Part I:词频统计并返回topN 统计的文本数据: what do you do how do you do how do you do how are you from operator import add from pyspark import SparkContext def sort_t(): sc = SparkContext(appName="testWC") data = sc.parallelize(["what do you do", &qu

把语料从数据库提取出来以后就要进行分词啦,我是在linux环境下做的,先把jieba安装好,然后找到内容是build jieba PKG-INFO setup.py test的那个文件夹(我这边是jieba-0.38),把自己的自定义词典(选用,目的是为了分出原始词库中没有的词以及优先分出一些词),停用词词典(选用),需要分词的语料文件,调用jieba的python程序都放到这个文件夹里,就可以用啦.至于词典要什么样的格式,在网上一查就可以了. 之前有看到别的例子用自定义词典替换掉jieba本身

前言: 文本分类任务的第1步,就是对语料进行分词.在单机模式下,可以选择python jieba分词,使用起来较方便.但是如果希望在Hadoop集群上通过mapreduce程序来进行分词,则hanLP更加胜任. 一.使用介绍 hanLP是一个用java语言开发的分词工具, 官网是 http://hanlp.com/ . hanLP创建者提供了两种使用方式,一种是portable简化版本,内置了数据包以及词典文件,可通过maven来管理依赖,只要在创建的 maven 工程中加入以下依赖,即可轻松使

参考文献:http://blog.csdn.net/fatpanda/article/details/37911079 jar包: IK-Analyzer-extra-5.3.1.jar IKAnalyzer5.3.1.jar lucene-core-5.3.1.jar lucene-analyzers-common-5.3.1.jar 一.创建类自己的分词器配置类并实现IK-Analyzer分词器的配置接口: 值得注意的一点是:我们在指定配置文件时候,要指定我们自己的配置文件.如果不指定路径默

[环境]python 2.7 方法一:使用pyhanlp,具体方法如下: pip install pyhanlp  # 安装pyhanlp 进入python安装包路径,如 /usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/ 将http://hanlp.properties.in改名为备份文件. mv hanlp.properties.in hanlp.properties.in.bak 修改hanlp.properties vim hanlp.pro

对于词典,直接加载文本会很慢,所以HanLP对于文本文件做了一些预处理,生成了后缀名为.txt.bin的二进制文件. 这些二进制文件相当于缓存,避免了每次加载去读取多个文件. 通过这种txt和bin结合的方式,HanLP一方面方便用户编辑查看词典,另一方面bin方便加载,这种方式可谓是兼二者之长,设计上堪称典范. 打开hanlp的data目录data\dictionary\custom,删除所有的.txt.bin文件,这样一来,HanLP下次加载词典时会自动构建.txt.bin,这样一来,你对文

要使用hanlp加载自定义词典可以通过修改配置文件hanlp.properties来实现.要注意的点是: 1. root根路径的配置: hanlp.properties中配置如下: #本配置文件中的路径的根目录,根目录+其他路径=完整路径(支持相对路径,请参考:https://github.com/hankcs/HanLP/pull/254) #Windows用户请注意,路径分隔符统一使用/ root=D:/Project/public_sentiment_monitor/plugin/hanl

本文是整理了部分网友在配置hanlp自定义词典时遇到的一小部分问题,同时针对这些问题,也提供另一些解决的方案以及思路.这里分享给大家学习参考. 要使用hanlp加载自定义词典可以通过修改配置文件hanlp.properties来实现. 要注意的点是: 1.root根路径的配置: hanlp.properties中配置如下: #本配置文件中的路径的根目录,根目录+其他路径=完整路径(支持相对路径) #Windows用户请注意,路径分隔符统一使用/ root=D:/Project/public_se

在开发PySpark程序时通常会需要用到Java的对象,而PySpark本身也是建立在Java API之上,通过Py4j来创建JavaSparkContext. 这里有几点是需要注意的 1. Py4j只运行在driver 也就是说worker目前来说引入不了第三方的jar包.因为worker结点的PySpark是没有启动Py4j的通信进程的,相应的jar包自然也加载不了.之前没有详细看这部分文档,系统设计时企图在worker结点利用client模式直连Hbase来获取部分数据,从而避免对整个表的

一开始按照网上的方法在配置文件加入自定义的词典不行,不知道是什么问题,这里给出链接,有兴趣的自己尝试:https://my.oschina.net/u/3793864/blog/3073171 说一下我的方法:在hanlp.java中添加路径即可,数组里直接加入 可以看到我是谁三个字被当成名词输出 整个项目:https://github.com/mmmjh/HanlpDemo

1.在data/dictionary/custom/路径下新建文件 myDict.txt.,添加新的单词,单词,词性,词频.并删除当前文件夹下的bin文件, 2.在hanlp配置文件中的CustomDictionaryPath后追加myDict.txt 3.工具类 public static List <String> getNewExtractKeyWord(String content,Integer size){ List<Term> res = HanLP.segment(

目标 查看jieba分词组件源码,分析源码各个模块的功能,找到分词模块,实现能自定义分词字典,且优先级大于系统自带的字典等级,以医疗词语邻域词语为例. jieba分词地址:github地址:https://github.com/fxsjy/jieba jieba四种分词模式 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析. 按照优先级只显示一次需要划分的词语. 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. 比如清华大学,会划词显示 清华/ 清华大学/ 华大/

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

# coding: utf-8 # ###jieba特性介绍 # 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. # ###分词速度 # 1.5 MB / Second in Full Mode # 400 KB / Second

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

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

中文文本分类不像英文文本分类一样只需要将单词一个个分开就可以了,中文文本分类需要将文字组成的词语分出来构成一个个向量.所以,需要分词. 这里使用网上流行的开源分词工具结巴分词(jieba),它可以有效的将句子里的词语一个个的提取出来,关于结巴分词的原理此处不再赘述,关键是他的使用方法.1.安装 结巴分词是一个Python的工具函数库,在python环境下安装,安装方式如下: (1)python2.x下 全自动安装 :easy_install jieba 或者 pip install jieba

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

python结巴(jieba)分词 一.特点 1.支持三种分词模式: (1)精确模式:试图将句子最精确的切开,适合文本分析. (2)全模式:把句子中所有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. (3)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.2.支持繁体分词3.支持自定义词典 二.实现 结巴分词的实现原理主要有一下三点:(1)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).(2)采用了动态

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

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