文章,发现写的过于稚嫩,思考也不全面,这说明我又进步了,但还是作为学习笔记记在这里了,方便以后自己经常查阅. 支持向量机(SVM)理论总结系列.线性可分(附带R程序案例:用体重和心脏重量来预测一只猫的性别) R系列:关联分析:某电商平台的数据:做捆绑销售和商品关联推荐 R系列:分词.去停用词.画词云(词云形状可自定义) end!

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与

中文分词技术 中文自动分词可主要归纳为“规则分词”“统计分词”和“混合分词”,规则分词主要是通过人工设立词库,按照一定方式进行匹配切分,实现简单高效,但对新词很难进行处理,统计分词能够较好应对新词发现能特殊场景,但太过于依赖语料的质量,因此实践中多是采用两者的结合,即混合分词. 1.1 规则分词 基于规则的分词是一种机械分词方法,主要是通过维护词典,在切分语句时,将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配,找到则切分,否则不予切分. 按照匹配切分的方式,主要有正向最大匹配法.逆向最大匹配法以及双

前述 词是自然语言中最小的有意义的构成单位.汉语文本是基于单字的文本,汉语的书面表达方式以汉字作为最小单元,词与词之间没有明显的界限标志,因此,分词是汉语文本分析处理中首先要解决的问题之一. 分词可能是自然语言处理中最基本的问题,在英文中,天然地使用空格来对句子做分词工作,而中文就不行了,没有特点符号来标志某个词的开始或者结尾,而分词通常对语义的理解是特别重要的 汉语言分词系统面临的困难 如何识别未登录词(新词):词典系统没有收录的词. 专有名词:中文人名("朱镕基总理").地名.机构

分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行分词的一种技术. 中文分词(Chinese Word Segmentation)指的是将一个汉字序列(句子)切分成一个一个的单独的词,分词就是将连续的字序列按照一定的规则重新组合成词序列的过程. 现在分词方法大致有三种:基于字符串配置的分词方法.基于理解的分词方法和基于统计的分词方法. 今天为大家分享一个国内使用人数最多的中文分词工具GoJieba,源代码地址:GoJieba ,官方文档:GoJie

Mahout简介 Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目, 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序 Mahout相关资源 Mahout主页:http://mahout.apache.org/ Mahout 最新版本0.8下载: http://mirrors.hust.edu.cn/apache/mahout/0.8/ 使用mahout-distribution-0.8.tar.g

分词工具的选择: 现在对于中文分词,分词工具有很多种,比如说:jieba分词.thulac.SnowNLP等.在这篇文档中,笔者使用的jieba分词,并且基于python3环境,选择jieba分词的理由是其比较简单易学,容易上手,并且分词效果还很不错. 分词前的准备: 待分词的中文文档 存放分词之后的结果文档 中文停用词文档(用于去停用词,在网上可以找到很多) 分词之后的结果呈现: 去停用词和分词前的中文文档 去停用词和分词之后的结果文档 分词和去停用词代码实现: import jieba #

http://www.wocaoseo.com/thread-229-1-1.html 武汉seo百度指数在150左右,做seo的同仁们都知道这样的一件事情. 真正搜索武汉seo关键词能作为潜在客户的人并不多,可能也就只有1%.其实大多数搜索的人都是武汉seoer.搜索自己的排名,搜索了解武汉seo人才市场. 那既然潜在客户并不多,换句话说就是能带来的盈利与付出的劳动力成反比,那为什么还有这么多的人做,而我却也是其中之一呢?   我为什么要做武汉seo这关键词呢? 说来话长啊!用几句简短描述一下

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/alibaba-broadcast-platform-technology-challenges 鏖战双十一-阿里直播平台面临的技术挑战 作者 陈康贤 发布于 2016年1月28日 | 2 讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单   前言:一直以来双十一都是以交易为重心,今年当然也是如此,但是这并不妨碍万能的淘宝将双十一打造的让用户更欢乐.体验更丰富.玩法更多样.内容更

文章转载自:http://www.cnblogs.com/dennisit/archive/2013/04/07/3005847.html 方案一: 基于配置的词典扩充 项目结构图如下: IK分词器还支持通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来扩充您的专有词典.谷歌拼音词库下载: http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14446921.html?from=like在web项目的src目录下创建IKAnalyzer.cfg.xml文件,内容如下 <?xml v

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. R的优点:免费.界面友好(个人认为没有matlab友好,matlab在我心中就是统计软件中极简主义的代表).小(压缩包就几十M,MATLAB.R2009b的压缩包是1.46G).包多(是真的多,各路好友会经常上传新的包). R的麻烦之处:经常升级,是经常,非常经常,这就导致你在加载一个包之前需要考虑这个包要在R的哪个版本上才能使用,而往往做一件事情都要加载10个包左右,一般比较方便的做法就是先升级到最新版,因为只有小部分的包在新版本上不能用. 言归正

笔者想说:觉得英文与中文分词有很大的区别,毕竟中文的表达方式跟英语有很大区别,而且语言组合形式丰富,如果把国外的内容强行搬过来用,不一样是最好的.所以这边看到有几家大牛都在中文分词以及NLP上越走越远.哈工大以及北大的张华平教授(NLPIR)的研究成果非常棒! 次,全球用户突破30万.(博客中科院分词系统整理笔记) <大数据搜索与挖掘>张华平:在线看书网址 4.bostonNLP 玻森采用的结构化预测分词模型是传统线性条件随机场(Linear-chain CRF)的一个变种. 分词与词性标注中

http://blog.csdn.net/pirage/article/details/53424544 分词原理 本小节内容参考待字闺中的两篇博文: 97.5%准确率的深度学习中文分词(字嵌入+Bi-LSTM+CRF) 如何深度理解Koth的深度分词? 简单的说,kcws的分词原理就是: 对语料进行处理,使用word2vec对语料的字进行嵌入,每个字特征为50维. 得到字嵌入后,用字嵌入特征喂给双向LSTM, 对输出的隐层加一个线性层,然后加一个CRF就得到本文实现的模型. 于最优化方法,文本

中文分词一般使用jieba分词 1.安装 pip install jieba 2.大致了解jieba分词 包括jieba分词的3种模式 全模式 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True, HMM=False) print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式 精准模式 import jieba seg_list = jie

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 算法简介 在 结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词 博文中,博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词,但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中,jieba分词一样可以分词,那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢?这就是本文将要讲解的,基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词. 利用HMM模型进行分词,主要是将分词问题视为一个序列标注(

最近学习主题模型pLSA.LDA,就想拿来试试中文.首先就是找文本进行切词.去停用词等预处理,这里我找了开源工具IKAnalyzer2012,下载地址:(:(注意:这里尽量下载最新版本,我这里用的IKAnalyzer2012.zip 这本版本后来测试时发现bug,这里建议IKAnalyzer2012_u6.zip)) https://code.google.com/p/ik-analyzer/ 由于太多,而且名称我也搞不清楚,不知道下载哪个.后来我下载了IKAnalyzer2012.zip 压缩

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 孤立词参考的例子就是yes/no脚本. -------------------------------------------------------------------------------

import jieba from collections import Counter from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np import jieba.analyse from pyquery import PyQuery santi_text = open('./santi.txt', 'r', encoding='utf