首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

结巴分词原理及使用「建议收藏」

,适合文本分析; 全模式,把句子中所有的可以成词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义; 搜索引擎模式,在精确模式基础,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。...这些字即被称为Stop Words(停用词)。...在句子中按字正向查找词语,在前缀列表中就继续查找,直到不在前缀列表中超出句子范围。大约比原词库增加40%词条。 该版本通过各项测试,与原版本分词结果相同。...Trie:第一次加载2.8,缓存加载1.1;内存277.4MB,平均速率724kB/s; 前缀字典:第一次加载2.1,缓存加载0.4;内存99.0MB,平均速率781kB/s; 此方法解决纯Python...以”去北京大玩学城“为例,其中,“去“和”北京”在前缀词典中有,因此直接通过–词性词典对其匹配即可,它俩词性分别为“去/v”,“北京/ns”;而对于”大玩学城“这个句子,是未登录,因此对其利用隐马尔科夫模型对其进行词性标志

1.7K41

【一文讲解深度学习】语言自然语言处理(NLP)第一篇

例如,句子: 周一,约翰在学校给了玛丽两个苹果 将转换为: 词性标注(PoS) PoS 常用两种称呼分别是名词、动词、形容等、也可以是词性、动词、动词等。...; 查找进行词典匹配; 若成功,则作为匹配切分出去; 若不成功,则将派出一个字,进行剩余字作为新匹配; 重复上述过程,直到切分所有为止。...RMM是从待分词右开始,也就是从向左匹配扫描句子,这时句子取m个字作为匹配地方,找不到匹配地方,则把前面的一个字,继续匹配。...按行读取进行加载 # 进行编码转换确保匹配准确率 stop_word_path = '.....,维数和字典大小一致,第 i 维数值代表 ID 为 i 句子里出现频次,两个句子可以表示为: [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1] [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1

1.5K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Python 云生成

raw=true] 图片来自网络 所谓“云”就是对网络文本中出现频率较高“关键”予以视觉突出,形成“关键云层”“关键渲染”,从而过滤掉大量文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本主旨...,适合文本分析; 全模式,把句子中所有的可以成词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义; 搜索引擎模式,在精确模式基础,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...而国内博主习惯了粘贴复制,已经丧失了独立思考能力,不假思索就照搬,反正我是被坑了,用官方示例将一部《凡人修仙传》在Windows单线程生成云花了300多,而我经过仔细阅读jieba库和wordcloud...库API后,发现根本就不是官网示例那么个写法,经过我重新改造后,只需要大概60就能生成《凡人修仙传》云。...这里使用WordCloudstopwords参数加入停止,而不是像官方示例那样去做遍历筛选停止,特别是写出if not (myword.strip() in f_stop_seg_list) and

4.1K60

自动文本摘要

文档摘要试图通过寻找信息最丰富句子,对整个文档进行有代表性总结抽象,而在图像摘要中,系统会找到最具代表性和最重要(最显著)图像来做代表。...用来解析URL urllib.robotparser 用来解析 robots.txt 文件(Robots协议文件爬虫协议文件) re 这个模块提供了各种正则表达式匹配操作,与Perl中类似。...行3:检查某个word是否“没有出现在”停用词stop_words列表中。然后再判断该词是否“没有在”字典键值中1,否则就在字典中将该词计数加1。...行2:利用for循环将一个个句子从sentence列表中放入sentence变量汇总(在步骤3,我们创建了sentences列表) 行3:转换为小写字母并将句子分割成,放入word变量中。...最适合7个句子作为人工神经网络摘要。 今天就到这里吧。源代码在Github找到,也非常高兴能够听到任何问题反馈。 希望你能喜欢这篇文章,不要忘记给这篇文章点赞并分享给他人。

1.8K10

一文概览NLP算法(Python)

进一步,句子表示也就是累加每个单词onehot,也就是常说句子袋模型(bow)表示。...,语义依存分析是指在句子结构中分析实词和实词之间语义关系,这种关系是一种事实逻辑关系,且只有当词语进入到句子时才会存在。...文本相似度匹配常用到方法有:文本编辑距离、WMD、 BM2.5、向量相似度 、Approximate Nearest Neighbor以及一些有监督(神经网络)模型判断文本间相似度。...import load from nltk.stem import SnowballStemmer from string import punctuation import re # 正则匹配 stop_words...向量表示常用袋、fasttext、bert等方法,这里训练是fasttext,模型主要输入参数是,输入分词后语料(通常训练语料越多越好,当现有语料有限时候,直接拿github合适大规模预训练模型来做向量也是不错选择

1.5K40

简单NLP分析套路(3)---- 可视化展现初步

---- NLP 可视化 NLP 可视化有多种实现方案,包括我们熟知云就非常直观。当然还有主题模型,句子依存分析,知识图谱等等展现手段,下面我们分别就一些经典可视化手段进行介绍。...:(值得一提是我们可以分别用TFIDF 或者TEXTRANK 算法提取关键) 本人博客关键 TF-IDF 算法 0.08393536068790623 图像 0.06798005803851344...0.05059459998147416 博主 0.05050301638484851 使用 0.04356879903615233 函数 0.042060415733978916 查询 0.04005136456931241 匹配...size img height double lib void data opencv 图像 null std char src float max Topic #3: 算法 数据 使用 特征 进行 方法 匹配...font list get from matplotlib.font_manager:') for f in sorted(mpl_fonts): print('\t' + f) # 仅在

40310

NLP之tfidf与textrank算法细节对比基于结巴分词

用法:jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库路径,关键提取所使用停止Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库路径...用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库路径 2、-基于TextRank算法关键提取 textrank...words_no_filter:对sentences中每个句子分词而得到两级列表。 words_no_stop_words:去掉words_no_filter中停止而得到二维列表。...具体对比代码整理后回上传连接 算法: -基于前缀词典实现高效图扫描,生成句子中汉字所有可能成情况所构成有向无环图(DAG) -采用动态规划查找最大概率路径,找出基于词频最大切分组合...-对于未登录,采用了基于汉字成能力HMM模型,使用了Viterbi算法

2.2K30

NLP之tfidf与textrank算法细节对比基于结巴分词

用法:jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库路径,关键提取所使用停止Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库路径...用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库路径 2、-基于TextRank算法关键提取 textrank...words_no_filter:对sentences中每个句子分词而得到两级列表。 words_no_stop_words:去掉words_no_filter中停止而得到二维列表。...具体对比代码整理后回上传连接 算法: -基于前缀词典实现高效图扫描,生成句子中汉字所有可能成情况所构成有向无环图(DAG) -采用动态规划查找最大概率路径,找出基于词频最大切分组合...-对于未登录,采用了基于汉字成能力HMM模型,使用了Viterbi算法

2.7K20

文章太长不想看?ML 文本自动摘要了解一下

第二步:文本处理 接下来,我们在文本处理中移除停止(那些没有实际意义常见,如「and」和「the」)、数字、标点符号以及句子其他特殊字符。...第五步:用相应加权频率替代原句中各个单词,然后计算总和。 我们在文本处理步骤中已经移除了停止和特殊字符等无关紧要单词,因而它们加权频率为零,也就没有必要在计算时加上。 ?...BeautifulSoup 将输入文本转化为 Unicode 字符,将输出文本转化为 UTF-8 字符,省去了从 web 抓取文本时处理不同字符集编码麻烦。...但在较长文档中,你很可能遇到具有相同首个 n_chars 句子,这时最好使用哈希函数(hash function) index 函数(index function)来处理此类极端情况(edge-cases...FloydHub Notebook 运行代码: ?

1.5K20

GPT 模型工作原理 你知道吗?

在下面的代码中,我们使用“davinci”分词器(一种 GPT-3 模型)来匹配您使用 UI 看到行为。...因此,我们希望在每个令牌中包装尽可能多信息。 现在让我们考虑每个单词都是一个标记场景。与 OpenAI 方法相比,我们只需要七个标记来表示同一个句子,这似乎更有效率。按拆分也很容易实现。...现在我们对令牌有了更好理解,让我们回到我们原来图表,看看我们是否能更好地理解它。生成模型接受 n 个标记,可以是几个、几段几页。他们输出一个标记,可以是一个短一个一部分。...例如,让我们考虑以下句子: 在这种情况下,当模型预测动词“bought”时,它需要匹配动词“went”过去式。为了做到这一点,它必须非常关注“去了”令牌。...由于 GPT-4 目前是最昂贵选择,因此最好从其他模型之一开始,并仅在需要时升级。有关这些模型更多详细信息,请查看文档。

35320

自然语言处理背后数据科学

标记化是提取文本流一个过程, 如一个句子, 并将其分解为其最基本单词。...因此, 您可以看到 NLTK 如何将句子分解为各个标记并解释语音某些部分, 例如 ("fox"、"NN"): NN 名词, 单数 "fox" 停止删除 许多句子和段落中包含单词几乎没有意义价值...这些包括 "a"、"and"、"an"和"the"。移除停止是一个从句子单词流中删除这些单词过程。...词干提取会返回 "saw", 词形还原可以返回"see" "saw"。词形还原通常会返回一个可读, 而词干提取可能不会。有关差异示例, 请参见下文。...想想看, 让 Alexa 播放你最喜欢歌曲或者 Siri 是如何帮助你指路。这都是因为 NLP。计算中自然语言不是噱头玩具。NLP是我们生活中无缝计算未来。

73820

文本挖掘|不得不知jiebaR包,切分词?

基于文本分析场景有云图、基于距离文本聚类、基于监督文本分类、情感分析等等。不管是文档库,文章、段落句子,针对文本挖掘基础都集中于分析,即针对文档库/段落/句子分词(切)。...stop_word:指定停止路径。 write:输出结果路径。 qmax:在使用查询模式时候,可指定最大查询长度。 topn:提取文档关键个数,默认前5个。...#segment(code,jiebar,mod=NULL) code:文本句子。 jiebar:设置分组引擎worker。...(names(sentence_words) %in% stop)]#去除停止是代词,介词。...> sentence=worker(stop_word='stop.txt') > sentence_words<-sentence<="脱贫攻坚是我们党对全国各族人民<em>的</em>庄严承诺,事关全面小康、家国梦想

1.8K30

简单NLP分析套路(2)----分词,词频,命名实体识别与关键抽取

print(roles) # 分句,也就是将一片文本分割为独立句子 def sentence_splitter(sentence='你好,你觉得这个例子从哪里来?...通常,人们把信息检索问题抽象为:在文档集合D,对于由关键w[1] … w[k]组成查询串q,返回一个按查询q和文档d匹配度 relevance (q, d)排序相关文档列表D。...不过,由于通常数量巨大,向量维度非常高,而大量维度都是0,计算向量夹角效果并不好。另外,庞大计算量也使得向量模型几乎不具有在互联网搜索引擎这样海量数据集实施可行性。...对于本博客进行tf-idf 关键提取 结果 def getTopkeyWordsTFIDF(stop_word_file_path,topK=100,content = ''): try:...其基本思想来源于谷歌 PageRank算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身信息即可实现关键提取、文摘。

3.4K20

无需搭建和训练模型,87行代码搞定文章摘要生成

一名全栈工程师Praveen Dubey在Medium分享了他代码。下面让我们一起来看看他思路吧。 提取摘要分几步 Praveen Dubey首先面临是方法选择问题。...在文章中,作者使用无监督学习方法,基于相似度矩阵,来生成排名来找到句子相似性并对它们进行排名。这样做还有一个好处是,不需要使用项目前训练和构建模型。...概率起来就是:输入文章→拆分成句子→删除停止→建立相似度矩阵→基于矩阵生成排名→选择前N个句子进行汇总。 安装教程 接下来,将按照以上步骤创建属于你自己摘要生成器。...导入必要软件库 从自然语言工具包NLTK中导入停止(stopwords),安装numpy等依赖库。...一次性减少2/3内容 本文作者对一段314微软新闻进行试验,获得了不到100摘要,效果明显。 ? 如果你觉得缩减得还不够,可以进一步处理,减少它字符数。

50830

使用Python中NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化

对于文本分类等(将文本分类为不同类别)任务,从给定文本中删除排除停用词,可以更多地关注定义文本含义。 正如我们在上一节中看到那样,单词there,book要比单词is,on来得更加有意义。...在所有这些句子中,我们可以看到"eat"这个有多种形式。对我们来说,很容易理解"eat"就是这里具体活动。...词干化 让我们先了解词干化: 词干化是一种文本标准化技术,它通过考虑可以在该词中找到公共前缀后缀列表来切断单词结尾开头。...词干化算法通过从中剪切后缀前缀来工作。词形还原是一种更强大操作,因为它考虑了形态分析。 词形还原返回词根,词根是其所有变形形式。...在这里,v表示动词,a代表形容和n代表名词。该词根提取器(lemmatizer)仅与lemmatize方法pos参数匹配词语进行词形还原。 词形还原基于词性标注(POS标记)完成。

4.1K20

NLP基础:TF-IDF

因为长文本中,出现次数会更高,因此这里不考虑频数而是频率。 IDF指逆向文件频率,含有某文档越少,则IDF越大, ? 其中,分母加1是为了防止含有某文档数为0导致计算错误。...TF-IDF基本思想是,采用文本逆频率 IDF 对 TF 值加权,取权值大作为关键。...如果某在一篇文章中出现频率高,在其他文件中出现频率低,则认为此有更好区分能力,即词语重要性与它在文本中出现次数成正比,与在所有语料中出现频率成反比。 TF-IDF是一种袋方法, ?...3 典型应用 关键提取 引申1:通过关键相对词频余弦相似度判断文章相似性。 引申2:通过关键找到包含信息量最多句子,生成文章摘要。...搜索引擎——搜索与文章匹配度 某中文章中TF-IDF越高,则与该文章越匹配

2.3K21

【深度学习】自然语言处理

RMM是从待分词句子末端开始,也就是从右向左开始匹配扫描,每次取末端m个字作为匹配字段,匹配失败,则去掉匹配字段前面的一个字,继续匹配。...功能丰富、使用简单中文分词工具库,它提供了三种分词模式: 精确模式:试图将句子最精确地分词,适合文本分析 全模式:把句子中所有可以成词语分割出来,速度快,但有重复词和歧义 搜索引擎模式:在精确模式基础...,维数和字典大小一致,第i维数值代表ID为i句子里出现频次,两个句子可以表示为: [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1] [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1] 袋模型表示简单...循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)能够在原有神经网络基础增加记忆单元,处理任意长度序列(理论),并且在前后词语(字)之间建立起依赖关系。...我母语是_____ 要预测出句子最后词语,需要根据句子开够信息"我出生在中国",才能确定母语是"中文""汉语"概率最高。原生RNN在处理这类远期依赖任务时出现了困难,于是LSTM被提出。

60630

sklearn+gensim︱jieba分词、袋doc2bow、TfidfVectorizer

- 文章目录 一、jieba分词功能 1、主要模式 支持自定义词典 . 2、算法 应用一:自定义词典特定识别 应用二:关键提取 二、gensimdoc2bow实现袋模型 分之一:BOW袋模型...分支二:建立TFIDF 情况一:新句子 ....,适合文本分析; 全模式,把句子中所有的可以成词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义; 搜索引擎模式,在精确模式基础,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 . 2、算法 基于前缀词典实现高效图扫描,生成句子中汉字所有可能成情况所构成有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频最大切分组合...标注句子分词后每个词性,采用和 ictclas 兼容标记法。

3.5K31

文本预处理常用几个套路

预处理精细程度很大程度上也会影响模型性能。这篇就记录一些预处理方法。 Remove Stop Words Stop Words,也叫停用词,通常意义,停用词大致分为两类。...一类是人类语言中包含功能,这些功能极其普遍,与其他相比,功能没有什么实际含义,比如'the'、'is'、'at'、'which'、'on'等。...另一类包括词汇,比如'want'等,这些应用十分广泛,但是对这样搜索引擎无法保证能够给出真正相关搜索结果,难以帮助缩小搜索范围,同时还会降低搜索效率,所以通常会把这些从问题中移去,从而提高搜索性能...words 集合中,如果不在就保留下来,最后通过 " ".join(list) 将非停用词列表生成一个字符串,这个 .join 非常有意思;同样,为了统计去掉停用词之后平均句子长度,在代码中我们每次都计算一下每个句子长度...,而Sentence -> Word ID 这一步,就是把每一个变成一个独立整数,比如下面的例子: “I am a student”,“You are a student, too” 两个句子中总共有

1.3K20

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券