最近用到分词考虑很久,选用了结巴分词,原因见博客Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录五: JIEba分词和Lucene的结合,以及对分词器的思考 既然选好了,难就开始行动吧 . 查了.net core版的JIEba分词目前已经有人迁移了 https://github.com/linezero/jieba.NET 不过是net core 1.1版本,看到上边有issue也没有人处理,感觉好像作者不维护了. https://github.com/SilentCC/JIEba-netcor

常用技能(更新ing):http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 技能总纲(更新ing):http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5493793.html 在线演示:http://cppjieba-webdemo.herokuapp.com 完整demo:https://github.com/dunitian/TempCode/tree/master/2016-09-05 逆天修改版:https://gi

最近,北大开源了一个中文分词工具包,它在多个分词数据集上都有非常高的分词准确率.其中广泛使用的结巴分词误差率高达 18.55% 和 20.42,而北大的 pkuseg 只有 3.25% 与 4.32%. pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包.它简单易用,支持多领域分词,在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率. 项目地址:https://github.com/lancopku/PKUSeg-python pkuseg 具有如下几个特点: 高分词准

关于结巴分词 ElasticSearch 插件: https://github.com/huaban/elasticsearch-analysis-jieba 该插件由huaban开发.支持Elastic Search 版本<=2.3.5. 结巴分词分析器 结巴分词插件提供3个分析器:jieba_index.jieba_search和jieba_other. jieba_index: 用于索引分词,分词粒度较细: jieba_search: 用于查询分词,分词粒度较粗: jieba_other:

1.GitHub jieba-analysis 结巴分词: https://github.com/fxsjy/jieba 2.jieba-analysis 结巴分词(java版): https://github.com/huaban/jieba-analysis 3.maven pom.xml 配置: <dependency> <groupId>com.huaban</groupId> <artifactId>jieba-analysis</artif

Segment Segment 是基于结巴分词词库实现的更加灵活,高性能的 java 分词实现. 变更日志 创作目的 分词是做 NLP 相关工作,非常基础的一项功能. jieba-analysis 作为一款非常受欢迎的分词实现,个人实现的 opencc4j 之前一直使用其作为分词. 但是随着对分词的了解,发现结巴分词对于一些配置上不够灵活. 有很多功能无法指定关闭,比如 HMM 对于繁简体转换是无用的,因为繁体词是固定的,不需要预测. 最新版本的词性等功能好像也被移除了,但是这些都是个人非常需要

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_138 其实很早以前就想搞一套完备的标签云架构了,迫于没有时间(其实就是懒),一直就没有弄出来完整的代码,说到底标签对于网站来说还是很重要的,它能够对一件事物产生标志性描述,通常都会采用相关性很强的关键字,这样不仅便于检索和分类,同时对网站的内链体系也是有促进作用的. 最近疫情的关系一直在家里呆着,闲暇时和一些学生聊天的时候,人家问:你说你一直在写博客,那你到底在写一些什么内容的文章呢?我竟然一时语塞,于是搞出来下面这种的标签云

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,很多朋友问我solr 中文分词配置的问题,都不知道怎么配置,怎么使用,原以为很简单,没想到这么多朋友都有问题,所以今天就总结总结中文分词的配置吧. 有的时候,用户搜索的关键字,可能是一句话,不是很规范.所以在 Solr 中查询出的时候,就需要将用户输入的关键字进行分词. 目前有很多优秀的中文分词组件.本篇只以  IKAnalyzer 分词为例,讲解如何在 solr  中及集成中文分词,使用 IKAnalyzer的原因 IK 比其他中文分词维护的勤快,和 Solr 集成也相对容易.具体就不多

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 1.ElasticSearch简单说明 a.ElasticSearch是一个基于Lucene开发的搜索服务器,具有分布式多用户的能力,ElasticSearch是用Java开发的开源项目(Apache许可条款),基于Restful Web接口,能够达到实时搜索.稳定.可靠.快速.高性能.安装使用方便,同时它的横向扩展能力非常强,不需要重启服务. b.ElasticSearch是一个

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词.其基本实现原理有三点: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 安装(Linux环境) 下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup.py install 模式 默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析 全模式,把句

Solr中虽然提供了一个中文分词器,但是效果很差,可以使用IKAnalyzer或Mmseg4j 或其他中文分词器. 一.IKAnalyzer分词器配置: 1.下载IKAnalyzer(IKAnalyzer2012_u6)包,当前使用版本IKAnalyzer2012_u6.jar 2.将IKAnalyzer2012_u6包下的IKAnalyzer.cfg.xml和stopword.dic复制到solr应用/WEB-INF/classes下. 3.在${solr_home}/[core路径下]/co

利用结巴分词来进行词频的统计,并输出到文件中. 结巴分词github地址:结巴分词 结巴分词的特点: 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 算法: 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态

原文链接:http://www.gowhich.com/blog/147?utm_source=tuicool&utm_medium=referral PS:结巴分词支持Python3 源码下载的地址:https://github.com/fxsjy/jieba 演示地址:http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ 特点 1,支持三种分词模式: a,精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:    b,全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是

一.配置 IKAnalyzer 中文分词器配置,简单,超简单. IKAnalyzer 中文分词器下载,注意版本问题,貌似出现向下不兼容的问题,solr的客户端界面Logging会提示错误. 给出我配置成功的版本IK Analyzer 2012FF_hf1(包含源码和中文使用手册),我的solr是4.7的,当然相应的Lucene也是4.7的,链接地址: http://code.google.com/p/ik-analyzer/downloads/detail?name=IK%20Analyzer%

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明本文地址.http://www.cnblogs.com/o0Iris0o/p/5813856.html 内容介绍: 真分布式SolrCloud+Zookeeper+tomcat搭建.索引Mysql数据库.IK中文分词器配置以及web项目中solr的应用(1)[本文内容] 1.搭建单机solr 2.搭建zookeeper 3.配置solrcloud 真分布式SolrCloud+Zookeeper+tomcat搭建.索引Mysql数据库.IK中文分词器配置以及

准备工作: solr6.5.0安装成功 1.去官网https://github.com/wks/ik-analyzer下载IK分词器 2.Solr集成IK a)将ik-analyzer-solr6.x.jar复制到tomcat8\webapps\solr\WEB-INF\lib目录下. b)将stopword.dic.IKAnalyzer.cfg.xml复制到tomcat8\webapps\solr\WEB-INF\classes c)将mydict.dic文件拷贝IKAnalyzer.cfg.

为什么选择结巴分词 分词效率高 词料库构建时使用的是jieba (python) 结巴分词Java版本 下载 git clone https://github.com/huaban/jieba-analysis 编译 cd jieba-analysis mvn install 注意 如果mvn版本较高,需要修改pom.xml文件,在plugins前面增加 solr tokenizer版本 https://github.com/sing1ee/analyzer-solr (solr 5) http

结巴分词(自然语言处理之中文分词器) jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径,找出基于词频的最大切分组合,对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法. jieba分词支持三种分词模式: 1. 精确模式, 试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 2. 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义: 3. 搜索引擎模式,在精

手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中结巴分词使用手记 代码封装类: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import jieba import os import re import time from jpype import * ''' title:利用结巴分词进行文本语料的批