这是老师大作业需要的技术才知道hanlp这个外部包  使用方法 包以及数据如下GIT下载很慢我传百度云了   链接:https://pan.baidu.com/s/14a22v1g_CAQN-G-k8f3Ovw  提取码:yfse  1 把你的下载的data解压到你项目的根目录下 例如你项目文件夹叫 test  把data文件夹放在text文件夹下就行 2 配置 hanlp.properties 把这个文件放在你需要调用hanlp的目录下(那个文件调用了这外部包方法就放在跟这个文件同级的目录下)

HanLP分词命名实体提取详解   分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章,文章中分享的内容略有一段时间(使用的hanlp版本比较老),最新一版的hanlp已经出来了,也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升! 文本挖掘是抽取有效.新颖.有用.可理解的.散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程.对于文本来说,由于语言组织形式各异,表达方式多样,文本里面提到的很多要素,如人名.手机号.组织名.地名等都称之为实体.在工程领域,招投标文件里的这些实体信息至

HanLP用户自定义词典源码分析 1. 官方文档及参考链接 关于词典问题Issue,首先参考:FAQ 自定义词典其实是基于规则的分词,它的用法参考这个issue 如果有些数量词.字母词需要分词,可参考:P2P和C2C这种词没有分出来,希望加到主词库 关于词性标注:可参考词性标注 ​ 2. 源码解析 分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分词HanLP.segment(text)的大致流程(HanLP版本1.5.3).首

新发布1.7.0版本的hanlp自然语言处理工具包差不多已经有半年时间了,最近也是一直在整理这个新版本hanlp分词工具的相关内容.不过按照当前的整理进度,还需要一段时间再给大家详细分享整理的内容.昨天正好看到的这篇关于关于1.7.0版本hanlp分词在spark中的使用介绍的文章,顺便分享给大家一起学习一下! 以下为分享的文章内容: HanLP分词,如README中所说,如果没有特殊需求,可以通过maven配置,如果要添加自定义词典,需要下载“依赖jar包和用户字典". 直接"jav

基于结构化平均感知机的分词器Java实现 作者:hankcs 最近高产似母猪,写了个基于AP的中文分词器,在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%.最重要的是,只训练了5个迭代:包含语料加载等IO操作在内,整个训练一共才花费23秒.应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后,F值才下降不到0.1个百分点,体积控制在11兆.如果训练一百个迭代,F值可达到96.31%,训练时间两分多钟. 数据在一台普通的IBM兼容机上得到: 本模块已集成到HanLP 1.6以上版本开源,文档位于项目wiki

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

文章大纲 Elastic search & kibana & 分词器 安装 版本控制 下载地址 Elastic search安装 kibana 安装 分词器配置 Elastic search & kibana & 分词器 安装 版本控制 ES版本:7.2.0 分词器版本: kibana 版本:7.2.0 下载地址 ES 下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-2-0 kib

本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果.为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章. 学习内容 在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里.但后者相对麻烦且目前样本量不大.我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词

python调用hanlp分词包手记   Hanlp作为一款重要的分词工具,本月初的时候看到大快搜索发布了hanlp的1.7版本,新增了文本聚类.流水线分词等功能.关于hanlp1.7版本的新功能,后面有使用的到时候在给大家分享.本篇分享一个在python里调用hanlp分词包的过程文章,供需要的朋友参考学习交流!以下为文章内容: 1.在python下安装pyhanlp sudo pip install pyhanlp (详见pyhanlp官方文档) 2.pyhanlp的一些使用方法 (1)Ha

项目简要:关于java web的一个项目,用的Spring MVCd 框架.鉴于参与此次项目的人中并不是所人都做的Spring,为了能够提高效率,建议大家是先抛开SPring来写自己负责的模块,最后再把各个模块在Spring里面集成. 项目里有一个文本分析的模块是一个同学用hanlp写的,由于在最后集成的时候直接使用maven添加的依赖,但最终测试时无法通过.后经分析发现她坐了实体识别,是自己改了hanlp的词典,手动加了很多词,而且在后期版本的迭代中还有可能继续改了hanlp的词典,这就意味着

前言: lucene全文搜索之一中讲解了lucene开发搜索服务的基本结构,本章将会讲解如何创建索引器.管理索引目录和中文分词器的使用. 包括标准分词器,IKAnalyzer分词器以及两种索引目录的创建 luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引器 创建lucene的索引器需要两个要素:一个是分词器,一个是索引目录. 那么就让我们创建这两个实例 1.创建分词器 (1)创建lucene内

之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了. 1. ik分词器的下载和安装,测试 第一: 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ,这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK,这里我使用的是6.3.2的ES,所以就下载ik-6.3.2.zip的文件. 第二:

本篇分享一个hanlp分词工具应用的案例,简单来说就是做一图库,让商家轻松方便的配置商品的图片,最好是可以一键完成配置的. 先看一下效果图吧: 商品单个推荐效果:匹配度高的放在最前面 这个想法很好,那怎么实现了.分析了一下解决方案步骤: 1.图库建设:至少要有图片吧,图片肯定要有关联的商品名称.商品类别.商品规格.关键字等信息. 2.商品分词算法:由于商品名称是商家自己设置的,不是规范的,所以不可能完全匹配,要有好的分词库来找出关键字.还有一点,分词库要能够自定义词库,最好能动态添加.如果读者不

之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了. 1. ik分词器的下载和安装,测试 第一: 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ,这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK,这里我使用的是6.3.2的ES,所以就下载ik-6.3.2.zip的文件. 第二:

算法介绍 最近要做领域概念的提取,TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理. 关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html. 计算公式比较简单,如下: 预处理 由于需要处理的候选词大约后3w+,并且语料文档数有1w+,直接挨个文本遍历的话很耗时,每个词处理时间都要一分钟以上. 为了缩短时间,首先进行分词,一个词输出为一行方便统计,分词工具选择的是HanLp. 然后,将一个领域的文档合并到一

1. 官方文档及参考链接 l 关于词典问题Issue,首先参考:FAQ l 自定义词典其实是基于规则的分词,它的用法参考这个issue l 如果有些数量词.字母词需要分词,可参考:P2P和C2C这种词没有分出来,希望加到主词库 l 关于词性标注:可参考词性标注 2. 源码解析 分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分词HanLP.segment(text)的大致流程(HanLP版本1.5.3).首先把自定义词添加到词库

这篇文章主要是记录HanLP标准分词算法整个实现流程. HanLP的核心词典训练自人民日报2014语料,语料不是完美的,总会存在一些错误.这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果,这时请打开调试模式排查问题: HanLP.Config.enableDebug(); 那什么是语料呢?通俗的理解,就是HanLP里面的二个核心词典.假设收集了人民日报若干篇文档,通过人工手工分词,统计人工分词后的词频:①统计分词后的每个词出现的频率,得到一元核心词典:②统计两个词两两相邻出现的频率,得到二元核心词典.根据贝

这是另一套基于CRF的词法分析系统,类似感知机词法分析器,提供了完善的训练与分析接口. CRF的效果比感知机稍好一些,然而训练速度较慢,也不支持在线学习. 默认模型训练自OpenCorpus/pku98/199801.txt,随hanlp 1.6.2以上版本发布. 语料格式等与感知机词法分析器相同,请先阅读<感知机词法分析器>. 中文分词 训练 CRFSegmenter segmenter = new CRFSegmenter(null); segmenter.train("data

不起作用的原因很多,这里列举几个 这里的hanlp我虽然用的maven建立的但是要添加自定义词典,所以没有用maven引入的方式,而是下载了data+hanlp.jar文件          data下载地址https://pan.baidu.com/s/1o8Rri0y 1.没有删除custom文件夹下的所有bin文件 当添加新词典后,没有删除原来自动生成的缓存词典,直接运行不成功.所以要删除这个文件 2.hanlp.properties中配置不对(注意这个文件的位置) · root=D:/P

一.Ansj 1.利用DicAnalysis可以自定义词库: 2.但是自定义词库存在局限性,导致有些情况无效: 比如:“不好用“的正常分词结果:“不好,用”. (1)当自定义词库”好用“时,词库无效,分词结果不变. (2)当自定义词库 “不好用”时,分词结果为:“不好用”,即此时自定义词库有效. 3.由于版本问题,可能DicAnalysis, ToAnalysis等类没有序列化,导致读取hdfs数据出错 此时需要继承序列化接口 1|case class myAnalysis() extends

转自:http://github.tiankonguse.com/blog/2014/12/03/sphinx-token-inverted-sort.html 外部排序 现在我们的背景是有16个已经排序的数据存在磁盘上.由于数据量很大,我们不能一次性全部读进来. 我们的目标是依次挑出最小的hit,然后交给索引引擎处理. sphinx 使用了 CSphHitQueue 这个数据结构. CSphHitQueue 你猜是什么? 队列? 恭喜你,猜错了.CSphHitQueue 是一个最小堆.且堆的最