今年的6月28号,微软发布了一个正式版本 NetCore.发布的同时,也同时发布了CoreStudio. 这个激动人心的时刻,让跨平台已经不再是什么神话. 让我们一起来开始Core的开发之旅吧. 万事的开始,始于环境的构建.搭建环境是我们走入这个神秘的开发之旅的第一步.因为我个人比较喜欢Visual Studio,所以,我没有使用CoreStudio.关于环境的创建,网络上有很多文章介绍.我这里也就不进行详细的说明了.我给大家提供一个网站,大家去安装下必要的工具和SDK就好了. URL:http

IK分词算法设计思考 加载词典 IK分词算法初始化时加载了“敏感词”.“主词典”.“停词”.“量词”,如果这些词语的数量很多,怎么保证加载的时候内存不溢出 分词缓冲区 在分词缓冲区中进行分词操作,怎么保证分词缓冲区的内容不溢出 看源码心得体会 Ik分词算法也用到了luceue里面的jar包,多种词语的测试 虽然看源码很痛苦,但是能学到很多新的东西 勇敢的迈出了第一步,坚持坚持! 计算机是一门艺术,也是一门实验科学,测试和实验的目的是一样的,如果不理解算法,找一些特别简单的测试用例测试算法, 然后

参考链接: https://github.com/HIT-SCIR/ltp/blob/master/doc/install.rst http://www.xfyun.cn/index.php/services/ltp/detail?&app_id=NTZmYzg5ZWE= http://www.ltp-cloud.com/document/#api_rest_format_json 其他分词算法参考链接: NLPIR:http://www.nlpir.org/    http://www.dat

最大匹配算法是自然语言处理中的中文匹配算法中最基础的算法,分为正向和逆向,原理都是一样的. 正向最大匹配算法,故名思意,从左向右扫描寻找词的最大匹配. 首先我们可以规定一个词的最大长度,每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配,如果没有找到,就缩短长度继续寻找,直到找到或者成为单字. 实例: S1="计算语言学课程是三个课时" ,设定最大词长MaxLen = 5  ,S2= " " 字典中含有三个词:[计算语言学].[课程].[课时] (1)S2=

目录 前言 目录 循环神经网络 基于LSTM的分词 Embedding 数据预处理 模型 如何添加用户词典 前言 很早便规划的浅谈分词算法,总共分为了五个部分,想聊聊自己在各种场景中使用到的分词方法做个总结,种种事情一直拖到现在,今天抽空赶紧将最后一篇补上.前面几篇博文中我们已经阐述了不论分词.词性标注亦或NER,都可以抽象成一种序列标注模型,seq2seq,就是将一个序列映射到另一个序列,这在NLP领域是非常常见的,因为NLP中语序.上下文是非常重要的,那么判断当前字或词是什么,我们必须回头看

目录 前言 目录 条件随机场(conditional random field CRF) 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验结果 参考文献 前言 通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型

目录 前言 目录 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词 两个假设 Viterbi算法 代码实现 实现效果 完整代码 参考文献 前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分

用C#写了个汉字转拼音的小工具,和网上大部分工具不同,这个通过分词算法,解决了多音字的问题,并且提供声调,可开可关. 如题,用"银行 行不行 行家说了算"举例,如果转拼音却不能识别多音字,就惨了. 而这个小工具的效果如图: 实现了3种分词算法:* 正向最大匹配* 反向最大匹配* 双向最大匹配(这个双向匹配的歧义处理办法,还是本人创新...) 软件下载: http://pan.baidu.com/s/1mTg3T -----------------分割线-----------------

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

在编辑文章中,很多时候都需要自动根据文章内容获取关键字的功能,因此,本文主要是说明如何在yii中使用织梦开源的分词算法编写一个独立的扩展,可以在不同的模块中使用,步骤如下: 1 到这里下载其他朋友整理的织梦分词算法库; 2 解压下载的分词库并放到yii extensions/fenci目录下面; 3 在extensions/fenci添加FenciConnectorAction.php和GetTagsInput.php; 4 在对应的module中添加ConnectorController.ph

本文用到的库下载:点此下载 词库下载:点此下载 将词库直接放到项目根目录 词库设置如下: 类库说明 词库查看程序:点此下载 可以在上面的程序中添加常用行业词库 还可以通过下面的类在程序中实现 完整的盘古release:点此下载 最新字典文件下载位置 http://pangusegment.codeplex.com/releases/view/47411 默认字典位置为 ..\Dictionaries 你可以通过设置PanGu.xml 文件来修改字典的位置 Demo.exe 分词演示程序 Dict

一.中文分词 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为自然分界符的,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此,中文词语分析是中文信息处理的基础与关键. Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分,或者二元切分.除此之外,还有最大切分(包括向前.向后.以及前后相结合).最少切分.全切分等等. 二. 中文分词技术分类 我们讨论的分词算法可分为三大类: 1.基于词典:基于字典.词库匹配的分词方法:(字符串匹配.机械分词法) 2.基于统计:基于词频

Mmseg中文分词算法解析 @author linjiexing 开发中文搜索和中文词库语义自己主动识别的时候,我採用都是基于mmseg中文分词算法开发的Jcseg开源project.使用场景涉及搜索索引创建时的中文分词.新词发现的中文分词.语义词向量空间构建过程的中文分词和文章特征向量提取前的中文分词等,整体使用下来,感觉jcseg是一个非常优秀的开源中文分词工具,并且可配置和开源的情况下,能够满足非常多场景的中文分词逻辑.本文先把jcseg使用到最主要的mmseg算法解析一下. 1. 中文分

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n

前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法. 目录 浅谈分词算法(1)分词中的基本问题浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法浅谈分词算法(3)基于字的分词方法(HMM)浅谈分词算法(4)基于字的分词方法(

http://blog.csdn.net/whuslei/article/details/7398443 最近需要对英文进行分词处理,希望能够实现还原英文单词原型,比如 boys 变为 boy 等. 简介 发现一个不错的工具Porter stemmer,主页是http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer/.它被实现为N多版本,C.Java.Perl等. 下面是它的简单介绍: Stemming, in the parlance of searching and

词图 词图指的是句子中所有词可能构成的图.如果一个词A的下一个词可能是B的话,那么A和B之间具有一条路径E(A,B).一个词可能有多个后续,同时也可能有多个前驱,它们构成的图我称作词图. 需要稀疏2维矩阵模型,以一个词的起始位置作为行,终止位置作为列,可以得到一个二维矩阵.例如:“他说的确实在理”这句话 图词的存储方法:一种是的DynamicArray法,一种是快速offset法.Hanlp代码中采用的是第二种方法. 1.DynamicArray(二维数组)法 在词图中,行和列的关系:col为n

词图 词图指的是句子中所有词可能构成的图.如果一个词A的下一个词可能是B的话,那么A和B之间具有一条路径E(A,B).一个词可能有多个后续,同时也可能有多个前驱,它们构成的图我称作词图. 需要稀疏2维矩阵模型,以一个词的起始位置作为行,终止位置作为列,可以得到一个二维矩阵.例如:“他说的确实在理”这句话 图词的存储方法:一种是的DynamicArray法,一种是快速offset法.Hanlp代码中采用的是第二种方法. 1.DynamicArray(二维数组)法 在词图中,行和列的关系:col为n

Java中有一些开源的分词项目,比如:IK.Paoding.MMSEG4J等等.这里主要说的是MMSEG4J中使用的MMSeg算法.它的原文介绍在:http://technology.chtsai.org/mmseg/,是用英文书写的,这是只是它的一个中文笔记.   为什么中文要分词 中文和英文的书写方式不一样,英文中单词之间用空格隔开,而且每个单词代表一个含义(当然也有短语,但这占的比例不是主要的):中文的书写是连在一起的,而且单个单词常常与相邻的单词组合成一个词语,代表一个含义.比如:"中学

背景:本推荐系统基于一款硬件产品--旺小宝桌牌.客人按下点餐按钮,扫码进入点餐界面,然后开始点自己喜欢的菜,在手机端下单.目前在成都已有近200家合作餐饮商家. 菜品推荐功能: 当客人在某商家使用桌牌点菜,提取该客人点菜的主材,当客人下一次在另外一家使用桌牌的商家点菜时,即为该客户推荐该商家对应主材的菜. 如:某客人在A店点了[麻辣鸡爪],则该客人喜好食材为”鸡爪”,当客人来到B店,则可为客人推荐B店对应的[二娘鸡爪爪]. 一.菜品主材提取 桌牌上的菜名由商家输入,存入到桌牌数据库中,当前已有的

本次实验内容是基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现.使用正向和反向最大匹配算法对给定句子进行分词,对得到的结果进行比较,从而决定正确的分词方法. 算法描述正向最大匹配算法先设定扫描的窗口大小maxLen(最好是字典最长的单词长度),从左向右取待切分汉语句的maxLen个字符作为匹配字段.查找词典并进行匹配.若匹配成功,则将这个匹配字段作为一个词切分出来,并将窗口向右移动这个单词的长度.若匹配不成功,则将这个匹配字段的最后一个字去掉,剩下的字符串作为新的匹配字段,进行再次匹配,重复以上过程,