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

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零.机器学习整个实现过程: 一.机器学习数据组成 特征值: 目标值: 二.特征工程和文本特征提取 1.概要: 1.特征工程是什么 2.特征工程的意义:直接影响预测结果 3.scikit-learn库 介绍 4.数据的特征抽取 5.数据的特征预处理 6.数据的降维 [特征工程]:特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程,从而提高了对未知数据的预测准确性 (如图:文章转为数据即是一个特征工程) 2.特征工程工具: 1.pandas:一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: /** * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果 * @author 杨尚川 */ public interface WordSegmenter {

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

中科院NLPIR中文分词java版 中科院NLPIR中文分词java版

对于分词系统的实现来说,主要应集中在两方面的考虑上:一是对语料库的组织,二是分词策略的制订. 1.   Tire树 Tire树,即字典树,是通过字串的公共前缀来对字串进行统计.排序及存储的一种树形结构.其具有如下三个性质: 1)      根节点不包含字符(或汉字),除根节点以外的每个节点只能包含一个字符(汉字) 2)      从根节点到任一节点的路径上的所有节点中的字符(汉字)按顺序排列的字符串(词组)就是该节点所对应的字符串(词组) 3)      每个节点的所有直接子节点包含的字符(汉字

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. 官网: https://code.google.com/archive/p/ik-analyzer/ 本用例借助 IKAnalyzer 进行分词,通过遍历分词集合进行敏感词过滤. 使用前需对敏感词库进行初始化: SensitiveWordUtil.init(sensitiveWordSet); 1.pom.xml 引入maven依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/

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

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目录 一.中文分词理论描述 二.算法描述 1.正向最大匹配算法 2.反向最大匹配算法 3.双剑合璧 三.案例描述 四.JAVA实现完整代码 五.组装UI 六.总结 前言 这篇将使用Java实现基于规则的中文分词算法,一个中文词典将实现准确率高达85%的分词结果.使用经典算法:正向最大匹配和反向最大匹配算法,然后双剑合璧,双向最大匹配. 一.中文分词理论描述 根据相关资料,中文分词概念的理论描述,我总结如下: 中文分词是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词

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R语言中文分词包jiebaR R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网-.都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域

问题小结 1.安装 需要用到python,根据python2.7选择适当的安装包.先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行python setup.py install 若需要安装到myeclipse, 1.首先需要myeclipse能支持python,安装pydev.不同的pydev对于环境的要求不同,注意看jre的要求.   这一步的操作可以参考 http://blog.csdn.net/cssmhyl/article/details/2281

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tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

英文分词的第三方库NLTK不错,中文分词工具也有很多(盘古分词.Yaha分词.Jieba分词等).但是从加载自定义字典.多线程.自动匹配新词等方面来看. 大jieba确实是中文分词中的战斗机. 请随意观看表演 安装 分词 自定义词典 延迟加载 关键词提取 词性标注 词语定位 内部算法 安装 使用pip包傻瓜安装:py -3 -m pip install jieba / pip install jiba(windows下推荐第一种,可以分别安装python2和3对应jieba) pypi下载地址

上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量.这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词,那这个向量就是多少维度的了.然后就把这些向量交给计算机去计算,而不再需要文本啦.而向量中的数字表示的是每个词所代表的权重.代表这个词对文本类型的影响程度. 在这个过程中我们需要解决两个问题:1.如何计算出适

一.结巴中文分词采用的算法 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 二.结巴中文分词支持的分词模式 目前结巴分词支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义:搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分