HanLP中人名识别分析详解 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: l ·名字识别的问题 #387 l ·机构名识别错误 l ·关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES

HanLP发射矩阵词典nr.txt中收录单字姓氏393个.袁义达在<中国的三大姓氏是如何统计出来的>文献中指出:当代中国100个常见姓氏中,集中了全国人口的87%,根据这一数据我们只保留nr.txt中的100个常见词语的姓氏角色,其他词语去掉其姓氏角色状态.过滤后,nr.txt中具有姓氏角色的单字共计97个.列于下表: 丁 万 乔 于 任 何 余 侯 傅 冯 刘 卢 史 叶 吕 吴 周 唐 夏 姚 姜 孔 孙 孟 宋 尹 崔 常 康 廖 张 彭 徐 戴 方 易 曹 曾 朱 李 杜 杨 林 梁

HanLP中人名识别分析 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: 名字识别的问题 #387 机构名识别错误 关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头

在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: u u名字识别的问题 #387 u u机构名识别错误 u u关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(

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/segment/ictclas-the-hmm-name-recognition.html 本文主要从代码的角度分析标注过程中的细节,理论谁都能说,但没几人能做出一个实用高效的系统.在得出粗分结果之后,需要对其进行人名.翻译人名.地名识别,然后重新KSP得出最终结果,在ICTCLAS中,这些标注都是通过HMM模型实现的. 人名识别例子 以“王菲”为例,粗分结果是“始##始, 王, 菲, 末##末,”,很明显,粗分过程并不能识别正确的人名,因为“

Hanlp自然语言处理包中的基于HMM-Viterbi处理人名识别的内容大概在年初的有分享过这类的文章,时间稍微久了一点,有点忘记了.看了 baiziyu 分享的这篇比我之前分享的要简单明了的多.下面就把文章分享给大家交流学习之用,部分内容有做修改. 本文主要介绍一下HanLP是如何利用HMM来做人名识别的.基本思想是把词语序列作为观测序列,将角色序列作为隐藏序列,当模型预测出最佳隐藏状态序列后,利用模式最大匹配法,匹配出人名实体.下边说一模型的三要素在这个应用中所对应的内容,因为训练阶段就是要

目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面:未登录词的识别和歧义切分. 据统计:未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右,但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误.在所有的分词错误中,与人名有关的错误占到了将近90%,这中国人名都是根据人的想法起的名字,有很大的随意性,并且数量巨大,规律也不尽相同. 1.理论简介 命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务.其目的

版权声明:本文由文智原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/133 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community [文智背后的奥秘]系列篇——基于CRF的人名识别 文智 标签: 人名识别 , 文智分析 2016-10-09 11:06:20 1378 一.命名实体识别 命名实体识别的主要任务就是从输入文本中把含有特定意义的词或者词组挑出来.命名实体根据其特点可以分为两大类,一类是

整理一下xmlHttp.status的值(http 状态表)   状态码 状态码 意义 释义 100 1xx (临时响应)表示临时响应并需要请求者继续执行操作的状态代码.  继续 客户端应当继续发送请求 101 切换协议 请求者已要求服务器切换协议,服务器已确认并准备切换 200   2xx (成功)表示成功处理了请求的状态代码.  成功 服务器已成功处理了请求 201 已创建 请求成功并且服务器创建了新的资源 202 已接受 服务器已接受请求,但尚未处理 203 非授权信息 服务器已成功处理了

1.前言 ansj人名识别会用到两个字典,分别是:person/asian_name_freq.data.person/person.dic. 1.1.asian_name_freq.data 这是一个二进制文件,序列化了一个Map对象.该对象的key为词,value是大小为3的数组.例如: 罗=[[644, 40], [2048, 140, 74], [19, 28, 39, 29]] value数组各元素分别是大小为2.3.4的数组,分别表示在2字姓名.3字姓名.4字姓名中第1-2,1-3,

--主表单 select * from ce_administration_procure t where t.id ='HZe992733d668dc6013d671df4760349'; --流程实例表:记录创建的流程基本信息与当前表单名称的信息 select * from TW_HORIZON_Instance t where t.id = 'HZe992733d668dc6013d671df4600347'; --节点表:记录节点状态.节点名称.节点编码等信息:workid为TW_HOR

UIGestureRecognizerState -- 手势识别器状态 1.先来看官方文档 定义UIGestureRecognizer.h 英文: typedef NS_ENUM(NSInteger, UIGestureRecognizerState) { UIGestureRecognizerStatePossible, // the recognizer has not yet recognized its gesture, but may be evaluating touch event

语料来自1998年1月份人民日报语料 1 语料处理 1.1 原始语料数据格式 语料中,句子已经被分词好,并且在人名后以“/”标注了“nr”表示是人名,其他非人名的分词没有进行标注 1.2 CRF++要求语料的格式 训练语料至少应具有两列,列间由空格或制表位间隔,且所有行(空行除外)必须具有相同的列数,句子间使用空行间隔 1.3 对原始数据进行处理 CRF++可以有多个特征,举例如下图 本次实验为了熟悉采用CRF++及进行中文人名标注,故将语料中的每一个单字作为特征,并进行BIEO标注,举例如下图

如果我们查看该表,可以察觉到在操作中可能产生问题的地方.这里有三个可能导致阻塞的操作,以及三 个可能导致程序恐慌的操作. 乍看之下,通道的使用上限制很多,但在检查了这个限制产生的动机并熟悉 了通道的使用后,它变得不那么可怕并开始具有很大意义. 让我们讨论如何组织不同类型的通道来构筑稳 健的程序. 我们应该做的第一件事是将通道置于正确的环境中,即分配通道所有权. 我将所有权定义为goroutine的 实例化,写入和关闭.就像在那些没有垃圾回收的语言中使用内存一样,重要的是要明确哪个goroutin

数据处理基本知识汇总 STEP7 的数据类型包括什么? 基本数据类型 复杂数据类型 用于FB(功能块)的输入,输出参数类型 用于FC(功能)的输入,输出参数类型 基本数据类型是什么? 先列举12种数据类型 数据类型 描述 位数 常用举例 BOOL 二进制位 1 TRUE/FALSE BYTE 字节 8 B#16#2F (16进制的2F) WORD 无符号字 16 W#16#247D (16进制的247D) INT 有符号整数 16 -362 DWORD 无符号双字 32 DW#16#149E85

需要安装jpype先,这个是python调用java库的桥梁. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu May 10 09:19:55 2018 @author: wang小尧 """ import jpype #路径 jvmPath = jpype.getDefaultJVMPath() # 获得系统的jvm路径 ext_classpath = r"./ner/hanlp\hanlp-1.

状态机在project中使用很的频繁,有例如以下常见的三种实现方法: 1. switch-case 实现.适合简单的状态机. 2. 二维状态表state-event实现.逻辑清晰.可是矩阵通常比較稀疏,并且维护麻烦. 3. 用状态转移表stateTransfer Table实现,数组大小等于状体转移边个数,易扩展: 以下用一个样例来进行具体说明,描写叙述的例如以下场景: 描写叙述对象:门 状态:开着.关着.锁着 (这里的关着指关了但未锁的状态) 事件:开门.关门.上锁.解锁 代码实现用枚举来定义

支持中文分词(N-最短路分词.CRF分词.索引分词.用户自定义词典.词性标注),命名实体识别(中国人名.音译人名.日本人名.地名.实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析.CRF依存句法分析).提供Lucene插件,兼容Lucene4.x. HanLP: Han Language Processing 汉语言处理包 HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进自然语言处理在生产环境中的应用.HanLP

转载自 http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活动,隐状态是天气. HMM描述 任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述: