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

已迁移到我新博客,阅读体验更佳seg:NLP之正向最大匹配分词 完整代码实现放在我的github上:click me 一.任务要求 实现一个基于词典与规则的汉语自动分词系统. 二.技术路线 采用正向最大匹配(FMM)方法对输入的中文语句进行分词,具体的实现可以分为下面几个步骤: 对输入的一个中文语句,首先在程序中判断并确保语句中不包含数字或者字母 在句子中的当前位置开始取与词典dic_ce.txt中最大匹配长度的词作为一个分词段,如果没有在词典中成功匹配到就将句子在当前匹配位置的这个字作为一个分

分词算法设计中的几个基本原则: 1.颗粒度越大越好:用于进行语义分析的文本分词,要求分词结果的颗粒度越大,即单词的字数越多,所能表示的含义越确切,如:“公安局长”可以分为“公安 局长”.“公安局 长”.“公安局长”都算对,但是要用于语义分析,则“公安局长”的分词结果最好(当然前提是所使用的词典中有这个词) 2.切分结果中非词典词越少越好,单字字典词数越少越好,这里的“非词典词”就是不包含在词典中的单字,而“单字字典词”指的是可以独立运用的单字,如“的”.“了”.“和”.“你”.“我”.“他”.例

正向最大匹配分词: 1.加载词典文件到集合中,取词典文件中最大长度词的length 2.每次先在句子中按最大长度分割,然后判断分割的词是否存在字典中,存在则记录此词,调整起始点. 3.不存在则按最大长度-1分割,继续判断是否存在字典中. #载入文件中词语于集合中,遍历求得词语的最大长度 def file_fun(): filename = './emma_lexicon/lexicon.dic' f = open(filename,encoding = 'utf-8') word_set = s

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/string-combination.html [题目] 题目:输入一个字符串,输出该字符串中字符的所有组合.举个例子,如果输入abc,它的组合有a.b.c.ab.ac.bc.abc. [分析] 在之前的博文28.字符串的排列[StringPermutation]中讨论了如何用递归的思路求字符串的排列.同样,本题也可以用递归的思路来求字符串的组合. [递归法求组合] 可以考虑求长度为n的字符串中m个字符的组合,

                                                        What's In A Name? Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 2600   Accepted: 933 Description The FBI is conducting a surveillance of a known criminal hideout which serves as a

对象组合 包含其他类的对象 可以在类中使用其他类来定义数据成员,通常称为“子对象”:这种包含与被包含的对象间的关系称为“组合”,组合关系可以嵌套. 子对象构造时若需要参数,则应当在当前类的构造函数的初始化列表中进行:若使用默认构造函数来构造子对象,则不用作任何的处理: 对象的构造与析构次序 先完成子对象的构造,再完成当前对象的构造: 对象析构的次序与对象构造的次序是相反的:

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

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,

分词,顾名思义就是把词语分开,从哪里分开?当然是一大堆词语里了,一大堆词语是什么?是废话或者名言.这在数据库搜索时非常有用. 官方网站 http://www.phpbone.com/phpanalysis/#api 下面是  PHPAnalysis无组件分词系统 的介绍和API 分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不

PHPAnalysis源程序下载与演示: PHP分词系统 V2.0 版下载 | PHP分词系统演示 | PHPAnalysis类API文档   原文连接地址:http://www.phpbone.com/phpanalysis/ 分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码 更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不过在大量分词中,由于边分词边完成词库载入,因此内

发现了一个很好的分词类库phpanalysis2.0. 原文连接地址:http://www.phpbone.com/phpanalysis/         分 词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方 便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不过在大量分词中,由于边分词边完成词库载入,因此内容越多,反而会觉得速度越 快,这是正常现象,PHPAnalysis的词

分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不过在大量分词中,由于边分词边完成词库载入,因此内容越多,反而会觉得速度越快,这是正常现象,PHPAnalysis的词库是用一种类似哈希(Hash)的数据结构进行存储的,因此对于比较短的字符串分词,只需要占极小的资源,比那种一次性载入所有词条的实际性要高得多,并且词库容量大小不会影

一.什么是继承                                                                          继承是一种创建新的类的方式,在python中,新建的类可以继承自一个或者多个父类,原始类称为基类或超类,新建的类称为派生类或子类. python中类的继承分为:单继承和多继承 class ParentClass1: #定义父类 pass class ParentClass2: #定义父类 pass class SubClass1(Par

用C#写了个汉字转拼音的小工具,和网上大部分工具不同,这个通过分词算法,解决了多音字的问题,并且提供声调,可开可关. 如题,用"银行 行不行 行家说了算"举例,如果转拼音却不能识别多音字,就惨了. 而这个小工具的效果如图: 实现了3种分词算法:* 正向最大匹配* 反向最大匹配* 双向最大匹配(这个双向匹配的歧义处理办法,还是本人创新...) 软件下载: http://pan.baidu.com/s/1mTg3T -----------------分割线-----------------

方法使用的优点: 1-将解决问题的方法与主函数代码分开,逻辑更清晰,代码可读性更强. 2-若方法出错,则程序可以缩小为只在该方法中查找错误,使代码更容易调试. 3-方法是解决一类问题的抽象,一旦写成功就可以重复使用. 方法重载的优点以及注意事项: 重载方法可以使得程序更加清晰更加具有可读性,执行同样功能但是具有不同参数类型的方法应该使用同样的名字. 被重载的方法必须具有不同的参数列表,不能基于不同修饰符或不同的返回类型值来重载方法. 有时调用方法时可能有两个或多个对应的匹配,但是,编译器无法判断

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5051881.html stacked 产生方法是一种截然不同的组合多个模型的方

Java 8 默认方法(Default Methods) Posted by Ebn Zhang on December 20, 2015 Java 8 引入了新的语言特性——默认方法(Default Methods). Default methods enable new functionality to be added to the interfaces of libraries and ensure binary compatibility with code written for o

最大匹配法:最大匹配是指以词典为依据,取词典中最长单词为第一个次取字数量的扫描串,在词典中进行扫描(为提升扫描效率,还可以跟据字数多少设计多个字典,然后根据字数分别从不同字典中进行扫描).例如:词典中最长词为“中华人民共和国”共7个汉字,则最大匹配起始字数为7个汉字.然后逐字递减,在对应的词典中进行查找. 下面以“我们在野生动物园玩”为例详细说明一下正向与逆向最大匹配方法: 1.正向最大匹配法: 正向即从前往后取词,从7->1,每次减一个字,直到词典命中或剩下1个单字. 第1次:“我们在野生动物

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案. 本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法.自助聚合(bagging).随机森林.提升法(boosting).堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型. 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这样会便于读者理解和记忆. 何为集成方法? 集成学习是一种机器学习范式.在集成学习中,我们会训练多