依照什么切分句子——标点符号 无歧义的:!?等 存在歧义的:. 英文中的.不止表示句号,也可能出现在句子中间,比如缩写Dr. 或者数字里的小数点4.3 解决方法:建立一个二元分类器: 检查“.” 判断这个是不是出现在句尾 具体使用手写规则(正则表达式).机器学习分类器,最简单的是决策树 决策树: 首先检查是否在该词之后有很多空白行,如果是,则该词是句尾,否则检查下一项 检查最后一个标点是不是?, !, 或者:,如果是,则该词是句尾,否则检查下一项 检查最后一个标点是不是句号,如果否,则该词不是句

NLP & 中文分词 中文分词 (Word Segmentation, WS) 指的是将汉字序列切分成词序列. 中文自然语言处理系统 https://www.ltp-cloud.com/intro#cws https://ltp.ai/

实验对比了一下三种切分方式: 1,2 : nltk.word_tokenize :  分离缩略词,(“Don't” =>'Do', "n't") 表句子切分的“,” "." 单独成词. 3 :  TreebankWordTokenizer: 分离缩略词, 表句子切分的 “,"单独成词,句号“.”被删去. 4 : PunktWordTokenizer: 报错: cannot import name 'PunktWordTokenizer' 5 : Wo

之前在其他博客文章有提到如何对英文进行分词,也说后续会增加解释我们中文是如何分词的,我们都知道英文或者其他国家或者地区一些语言文字是词与词之间有空格(分隔符),这样子分词处理起来其实是要相对容易很多,但是像中文处理起来就没有那么容易,因为中文字与字之间,词与词之间都是紧密连接在一起的,所以第一件事需要处理的就是如何确认词.中文文章的最小组成单位是字,但是独立的字并不能很好地传达想要表达整体的意思或者说欠缺表达能力,所以一篇成文的文章依旧是以词为基本单位来形成有意义的篇章,所以词是最小并且能独立活

分词是中文自然语言处理的基础.目前常用的分词算法有 1.张华平博士的NShort中文分词算法. 2.基于条件随机场(CRF)的中文分词算法. 这两种算法的代表工具包分别是jieba分词系统和哈工大的LTP语言技术平台.下面就分别演示这两个工具的使用方法. jieba包有两个分词函数,cut和cut_for_search,后者主要为搜索引擎设计,粒度更细.jieba.cut(sentence,cut_all=False,HMM=True)方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参

个人理解: 句子相似性判断.情感分析.实体识别.智能问答,本质基本上都是分类任务. 阅读理解(抽取式.回答式.完形填空)是逐个候选项的分类问题处理. 参考 https://github.com/chineseGLUE/chineseGLUE https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE http://dy.163.com/v2/article/detail/EAFKC4I205118HA4.

<input style="text-align:right" /><input type="text" dir="rtl" />这两个都是从右往左输入(反向输入),但文字排列顺序还是从左往右的(顺序排列).另外还有反向输入反序排列 <!-- TWO STEPS TO INSTALL REVERSE TEXT WIZARD: 1. Copy the coding into the HEAD of your HTML

c在D盘建立了个文件夹,然后把segment1.py文件放进去. 然后双击segment1,就自动用pycharm打开了.然后就可以运行和debug.之前最开始的时候我segment1.py文件放桌面上,结果用pycharm一打开,桌面的文件全都进去了.这不合适. 所以才在D盘建立个文件夹,这样在用pycharm打开,只会把建的文件夹里面的东西弄进去. import re def segment(text): article_string = text article_string = arti

  本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代.   本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度(余弦相似度,cosine similarity).   首先,让我们来看一下,什么是词袋模型.我们以下面两个简单句子为例: sent1 = "I love sky, I love sea." sent2 = "I like running, I love reading."   通常,NL

中文分词概述 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,一般分词是自然语言处理的第一项核心技术.英文中每个句子都将词用空格或标点符号分隔开来,而在中文中很难对词的边界进行界定,难以将词划分出来.在汉语中,虽然是以字为最小单位,但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的.因此处理中文文本时,需要进行分词处理,将句子转为词的表示,这就是中文分词. 中文分词的三个难题: 分词规则,消除歧义和未登录词识别. 构建完美的分词规则便可以将所有的句子正确的划分,但是这根本无法实现,语言是长期发展自然而然形成的

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分

1. Java自然语言处理 LingPipe LingPipe是一个自然语言处理的Java开源工具包.LingPipe目前已有很丰富的功能,包括主题分类(Top Classification).命名实体识别(Named Entity Recognition).词性标注(Part-of Speech Tagging).句题检测(Sentence Detection).查询拼写检查(Query Spell Checking).兴趣短语检测(Interseting Phrase Detection).

Hanlp等七种优秀的开源中文分词库推荐 中文分词是中文文本处理的基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块.由于中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词. 纵观整个开源领域,陆陆续续做中文分词的也有不少,不过目前仍在维护的且质量较高的并不多.下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库,以供大家参考使用. 1.HanLP —— 汉语言处理包 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,由大快搜索主导并完全开源,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.Han

郑捷2017年电子工业出版社出版的图书<NLP汉语自然语言处理原理与实践> 第1章 中文语言的机器处理 1 1.1 历史回顾 2 1.1.1 从科幻到现实 2 1.1.2 早期的探索 3 1.1.3 规则派还是统计派 3 1.1.4 从机器学习到认知计算 5 1.2 现代自然语言系统简介 6 1.2.1 NLP流程与开源框架 6 1.2.2 哈工大NLP平台及其演示环境 9 1.2.3 StanfordNLP团队及其演示环境 11 1.2.4 NLTK开发环境 13 1.3 整合中文分词模块 

中科院nlpir和海量分词(http://www.hylanda.com/)是收费的. hanlp:推荐基于CRF的模型的实现~~要看语料,很多常用词会被分错,所以需要词库支撑.目前最友好的开源工具包应该是HanLP,基于词典,对各种实体词汇做了HMM,也提供了CRF模型.工程实现也不错,性能不是瓶颈.代码有相对完备的注释,文档也比较全,各种算法原理实现也有对应blog,自己研究和做二次开发都比较方便. 最近写了一款分词器,调研了不少文章的开源实现.最终定的方案是 Language Model

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

初识马尔可夫和马尔可夫链 作者:白宁超 2016年7月10日20:34:20 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇对马

马尔可夫模型与隐马尔可夫模型 作者:白宁超 2016年7月11日15:31:11 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇

向前算法解决隐马尔可夫模型似然度问题 作者:白宁超 2016年7月11日22:54:57 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下

维特比算法解决隐马尔可夫模型解码问题(中文句法标注) 作者:白宁超 2016年7月12日14:08:28 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.