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

逆向顺序 句子:大家好我叫XX我是一名程序员 程序员 -> 序员 -> 员 名程序 -> 程序 -> 序 一名程 -> 名程 -> 程 是一名 -> 一名 -> 名 我是一 -> 是一 -> 一 X我是 -> 我是 -> 是 XX我  -> X我 -> 我 叫XX  -> XX -> X 我叫X -> 叫X -> X 好我叫 -> 我叫 -> 叫 家好我 -> 好我 -> 我

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-----------------

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

在编辑文章中,很多时候都需要自动根据文章内容获取关键字的功能,因此,本文主要是说明如何在yii中使用织梦开源的分词算法编写一个独立的扩展,可以在不同的模块中使用,步骤如下: 1 到这里下载其他朋友整理的织梦分词算法库; 2 解压下载的分词库并放到yii extensions/fenci目录下面; 3 在extensions/fenci添加FenciConnectorAction.php和GetTagsInput.php; 4 在对应的module中添加ConnectorController.ph

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

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=

目录 前言 目录 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词 两个假设 Viterbi算法 代码实现 实现效果 完整代码 参考文献 前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分

声明函数指针 #include<iostream> using namespace std; double a(double aa) { return aa; } int main() {int aa = 9; a(1.0); double(*fn)(double) = a;; cout << a(1.0)<<endl; cout << fn(1.0) << endl; cout << fn << endl; cout &

本文用到的库下载:点此下载 词库下载:点此下载 将词库直接放到项目根目录 词库设置如下: 类库说明 词库查看程序:点此下载 可以在上面的程序中添加常用行业词库 还可以通过下面的类在程序中实现 完整的盘古release:点此下载 最新字典文件下载位置 http://pangusegment.codeplex.com/releases/view/47411 默认字典位置为 ..\Dictionaries 你可以通过设置PanGu.xml 文件来修改字典的位置 Demo.exe 分词演示程序 Dict

前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法. 目录 浅谈分词算法(1)分词中的基本问题浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法浅谈分词算法(3)基于字的分词方法(HMM)浅谈分词算法(4)基于字的分词方法(

jurassic公园有一个恐龙博物馆和一个公园,有m名旅客和n辆汽车,每辆汽车仅能允许承载一名旅客.旅客在博物馆参观一阵,然后排队乘坐旅行车.当一辆车可用时,他载入一名旅客,再绕花园行驶任意长的时间.若n辆车均已被旅客乘坐游玩,则想坐车的旅客还要等待:如果一辆车已经空闲,但没有要游玩的旅客,那么,车辆要等待.用c编写程序完成m名旅客和n辆汽车的同步 专业程序代写c++程序代写

IK分词算法设计思考 加载词典 IK分词算法初始化时加载了“敏感词”.“主词典”.“停词”.“量词”,如果这些词语的数量很多,怎么保证加载的时候内存不溢出 分词缓冲区 在分词缓冲区中进行分词操作,怎么保证分词缓冲区的内容不溢出 看源码心得体会 Ik分词算法也用到了luceue里面的jar包,多种词语的测试 虽然看源码很痛苦,但是能学到很多新的东西 勇敢的迈出了第一步,坚持坚持! 计算机是一门艺术,也是一门实验科学,测试和实验的目的是一样的,如果不理解算法,找一些特别简单的测试用例测试算法, 然后

参考链接: https://github.com/HIT-SCIR/ltp/blob/master/doc/install.rst http://www.xfyun.cn/index.php/services/ltp/detail?&app_id=NTZmYzg5ZWE= http://www.ltp-cloud.com/document/#api_rest_format_json 其他分词算法参考链接: NLPIR:http://www.nlpir.org/    http://www.dat

编写程序输入一个5x5的矩阵,将最大元素与中心元素交换,并按行列对齐输出. 题目描述 编写程序输入一个5x5的矩阵,将最大元素与中心元素交换,并按行列对齐输出. 输入描述 编写程序输入一个5x5的矩阵 输出描述 将最大元素与中心元素交换,并按行列对齐输出. 样例输入 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 样例输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 25 14 15 16 17 18

系统说明 最近使用opencv编写程序,程序编的差不多就学习使用QT加个界面,首先声明下本人的系统和使用的软件版本, 系统: windows xp QT IDE:QT Creator5.1.0 OpenCV版本:OpenCV2.44 QT编译:Desktop_Qt_5_1_0_MSVC2010_32bit 首先,程序的下载安装,以及OpenCV环境变量的设置,都在前面几篇博文介绍了 OpenCV+VS+QT环境搭建:OpenCV2.4.5 + QT4.8.4 + VS2010 环境搭建 QT5.

import java.util.Scanner; /** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/3/6 17:36 * @description: * @version:$ */ /*任意给一个大于0的整数N,若N为偶数,将其除以二,若N为奇数将其乘以3再加一: * 编写程序,输入一个N,返回角谷变换(达到1所需)的次数*/ /*解题思路:用递归*/ public class JiaoGuGuess { static int count=0

用记事本建立文件src.dat,其中存放若干字符.编写程序,从文件src.dat中读取数据,统计其中的大写字母.小写字母.数字.其它字符的个数,并将这些数据写入到文件test.dat中. #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>int main(){ FILE*fp1,*fp2; char ch; int da=0,xiao=0,shuzi=0,qita=0; if((fp1=fopen("sr

几乎所有人的第一个程序是从“hello,world”程序开始学习的 #include "mpi.h" #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]) { int rank, numproces; int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_

目录 前言 目录 循环神经网络 基于LSTM的分词 Embedding 数据预处理 模型 如何添加用户词典 前言 很早便规划的浅谈分词算法,总共分为了五个部分,想聊聊自己在各种场景中使用到的分词方法做个总结,种种事情一直拖到现在,今天抽空赶紧将最后一篇补上.前面几篇博文中我们已经阐述了不论分词.词性标注亦或NER,都可以抽象成一种序列标注模型,seq2seq,就是将一个序列映射到另一个序列,这在NLP领域是非常常见的,因为NLP中语序.上下文是非常重要的,那么判断当前字或词是什么,我们必须回头看

目录 前言 目录 条件随机场(conditional random field CRF) 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验结果 参考文献 前言 通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型