1. 前言 ICTCLAS是张华平在2000年推出的中文分词系统,于2009年更名为NLPIR.ICTCLAS是中文分词界元老级工具了,作者开放出了free版本的源代码(1.0整理版本在此). 作者在论文[1] 中宣称ICTCLAS是基于HHMM(Hierarchical Hidden Markov Model)实现,后在论文[2]中改成了基于层叠隐马尔可夫模型CHMM(Cascaded Hidden Markov Model).我把HHMM的原论文[3]读了一遍,对照ICTCLAS源码,发现I

一.安装 官方链接:http://pynlpir.readthedocs.org/en/latest/installation.html 官方网页中介绍了几种安装方法,大家根据个人需要,自行参考!我采用的是: Install PyNLPIR using easy_install: $ easy_install pynlpir 二.使用NLPIR进行分词 注:此处主要使用pynlpir.nlpir模块,该模块使用ctypes为NLPIR提供面向Python的接口,因此在调用NLPIR方法时,基本与

一.本文内容简介 二.具体内容 1. 中文分词的基本概念 2.关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况 3.具体SDK模块(C++)的组装方式 ①准备内容: ②开始组装 三.注意事项 一.本文内容简介 关于中文分词的基本概念 关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况 具体SDK模块(C++版)的组装方法 二.具体内容 1. 中文分词的基本概念 中文分词是自然语言处理的一个分支,自然语言即人们在日常生活中使用的语言,包含书面语,口语,例如报纸上的一篇通讯,博客里面的一篇

本文针对的问题是 ICTCLAS2015 的多线程分词,为了实现多线程做了简单的JAVA封装.如果有需要可以自行进一步封装其它接口. 首先ICTCLAS2015的传送门(http://ictclas.nlpir.org/),其对中文分词做的比较透彻,而且有一定的可调式性.但是应用到实际开发中的话,多线程操作是必须的,因此有了本文的初衷. 可能有的小伙伴不太清楚ICTCLASS是干嘛的,下面是一段介绍:NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2015),主要功能包括中文分词:词性标注:命名实体识

最近发现新浪SAE平台上竟然也提供分词功能,分词效果也还不错,由新浪爱问提供的分词服务,研究了一番,做了一个简易版的在线调用接口(get方式,非post) 官网说明:http://apidoc.sinaapp.com/class-SaeSegment.html,SAE分词系统基于隐马模型开发出的汉语分析系統,主要功能包括中文分词.词性标注.命名实体识别.新词识别. 调用规则:http://simonfenci.sinaapp.com/index.php?key=simon&wd={语句} (返回

背景:分析用户在世界杯期间讨论最多的话题. 思路:把用户关于世界杯的帖子拉下来.然后做中文分词+词频统计,最后将统计结果简单做个标签云.效果例如以下: 兴许:中文分词是中文信息处理的基础.分词之后.事实上还有特别多有趣的文本挖掘工作能够做.也是个知识发现的过程,以后有机会再学习下. ================================================== * 中文分词经常使用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Sm

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词.大致分析步骤如下: 数据导入--选择分词字典--分词 但是下载步骤比较繁琐,可参考之前的博客: R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装(安到吐血) ------------------

1:Elasticsearch的开源中文分词器 IK Analysis(Star:2471) IK中文分词器在Elasticsearch上的使用.原生IK中文分词是从文件系统中读取词典,es-ik本身可扩展成从不同的源读取词典.目前提供从sqlite3数据库中读取.es-ik-plugin-sqlite3使用方法: 1. 在elasticsearch.yml中设置你的sqlite3词典的位置: ik_analysis_db_path: /opt/ik/dictionary.db 我提供了默认的词

  IKAnalyzer  IKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包.从2006年12月推出1.0版开始,IKAnalyzer已经推出了3个大版本.最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件.新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现.   paoding  Paoding's Knives中文分词具有极高效率和高扩展性.引入

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

SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母缩写(即:简易中文分词系统).1.下载scws官方提供的类(这里使用的是pscws第四版的)http://www.xunsearch.com/scws/down/pscws4-20081221.tar.bz2下载XDB 词典文件 (这里使用的是utf8简体中文词典包)http://www.xunsearch.com/scws/down/scws-dict-chs-utf8.tar.bz22.解压scws类Ps

SCWS 中文分词v1.2.3 开源免费的中文分词系统,PHP分词的上乘之选! 首页 下载 演示 文档 关于 服务&支持 API/HTTP 论坛 捐赠 源码@github 文档目录 SCWS-.x.x 安装说明 Libscws C-API 文档 SCWS-.x.x 命令行说明 SCWS 之 PHP 扩展文档 php_scws.dll/Win32 安装说明 PSCWS23 文档 PSCWS4 文档 词典词性标注详解 SCWS- 安装说明 以 Linux(FreeBSD) 操作系统为例 . 取得 s

一.SCWS了解一下: SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母缩写(即:简易中文分词系统). 这是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎,它能将一整段的中文文本基本正确地切分成词. 词是中文的最小语素单位,但在书写时并不像英语会在词之间用空格分开, 所以如何准确并快速分词一直是中文分词的攻关难点. SCWS 采用纯 C 语言开发,不依赖任何外部库函数,可直接使用动态链接库嵌入应用程序, 支持的中文编码包括 GBK.UTF-8 等.此外还提供了 PH

1.scws简单介绍 SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母缩写(即:简易中文分词系统). 这是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎,它能将一整段的中文文本基本正确地切分成词. 词是中文的最小语素单位,但在书写时并不像英语会在词之间用空格分开. 所以怎样准确并高速分词一直是中文分词的攻关难点. SCWS 採用纯 C 语言开发,不依赖不论什么外部库函数.可直接使用动态链接库嵌入应用程序, 支持的中文编码包含 GBK.UTF-8 等. 此外还提供了

转自:http://lies-joker.iteye.com/blog/2173086 选手:IKanalyzer.ansj_seg.jcseg 硬件:i5-3470 3.2GHz 8GB win7 x64 比赛项目:1.搜索:2.自然语言分析 选手介绍: 1,IKanalyzer IKanalyzer采用的是“正向迭代最细粒度切分算法”,是比较常见而且很容易上手的分词器了.一般新手上路学习lucene或者solr都会用这个.优点是开源(其实java分词器多是开源的,毕竟算法都是业内熟知的).轻

2.1 jieba 2.1.1 jieba简介 Jieba中文含义结巴,jieba库是目前做的最好的python分词组件.首先它的安装十分便捷,只需要使用pip安装:其次,它不需要另外下载其它的数据包,在这一点上它比其余五款分词工具都要便捷.另外,jieba库支持的文本编码方式为utf-8. Jieba库包含许多功能,如分词.词性标注.自定义词典.关键词提取.基于jieba的关键词提取有两种常用算法,一是TF-IDF算法:二是TextRank算法.基于jieba库的分词,包含三种分词模式: 精准

简介 平时经常用Python写些小程序.在做文本分析相关的事情时免不了进行中文分词,于是就遇到了用Python实现的结巴中文分词.jieba使用起来非常简单,同时分词的结果也令人印象深刻,有兴趣的可以到它的在线演示站点体验下(注意第三行文字). .NET平台上常见的分词组件是盘古分词,但是已经好久没有更新了.最明显的是内置词典,jieba的词典有50万个词条,而盘古的词典是17万,这样会造成明显不同的分词效果.另外,对于未登录词,jieba“采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterb

ICTCLAS计算所中文分词(当前最好的汉语词法分析器)系统特点:准确度高(98.5%),性能优越(500KB/s分词速度),词性标注(POS tagging)且支持多种标注集,支持用户自定义词典,支持用户自定义词性标注,支持多平台,支持模块组合关闭(在Configure.xml中设置),支持多编码(UTF-8, GB(GB2312, GBK, GB10380)和BIG5)且可以自动识别编码等.更多详见官网,文档和FAQ. 使用ICTCLAS库实现中文分词(Linux 32 bit)下载ICTC

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

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