分词 中文分词 (Word Segmentation, WS) 指的是将汉字序列切分成词序列. 因为在汉语中,词是承载语义的最基本的单元.分词是信息检索.文本分类.情感分析等多项中文自然语言处理任务的基础. 例如,句子 国务院总理李克强调研上海外高桥时提出,支持上海积极探索新机制. 正确分词的结果是 国务院/  总理/  李克强/  调研/  上海/  外高桥/  时/  提出/  ,/  支持/  上海/  积极/  探索/  新/  机制/  . 如果分词系统给出的切分结果是 国务院/  总

词义消歧,句子.篇章语义理解基础,必须解决.语言都有大量多种含义词汇.词义消歧,可通过机器学习方法解决.词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类.词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义. 有监督词义消歧方法.基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧.来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X.Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or

代码 import os from pprint import pprint from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller class LtpParser: def __init__(self): LTP_DIR = "../model/ltp_data_v3.4.0/" self.segmentor = Segmentor() # load_wit

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第二章 语义分析研究进展. 现状及趋势>P14 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴.一段文本通常由词.句子和段落来构成,根据理解对象的语言单位不同, 语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析.句子级语义分析以及篇章级语义分析. 语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统, 实现在各个语言单位 (包括词汇.

句法分析是自然语言处理领域的一个关键问题,如能将其有效解决,一方面,可对相应树库构建体系的正确性和完善性进行验证;另一方面,也可直接服务于各种上层应用,比如搜索引擎用户日志分析和关键词识别,比如信息抽取.自动问答.机器翻译等其他自然语言处理相关的任务. 短语结构和依存结构是目前句法分析中研究最广泛的两类文法体系.这里先大概介绍下依存结构. 依存文法最早由法国语言学家L.Tesniere在其著作<结构句法基础>(1959年)中提出,对语言学的发展产生了深远的影响,特别是在计算语言学界备受推崇.

这几天写完了人名识别模块,与分词放到一起形成了两层隐马模型.虽然在算法或模型上没有什么新意,但是胜在训练语料比较新,对质量把关比较严,实测效果很满意.比如这句真实的新闻“签约仪式前,秦光荣.李纪恒.仇和等一同会见了参加签约的企业家.”,分词结果:[签约/v, 仪式/n, 前/f, ,/w, 秦光荣/nr, ./w, 李纪恒/nr, ./w, 仇和/nr, 等/u, 一同/d, 会见/v, 了/ul, 参加/v, 签约/v, 的/uj, 企业家/n, ./w],三个人名“秦光荣”“李纪恒”“仇和”

http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html 命名实体识别(Named Entity Recognition)也是自然语言处理中的一个难关,特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言.上次介绍过<实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别>,这次基于类似的原理,为HanLP实现中文地址地名(NS)的自动识别. 原理 训练 对熟语料自动角色标注,统计单词的角

正则匹配: .除换行符所有的 ?表示0次或者1次 *表示0次或者n次 a(bc)+表示bc至少出现1次 ^x.*g$表示字符串以x开头,g结束 |或者 http://regexr.com/ 依存句法分析得到的 dobj : direct object直接宾语  用来表示潜在的Intent,指代消解里面也用到依存句法分析得到的结果 两种语法结构能够揭示句子中不同的信息,所以当你在其他任务中,需要用到句子中的短语结构就用constituent ,而需要用到词与词之间的依赖关系就用dependency

  依存句法分析的效果虽然没有像分词.NER的效果来的好,但也有其使用价值,在日常的工作中,我们免不了要和其打交道.笔者这几天一直在想如何分析依存句法分析的结果,一个重要的方面便是其可视化和它的图分析.   我们使用的NLP工具为jieba和LTP,其中jieba用于分词,LTP用于词性标注和句法分析,需要事件下载pos.model和parser.model文件.   本文使用的示例句子为: 2018年7月26日,华为创始人任正非向5G极化码(Polar码)之父埃尔达尔教授举行颁奖仪式,表彰其对

本文旨在介绍如何利用HanLP训练分词模型,包括语料格式.语料预处理.训练接口.输出格式等. 目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的,另外附带了通用的语料加载工具,可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式(如CRF++). 语料格式 输入语料格式为人民日报分词语料库格式.该格式并没有明确的规范,但总体满足以下几点: 1.单词与词性之间使用“/”分割,如华尔街/nsf,且任何单词都必须有词性,包括标点等. 2.单词与单词之间使用空格分割,如美国/nsf 华尔街/ns

依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出.句法,句子规则,句子成分组织规则.依存句法,成分间依赖关系.依赖,没有A,B存在错误.语义,句子含义. 依存句法强调介词.助词划分作用,语义依存注重实词间逻辑关系.依存句法随字面词语变化不同,语义依存不同字面词语可同一意思,句法结构不同句子语义关系可相同.依存句法分析和语义分析结合,计算机理解句子含义,匹配到最合适回答,通过置信度匹配实现聊天回答. 依存句法分析,确定句式句法结构(短语结构)或句子词汇依存关系.依存句法分析树,子节点依

参考:http://cslt.riit.tsinghua.edu.cn/mediawiki/images/e/e5/%E5%8F%A5%E6%B3%95%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%88%86%E6%9E%90.pdf http://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html https://pypi.python.org/pypi/pyltp https://github.com/hankcs/HanLP 使用 pyltp pyltp 是

http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50725480 /* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 序列标注问题应该说是自然语言处理中最常见的问题,而且很可能是最而没有之一.在深度学习没有广泛渗透到各个应用领域之前,传统的最常用的解决序列标注问题的方案是最大熵.CRF等模型,尤其是CRF,基本是最主流的方法.随着深度学习的不断探索和发展,很可能RNN模型会取代CRF的传统霸主地位,会成

依存分析 Dependency Parsing 句子成分依存分析主要分为两种:句法级别的和语义级别的 依存句法分析 syntactic dependency parsing 语义依存分词 semantic dependency parsing 依存分析有两种类别的方法,基于转移的(transition-based)和基于图的(graph-based). Stanford NLP依存分析器训练 斯坦福nlp工具(Stanford CoreNLP)提供了依存(句法)分析功能,同时允许训练自己的依存分

前言 LTP语言云平台 不支持离线调用: 支持分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注: 不支持自定义词表,但是你可以先用其他支持自定义分词的工具(例如中科院的NLPIR)把文本进行分词,再让ltp帮你标注 支持C#.Go.Java.JavaScript.Nodejs.PHP.Python.R.Ruby等语言调用: 还有一些错误响应.频率限制.重要说明(这几个我至今也没用到): 正文 官方网址:http://www.ltp-cloud.com/ 使用文档:http://www.l

转自:编译哈工大语言技术平台云LTP(C++)源码及LTP4J(Java)源码 JDK:java version “1.8.0_31”Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_31-b13)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.31-b07, mixed mode)OS:win7 64bitcmake:V2.8.12/V3.2.2LTP:V3.2.0LTP4J:V1.0Microsoft VS C+

LTP(Language Technology Platform)由哈工大社会计算与信息检索研究中心开发,提供包括中文分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注等丰富. 高效.精准的自然语言处理技术. LTP的源码是C++,也提供Java和Python版本.Python版本的安装方法是在cmd下输入 pip install pyltp 安装需要C++的编译环境. 然而在安装包下载下来开始安装的时候,报下面的错误 Exception: Traceback (most recent c

pyltp的简介   语言技术平台(LTP)经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广, 是国内外最具影响力的中文处理基础平台.它提供的功能包括中文分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注等.   pyltp 是 LTP 的 Python 封装,同时支持Python2和Python3版本.Python3的安装方法为: pip3 install pyltp 官网下载网址:https://pypi.org/project/pyltp/0.1.7/ 官方使用说明文档

LTP是哈工大开源的一套中文语言处理系统,涵盖了基本功能:分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注.语义依存分析等. [开源中文分词工具探析]系列: 开源中文分词工具探析(一):ICTCLAS (NLPIR) 开源中文分词工具探析(二):Jieba 开源中文分词工具探析(三):Ansj 开源中文分词工具探析(四):THULAC 开源中文分词工具探析(五):FNLP 开源中文分词工具探析(六):Stanford CoreNLP 开源中文分词工具探析(七):LTP 1. 前言 同TH