自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义.那么,什么是自然语言处理呢?在没有接触到大数据这方面的时候,也只是以前在学习计算机方面知识时听说过自然语言处理.书本上对于自然语言处理的定义或者是描述太多专业化.换一个通俗的说法,自然语言处理就是把我们人类的语言通过一些方式或者技术翻译成机器可以读懂的语言. 人类的语言太多,计算机技术起源于外国,所以一直以来自然语言处理基本都是围绕英语的.中文自然语言处理当然就是将我们的中文翻译成机器可以识别读懂的指令.中文的博大精深相信每一

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(

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器.因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment分词器. 今天的文章还会介绍各分词词典文件的使用位置以及作用,相信小伙伴们看了今天的文章应该不会再在github上提出干预自定义不生效的问题

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

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

layout: blog title: Bert系列伴生的新分词器 date: 2020-04-29 09:31:52 tags: 5 categories: nlp mathjax: true typora-root-url: .. 本博客选自https://dxzmpk.github.io/,如果想了解更多关于transformers模型的使用问题,请访问博客源地址. 概括 这篇文章将对Bert等模型使用的分词技术进行介绍.同时会涉及这些分词器在huggingface tokenizers库

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

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

如果直接使用Elasticsearch的朋友在处理中文内容的搜索时,肯定会遇到很尴尬的问题--中文词语被分成了一个一个的汉字,当用Kibana作图的时候,按照term来分组,结果一个汉字被分成了一组. 这是因为使用了Elasticsearch中默认的标准分词器,这个分词器在处理中文的时候会把中文单词切分成一个一个的汉字,因此引入中文的分词器就能解决这个问题. 本篇文章按照下面的内容进行描述: 分词器的作用 安装IK 简单的测试 模拟测试 安装elasticsearch-analysis-piny

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=

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

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n

postgres中的中文分词zhparser postgres中的中文分词方法 基本查了下网络,postgres的中文分词大概有两种方法: Bamboo zhparser 其中的Bamboo安装和使用都比较复杂,所以我选择的是zhparser zhparse基于scws scws是简易中文分词系统的缩写,它的原理其实很简单,基于词典,将文本中的内容按照词典进行分词,提取关键字等.github上的地址在这里.它是xunsearch的核心分词系统. 而zhparser是基于scws来做的postgr

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

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

Mmseg中文分词算法解析 @author linjiexing 开发中文搜索和中文词库语义自己主动识别的时候,我採用都是基于mmseg中文分词算法开发的Jcseg开源project.使用场景涉及搜索索引创建时的中文分词.新词发现的中文分词.语义词向量空间构建过程的中文分词和文章特征向量提取前的中文分词等,整体使用下来,感觉jcseg是一个非常优秀的开源中文分词工具,并且可配置和开源的情况下,能够满足非常多场景的中文分词逻辑.本文先把jcseg使用到最主要的mmseg算法解析一下. 1. 中文分

背景:本推荐系统基于一款硬件产品--旺小宝桌牌.客人按下点餐按钮,扫码进入点餐界面,然后开始点自己喜欢的菜,在手机端下单.目前在成都已有近200家合作餐饮商家. 菜品推荐功能: 当客人在某商家使用桌牌点菜,提取该客人点菜的主材,当客人下一次在另外一家使用桌牌的商家点菜时,即为该客户推荐该商家对应主材的菜. 如:某客人在A店点了[麻辣鸡爪],则该客人喜好食材为”鸡爪”,当客人来到B店,则可为客人推荐B店对应的[二娘鸡爪爪]. 一.菜品主材提取 桌牌上的菜名由商家输入,存入到桌牌数据库中,当前已有的

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

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