1.hanlp简介 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.HanLP具备功能完善.性能高效.架构清晰.语料时新.可自定义的特点. 开源网址:HanLP: Han Language Processing 但由于hanlp是用java来实现的,要在python中使用hanlp,只能通过调用pyhanlp这个包来. 但是pyhanlp里面有一些功能仍然不支持python直接调用,比如汉字转拼音,这时候就需要从python中启

由于采集省市区镇数据需要对地名进行拼音转换,由于第三方高准确度接口对IP进行了限制,处理大量数据变得异常缓慢. 使用了一个折中的办法,省市区 3级(3千+)用高准确度接口(几乎没有拼错的地名),镇级(4万+)用本地HanLP提供的接口(大部分多音字还算是能拼正确). Github源码:https://github.com/xiangyuecn/AreaCity-JsSpider-StatsGov/tree/master/.pinyin-python-server 另外我提供了一个临时测试服务器,

本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果.为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章. 学习内容 在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里.但后者相对麻烦且目前样本量不大.我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词

最近在研究中文分词及自然语言相关的内容,关注到JAVA环境下的HanLP,HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包,支持中文分词(N-最短路分词.CRF分词.索引分词.用户自定义词典.词性标注),命名实体识别(中国人名.音译人名.日本人名.地名.实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析.神经网络依存句法分析). 由于自己才疏学浅,对JAVA方面了解不多,所以打算在Python环%2, line

直接pip install pyhanlp的时候会提示缺少Microsoft Visual c++环境, 其实没有Microsoft Visual c++环境也是可以的, 可以先安装jpype1,然后在pip install pyhanlp就行了. 步骤: ①在python非官方库网站上下载库jpyre1的whl文件, 文件链接https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#jpype 下载后在命令提示符里切换到下载的路径下,执行pip install J

Python调用hanlp的方法此前有分享过,本篇文章分享自“逍遥自在017”的博客,个别处有修改,阅读时请注意! 1.首先安装jpype 首先各种坑,jdk和python 版本位数必须一致,我用的是JPype1-py3 版本号0.5.5.2 .1.6jdk和Python3.5,win7 64位下亲测没问题.否则死翘翘,有可能虚拟机都无法启动: 出错调试,原因已说:测试成功会有输出. 下面启动虚拟机跑hanlp 2.下载各种安装包 使用自定义的HanLP——HanLP由3部分组成:类库hanlp

本文分享自 6丁一的猫 的博客,主要是python调用hanlp进行命名实体识别的方法介绍.以下为分享的全文. 1.python与jdk版本位数一致 2.pip install jpype1(python3.5) 3.类库hanlp.jar包.模型data包.配置文件hanlp.properties放在一个新建目录 4.修改hanlp.properties中root根目录,找到data 代码调用如下: 1|#coding:utf-8 2|''' 3|Created on 2017-11-21 4

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 5. 感知机分类与序列标注 第4章我们利用隐马尔可夫模型实现了第一个基于序列标注的中文分词器,然而效果并不理想.事实上,隐马尔可夫模型假设人们说的话仅仅取决于一个隐藏的{B.M,E,S序列,这个假设太单纯了,不符合语言规律.语言不是由这么简单的标签序列生成,语言含有更多特征,而隐马弥可夫模型没有捕捉到.隐马弥可夫模型能捕捉的特征仅限于两种: 其一,前一个标签是什么:其二,当前字符

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 8. 命名实体识别 8.1 概述 命名实体 文本中有一些描述实体的词汇.比如人名.地名.组织机构名.股票基金.医学术语等,称为命名实体.具有以下共性: 数量无穷.比如宇宙中的恒星命名.新生儿的命名不断出现新组合. 构词灵活.比如中国工商银行,既可以称为工商银行,也可以简称工行. 类别模糊.有一些地名本身就是机构名,比如"国家博物馆" 命名实体识别 识别出句子中命名实体的

2.1 jieba 2.1.1 jieba简介 Jieba中文含义结巴,jieba库是目前做的最好的python分词组件.首先它的安装十分便捷,只需要使用pip安装:其次,它不需要另外下载其它的数据包,在这一点上它比其余五款分词工具都要便捷.另外,jieba库支持的文本编码方式为utf-8. Jieba库包含许多功能,如分词.词性标注.自定义词典.关键词提取.基于jieba的关键词提取有两种常用算法,一是TF-IDF算法:二是TextRank算法.基于jieba库的分词,包含三种分词模式: 精准

python3中thread模块已被废弃,不能在使用thread模块,为了兼容性,python3将thread命名为_thread.python3中我们可以使用threading进行代替. threading通过对thread模块进行二次封装.Thread 是threading模块中最重要的类之一,可以使用它来创建线程.有两种方式来创建线程:一种是通过继承Thread类,重写它的run方法:另一种是创建一个threading.Thread对象,在它的初始化函数(__init__)中将可调用对象作

HanLP中文自然语言处理工具实例演练 作者:白宁超 2016年11月25日13:45:13 摘要:HanLP是hankcs个人完成一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.HanLP具备功能完善.性能高效.架构清晰.语料时新.可自定义的特点. 在提供丰富功能的同时,HanLP内部模块坚持低耦合.模型坚持惰性加载.服务坚持静态提供.词典坚持明文发布,使用非常方便,同时自带一些语料处理工具,帮助用户训练自己的语料.笔者坚定支持开源的项目,本文初衷是使用自然语言

Java中调用HanLP配置 HanLP自然语言处理包开源官方文档 了解HanLP的全部 自然语言处理HanLP 开源自由的汉语言处理包主页 GitHub源码 基于hanLP的中文分词详解-MapReduce实现&自定义词典文件 hanlp中文分词器解读 HanLP下载中心 Solr集成HanLP中文分词 Python调用自然语言处理包HanLP 自然语言处理之分词器ansj跟hanlp介绍 使用Hanlp加载大字典 句法分析工具比较 在Python中调用Java扩展包:HanLP 千万级巨型汉

这篇文章主要介绍了Python3中的字符串函数学习总结,本文讲解了格式化类方法.查找 & 替换类方法.拆分 & 组合类方法等内容,需要的朋友可以参考下. Sequence Types sequence类型有六种:strings, byte sequences (bytes objects), byte arrays(bytearray objects), list, tuple, range objects. sequence类型都支持的通用操作: 成员检查:in.not in 连接:+

Mac-OSX的Python3.5虚拟环境下安装Opencv 1   关键词 关键词:Mac,OSX,Python3.5,Virtualenv,Opencv 2   概述 本文是一篇 环境搭建 的基础文. 为了这个东西让自己折腾了接近2天的时间,各种筛选资料,各种尝试,最后终于找到了相应的资料,然后成功安装. 在整理本文的时候,特别感谢这个作者,他提供了两篇安装opencv的方法,分别是 python2.x [1] 和 python3.x [2] . 笔者按照 3.x 的步骤和线索,再解决掉一些

Ubuntu部署python3.5的开发和运行环境 1 概述 由于最近项目全部由python2.x转向 python3.x(使用目前最新的 python3.5.1) ,之前的云主机的的默认python版本都面临升级,故进行了升级后将相应的步骤记录下来,作为学习笔记吧. 服务器运行环境: ubuntu 14 LTS Server 本安装方式具有如下特点: 不影响已经有的python环境 增量式安装 完全隔离的沙盒环境 甚至可以不需要root权限 2 下载 在python官网下载指定平台下的pyth

网页登陆 网页登陆的原理都是,保持一个sessionid在cookie然后,根据sessionid在服务端找到cookie进行用户识别 python实现 由于python的简单以及丰富的类库是开发网络爬虫的理想选择,下面是python3进行网页登陆和访问的代码 import urllib #urllib包用于http请求 import http.cookiejar #cookiejar是用来保存cookie import socket #socket用于控制网络连接(这里用于控制超时) cook

最近的一个项目需要操作阿里云的RDS,项目使用python3,让人惊讶的是官方的SDK竟然只支持python2 在阿里云现有SDK上改了改,文件的修改只涉及aliyun/api/base.py,详见https://github.com/yedf/aliyun-python 修改后的代码在python2.7.6以及python3.4.3上面测试通过 主要的修改如下: 1. python3的字符串已经是utf8,作为签名的输入,需要转为bytes 2. python3的urllib库与python2

这两年python特别火,火到博客园现在也是隔三差五的出现一些python的文章.各种开源软件.各种爬虫算法纷纷开路,作为互联网行业的IT狗自然看的我也是心痒痒,于是趁着这个雾霾横行的周末瞅了两眼,作为一名老司机觉得还是应该以练带学,1024在程序员界这么流行的网站,当然拿来先练一练. python自称是以自然语言的视角来编程,特点是开发快,语言简洁,没那么多技巧,大名鼎鼎的豆瓣.youtube都是使用python开发的网站,看来python在大规模使用这个方面来讲应该没有啥子问题:python

1.下载 https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/Python-3.5.2.tgz 2.上传到服务器 3. 安装相关依赖 yum install gcc openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel 4. 解压 tar xf Python-3.5.2.tgz 5. 编译 cd Python-3.5.2 ./configure --prefix=/us

问题描述 环境: CentOS6.5 想在此环境下使用python3进行开发,但CentOS6.5默认的python环境是2.6.6版本. 之前的做法是直接从源码安装python3,替换掉现有的开发环境,但在随后使用过程中发现系统很多脚本依赖python2.6,直接替换会导致很多软件不正常. 今天发现有朋友使用virtualenv搭建python3开发环境,这里记录下,也方便我以后查阅. 安装python3 安装脚本如下: wget https://www.python.org/ftp/pyth