机器学习03 /jieba详解 目录 机器学习03 /jieba详解 1.引言 2.分词 2.1.jieba.cut && jieba.cut_for_search 2.2.jieba.lcut && jieba.lcut_for_search 2.3 全模式和精确查找模式 2.4.搜索引擎模式 2.5.HMM模型 3.繁体字分词 4.添加自定义分词 4.1.载入词典 4.2.调整词典 5.关键词提取 5.1.基于TF-IDF算法的关键词提取 5.2.基于 TextRank

本篇接上一篇内容<HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍>介绍一下层叠隐马的原理. 首先说一下上一篇介绍的人名识别效果对比: 1. 只有Jieba识别出的人名 准确率极低,基本为地名或复杂地名组成部分或复杂机构名组成部分.举例如下: [1] 战乱的阿富汗地区,枪支可随意买卖,AK47价格约500人民币 “阿富汗”被识别为人名. [2] 安庆到桂林自驾游如何规划? “桂林”被识别为人名. [3] 2018天津市和平分局招聘社区戒毒.社区康复工作人员成绩查询入口 “康复”被识别为

2019 01/01 八.Reader和Writer读写器 前面讲的输入输出流的基本单位都是字节,因此可以称为“字节流”,读写器是以字符为基本单位,可以称为“字符流”.它们的使用方法非常相似,因此我考虑有的地方就不再重点叙述甚至不再叙述.对于Reader和Writer还是要动一下手,编一下代码看一下字符和字节的区别.和InputStream相似,也是抽象类,不能实例化,所以直接使用最简单的CharArrayReader和CharArrayWriter代替. CharArrayReader的API

一.pypinyin 在处理语音输入指令时, 比如 请给圆圆发消息,那么转化为文字识别时, 无法确定转换的是圆圆还是园园或是源源, 为了解决这个问题, 就把指令转换为拼音来处理,这样就可以处理同音字了.用到的库为pypinyin 简单使用, TONE,TONE2,TONE3为不同转换模式 from pypinyin import lazy_pinyin,TONE,TONE2,TONE3 a = '圆圆' b = '源源' c = '园园' print(''.join(lazy_pinyin(a,

一.使用matplotlib画图 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 使用matplotlib画柱形图 import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt #数据视图 #配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = &q

1. jieba的江湖地位 NLP(自然语言)领域现在可谓是群雄纷争,各种开源组件层出不穷,其中一支不可忽视的力量便是jieba分词,号称要做最好的 Python 中文分词组件. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771 “最好的”这三个字可不是空穴来风,

1. 前言 Jieba是由fxsjy大神开源的一款中文分词工具,一款属于工业界的分词工具--模型易用简单.代码清晰可读,推荐有志学习NLP或Python的读一下源码.与采用分词模型Bigram + HMM 的ICTCLAS 相类似,Jieba采用的是Unigram + HMM.Unigram假设每个词相互独立,则分词组合的联合概率: \begin{equation} P(c_1^n) = P(w_1^m) = \prod_i P(w_{i}) \label{eq:unigram} \end{eq

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

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

原文  http://www.gowhich.com/blog/147 主题 中文分词Python 源码下载的地址:https://github.com/fxsjy/jieba 演示地址:http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ 特点 1,支持三种分词模式: a,精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:     b,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:     c,搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召

.NET Core中文分词组件jieba.NET Core,由于实际的一些需求,需要做中文分词. 找到了一个jieba.NET https://github.com/anderscui/jieba.NET,不过发现没有.NET Core 版本,看到有人在issue提.NET Core,便将jieba.NET 支持.NET Core. jieba.NET Core版: https://github.com/linezero/jieba.NET jieba分词特点 特点 支持三种分词模式: 精确模式

我的python环境是Anaconda3安装的,由于项目需要用到分词,使用jieba分词库,在此总结一下安装方法. 安装说明======= 代码对 Python 2/3 均兼容 * 全自动安装:`easy_install jieba` 或者 `pip install jieba` / `pip3 install jieba`* 半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 `python setup.py install`* 手动安装:将

jieba是python下的一个检索库, 有人将这个库移植到了asp.net 平台下, 完全可以替代lucene.net以及盘古分词的搭配 之所以写这个, 其实是因为昨天面试时, 被问到网站的关键字检索你怎么做?我就是说了下sql模糊查询以及sql语句优化, 缓存.以前接触过关键字分词, 但是在.net平台下没有成熟的分词检索库, 不像java有lucene, 尽管也移植到了.net, 但是更新慢.我之前学python的时候留意到了python的分词检索, 以及做词云, 就想着有没有python

前言 在前面我们大致介绍了什么是意图识别,把这个问题抽象出来其实是一个分类问题.在结构上面,我们使用LSTM来提取特征,Softmax来进行最后的多分类.由于语料的限制,我们目前仅考虑电台,音乐,问答类等三类的意图识别.更多种类的意图识别, 其实也是把更多种类的语料加入进来,修改softmax的分类数.最后的目标是在这三类的分类准备率能够达到90%. 我们将考虑使用 keras(严格意义上只能说是一个接口)来实现这个意图识别的工作. 整体流程 图一 意图分类训练流程 我们整体的流程如图所示,首先

分词是自然语言处理中最基本的一个任务,这篇小文章不介绍相关的理论,而是介绍一个电子病历分词的小实践. 开源的分词工具中,我用过的有jieba.hnlp和stanfordnlp,感觉jieba无论安装和使用都比较便捷,拓展性也比较好.是不是直接调用开源的分词工具,就可以得到比较好的分词效果呢?答案当然是否定的.尤其是在专业性较强的领域,比如医疗行业,往往需要通过加载相关领域的字典.自定义字典和正则表达式匹配等方式,才能得到较好的分词效果. 这次我就通过一个电子病历分词的小实践,分析在具体的分词任务

一 . pypinyin from pypinyin import lazy_pinyin, TONE, TONE2, TONE3 word = '孙悟空' print(lazy_pinyin(word, style=TONE)) # ['sūn', 'wù', 'kōng'] print(lazy_pinyin(word, style=TONE2)) # ['su1n', 'wu4', 'ko1ng'] print(''.join(lazy_pinyin(word, style=TONE2))

使用jieba库分词 一.什么是jieba库 1.jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库,中文文本需要通过分词获得单个词语. 2.jieba库的使用:(jieba库支持3种分词模式) 通过中文词库的方式识别 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词 全模式:把文本所有可能的词语都描述出来,有冗余 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词进行切分 3.jieba库是属于python中优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 二.安装jieba库 途径1:百度jieba库下载(百度上很

经过了一些学习与一些十分有意义的锻(zhe)炼(mo),我决定尝试一手新接触的python第三方库 ——jieba库! 这是一个极其优秀且强大的第三方库,可以对一个文本文件的所有内容进行识别,分词,甚至是根据猜测的词义形成字典! 这么好用的库不去了解实在是可惜啊!!! 那么第一步,我们当然是先安装它了! 步骤很简单! 就是我们以往的cmd命令行安装即可: 接下来让我们了解一下它的基本语法吧! jieba库有三个基本的模式:精确模式.全模式.搜索引擎模式 精确模式:试图将语句最精确的切分,不存在冗

jieba“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 github:https://github.com/fxsjy/jieba 特点支持三种分词模式: 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,提高召回率,适合用于搜索引擎分词.支持繁体分词 支持自定义词典MIT 授权协议安装说明代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_insta

jieba “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Scroll down for English documentation. 特点 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: