长尾关键词与分词技术 长尾关键词：网站非目标关键词，能给网站带来流量的关键词。 例如：主关键词是成都网站建设 那么，跟成都网站建设相关的词，就叫做长尾关键词。 比如：成都网站建设哪里好？ 长尾关键词写在哪里（长尾词优化方法） 1.把长尾词包含到你的文章标题中、文章描述中、文章内容中 对于职业SEO来说，长尾词也是很看中的，所以，写文章的时候，就把长尾词添加到文章中，充分发挥长尾词的优势。 另外做网站，网站群（黒锚技术，发现会被K） 3. 做内链（长尾词的内链） 在网站内部做长尾词的时候，带上其他栏目的链接。写文章的时候，锚文本带其他栏目的链接。或者图片带上其他栏目的链接，都可以。 外链（长尾词的外链） 在发外链的时候，不管什么类型的外链（视频，论坛，博客，B2B等），都可以带上长尾词，同样的，通过长尾词跳到我们的站。 分词技术 分词技术主要运用在文章标题跟文章内容里面。 主关键词：成都网站建设 分词效果：成都 网站 建设 标题就可以写成：成都附近哪里有做网站或者建设网站的公司啊？
本文链接：https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/101439157 介绍一个好用多功能的Python中文分词工具SnowNLP， 在实现分词的同时，提供转换成拼音（Trie树实现的最大匹配）及繁体转简体（Trie树实现的最大匹配）等功能。操作简单，功能强大。 Install $ pip install snownlp Useage SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的 （Character-Based Generative Model） 词性标注（TnT 3-gram 隐马） 情感分析（现在训练数据主要是买卖东西时的评价，所以对其他的一些可能效果不是很好，待解决） 文本分类 （分割成句子） 文本相似（BM25） 支持python3（感谢erning） Train 现在提供训练的包括分词，词性标注，情感分析，而且都提供了我用来训练的原始文件 以分词为例 分词在snownlp
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什么是分词器？ 英文名叫Analyzer：将一段文本，按照一定逻辑，分析成多个词语的一种工具。 如：床前明月光 –> 床、月、明月、月光、光。 ES内置了分词器，但是对中文进行分词，很不友好，处理的方式：一个字一个词。 这样我们古诗就变成 床、前、明、月、光了。加入我们搜索“月光”，就很尴尬只能通过合并集来得到”月光”这个词汇。 使用 原来使用 standard 是 单个单词（汉字）进行分词。 image.png 现在引入 中文分词插件了。 就多了2种模式 进行 分析、分词 ik_smart ：粗粒度 （分的相对不那么细，但因为分词少，效率高） ik_max_word：细粒度 （分的更细，但会造成分词次数加多） Analyzer是分词器 ，分词。
一、安装 jieba是一个优秀的中文分词库 其分词依靠中文词库，利用词库确定汉子之间关联的概率 通过汉字之间的概率，形成分词结果 pip install jieba 二、精确模式 把词库精确区分开，不存在冗余词条 返回一个可迭代的数据类型 lcut：返回一个列表类型，建议使用 import jieba word = '伟大的中华人民共和国' jieba.cut(word) jieba.lcut(word) 三、全模式 将词库中的所有可能的词语都扫描出来 ，有冗余 cut：输出文本中所有可能的单词 lcut：返回一个列表类型，建议使用 import jieba word = '伟大的中华人民共和国' jieba.cut(word, cut_all=True ) jieba.lcut(word, cut_all=True) 四、搜索引擎模式 在精确模式基础上，对词进行再次切分 cut_for_search：适合搜索引擎建立索引的分词结果 lcut_for_search 除了分词，用户可以自定义添加词组 向分词词典中增加新词 然后使用jieba分词时将带上加入的新词进行一起区分 import jieba jieba.add_word('最好的语言')
1.1 中文分词概念 中文分词技术是中文自然语言处理技术的基础，与以英语为代表的拉丁语系语言相比，中文由于基本文法和书写习惯上的特殊性，在中文信息处理中第一步要做的就是分词。 3、通用性 中文分词技术应用广泛，经常会有跨平台使用的情况，好的分词系统应该实现跨平台的移植性。 而且分词技术中涉及到的字符串处理、统计方法和其他自然语言处理处理规则，应具有良好的通用性，以满足不同高层应用的使用需求。 4、适用性 中文分词是为具体应用服务的，它是一种手段而非一个目的。 是否需要语料库 不需要 不需要 需要 是否需要规则库 不需要 需要 不需要 算法复杂性 容易 难 一般 技术成熟度 成熟 不成熟 成熟 实施难度 容易 很难 一般 分词准确性 一般 准确 较为准确 分词速度 虽然目前的技术已经改善了机械分词的性能，但是单纯采用字典分词并不能满足中文自然语言处理的要求。
盘古分词 Httpcws jieba —————————————————————————————————————————— 一、中文分词技术 1、常见的两类中文分词技术 中文分词技术常见的有两大类：机械分词技术 、基于统计的序列标注技术。 机械分词技术操作简单、方便，比较省心，但是对于歧义词以及未登录词的效果并不是很好； 统计模型的序列标注方法，对于识别未登录词拥有较好的识别能力，而且分词精度也比较大，同时这个方法可以不分中文、英语，着重看在语言前后顺序 评测数据地址：http://bosonnlp.com/dev/resource（来源bostonNLP微信公众号） 2、哈工大语言云 语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析 、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术。
Distributed representation 又包含了以下三种处理方式： 基于矩阵的分布表示。，矩阵中的一行，就成为了对应词的表示，这种表示描述了该词的上下文的分布。 由于分布假说认为上下文相似的词，其语义也相似，因此在这种表示下，两个词的语义相似度可以直接转化为两个向量的空间距离。 基于聚类的分布表示。 基于神经网络的分布表示。 Language Models 由于词嵌入目的是为了能更好地对NLP的输入做预处理。所以在对词嵌入技术作进一步讨论之前，有必要对语言模型的发展做一些介绍。 3.3 Word2Vec Model Word2Vec模型实际上分为了两个部分，第一部分为训练数据集的构造，第二部分是通过模型获取词嵌入向量，即word embedding。 即输入词在输出层分别对词汇表的每一个词进行概率计算，如果在海量词汇表的前提下，计算效率是否需要考虑在内？有没有更快的计算方式呢？ 此外，本文第3节提到的分层softmax是什么？
换句话说，如果一个模型能够从随机噪声中分辨出实际的目标词对和上下文词对，那么好的词向量就会被学习。 由于采用了随机采样，所以需要假定一个概率分布。在词汇表中每个单词wi被采样到的概率由下式决定，其中幂为3/4。 举例说明： 在采样前，我们将长度为1的线段划分成M等份，这里M>>V，这样可以保证每个词对应的线段都会划分成对应的区间块。 而我们这里词向量的训练本质不是一个分类问题，所以问题不大。 最后，一般来讲，NCE是一种渐近无偏的一般参数估计技术，而Negative Sampling更经常被用在二分类模型（例如逻辑回归）中，它们对词向量学习有用，但不是作为通用估计器去执行其他机器学习任务。
可参考上篇：NLP+词法系列（一）︱中文分词技术小结、几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法、句法、语义、语篇综合系列： NLP+词法系列（一）︱中文分词技术小结、几大分词引擎的介绍与比较 NLP +词法系列（二）︱中文分词技术及词性标注研究现状（CIPS2016） NLP+句法结构（三）︱中文句法结构研究现状（CIPS2016） NLP+语义分析（四）︱中文语义分析研究现状（CIPS2016 6、分词开源软件开放 影响较大、使用人数较多的几个分词系统包括中科院计算所的 ICTLAS 分词系统、哈工大语言技术平台 LTP、清华大学自然语言处理工具包、海量云分词等。 关于中文分词的测评，可见上一篇博客：NLP+词法系列（一）︱中文分词技术小结、几大分词引擎的介绍与比较 最近还看到一个比较全面的项目：HanLP ? 四、深度学习分词实践案例 1、动态规划的方法——转移概率 本文来源于苏剑林，泰迪大数据挖掘，原创作品名称《【OCR技术浅探】6.
例如在分词任务中，中文的句子“请问今天的天气怎么样？”就是可以被观测到的序列，而其分词的标记序列就是未知的状态序列“请问/今天/深圳/的/天气/怎么样/？” 这种分词方式对应的标记序列为“BEBEBESBEBME” 标记序列：标签方案中通常都使用一些简短的英文字符[串]来编码。 标签列表如下，在分词任务中，通常用BMES标记。 (1) 初始状态概率P(y1) 初始概率矩阵是指序列头的状态分布，以分词为例，就是每个句子开头，标记分别为BMES的概率。 这样的话，就是要计算3小节的那三个概率矩阵，当获得上述三个矩阵之后，便可以根据维特比算法计算出一个词序列对应概率最大的分词标记序列，就此也就完成了分词的任务。 4.2 维特比算法 训练结束之后，便可获得三个概率矩阵，那么该如何利用上述矩阵，获得一个句子的最大概率分词标记序列，即完成分词任务呢？下面就是我们要介绍的维特比算法。
Python 英文分词，词倒排索引 【一.一般多次查询】 ''' Created on 2015-11-18 ''' #encoding=utf-8 # List Of English Stop Words 临近词查询】 ''' Created on 2015-11-18 ''' #encoding=utf-8 # List Of English Stop Words # http://armandbrahaj.blog.al
分词 分词可能是自然语言处理中最基本的问题，在英文中，天然地使用空格来对句子做分词工作，而中文就不行了，没有特点符号来标志某个词的开始或者结尾，而分词通常对语义的理解是特别重要的，这里举个栗子： 下雨天留客天留我不留 分词词典 最简单的一个想法，是构造一个常用词的候选集合，如我、爱、天安门、北京这些词，然后从句子头到尾遍历，如何词在候选集合中出现过则切分该词，那么很容易将我爱天安门分词为我 爱 天安门，这样的逻辑很容易理解 基于HMM的分词方法 基于Trie Tree的分词方法，主要依赖词典，通常能满足大部分场景，但是很多时候也会效果不好，通常会引入概率模型来做分词，隐性马尔科夫模型通过引入状态见的概率转换，来提高分词的效果 这里稍微解释下这五个术语在分词中是啥意思： 状态值序列，这里一般有四种状态：B:Begin, M:Middel, E:End, S:single，对于一个待分词序列：大家都爱北京天安门对应的状态序列为BESSBEBME 从来都认为基础不牢、地动山摇，后面会继续努力，从源码、文章上更深了解自然语言处理相关的工作，虽然现在还是半调子水平，但是一定会努力，过去一段时间由于工作相对比较忙，主要还沉沦了一段时间打农药，后面会多花点时间在技术上的积淀
“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba，它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体，繁体分词，还支持自定义词库。 结巴分词的原理 这里写链接内容 一、 基于结巴分词进行分词与关键词提取 1、jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式 ，在添加，或者找到更全的词库 ''' #一般在python都为site-packages\jieba\dict.txt #模拟演示 jieba.set_dictionary('filename') #之后进行分词 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项（翻译）： 使用: python -m jieba [options] filename 结巴命令行界面
/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) pylyp LTP的python封装 FudanNLP by 复旦 (Java) BaiduLac Chinese Word Segment 中文分词 Jieba 结巴中文分词 (Python及大量其它编程语言衍生) 做最好的 Python 中文分词组件 北大中文分词工具 (Python) 高准确度中文分词工具 Industry 中文NLP商业服务 百度云NLP 提供业界领先的自然语言处理技术，提供优质文本处理及理解技术 阿里云NLP 为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具 腾讯云NLP 基于并行计算 、分布式爬虫系统，结合独特的语义分析技术，一站满足NLP、转码、抽取、数据抓取等需求 讯飞开放平台 以语音交互为核心的人工智能开放平台 搜狗实验室 分词和词性标注 玻森数据 上海玻森数据科技有限公司，专注中文语义分析技术 云孚科技 NLP工具包、知识图谱、文本挖掘、对话系统、舆情分析等 智言科技 专注于深度学习和知识图谱技术突破的人工智能公司 追一科技 主攻深度学习和自然语言处理 Learning Materials
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 jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode "结巴中文分词模块是一个非常好的Python分词组件" tags = jieba.analyse.extract_tags(text,2) print "关键词抽取:","/".join( tags) 关键词抽取: 分词/Python #coding:utf-8 import jieba import jieba.posseg print "Full Mode:",
机器学习(Machine Learning) 解释讲述人工智能领域内的专业词汇和算法，是AI君在2018年最先要做的事情，我们第一个要讲的就是大名鼎鼎的“机器学习”。 接下来分别对这三类算法作简要介绍。 因为机器学习本身是诸多种算法的总称，所以读者如果在下文中看到不明白的名词也不必太费心了解，对于下文中提到的每一个算法，将来都会发布单独的一篇文章予以介绍。 无监督学习，用于处理未被分类标记的样本集数据并且事先不需要进行训练，希望通过学习寻求数据间的内在模式和统计规律，从而获得样本数据的结构特征，因此，无监督学习的根本目标是在学习过程中根据相似性原理进行区分 强化学习技术以马可夫决策过程(markov decision process)为基础，它的基本思想是：如果智能体(agent)的某个动作(action)导致环境正的奖赏(reward)，即为强化信号，则智能体以后这个动作的趋势便会加强 众所周知的打败人类围棋世界冠军的"阿尔法围棋"(AlphaGo)的技术原理就是强化学习。
欢迎阅读《AI技术词条》系列文章，这一系列文章主要针对人工智能领域的专业词汇和算法，AI君力求用最通俗易懂的话语解释清楚相关概念，不废话不凑字，直达最核心的内容。 概述 在之前的《AI技术词条》中，AI君分别讲了监督式和非监督式学习算法，这篇文章里，AI君就来讲讲机器学习的第三类算法，大名鼎鼎的“强化学习”，强化学习算法介于监督式学习和非监督式学习之间，有着独特的学习系统 后话 强化学习本身是一系列算法的集合，所以读者在上面看到不明白的算法也不必费心了解，所以对于本篇提到的每一个强化学习算法在未来都会有单独的《AI技术词条》文章予以解释。 最后，AI君请大家帮忙多多转发《AI技术词条》系列文章，感激不尽！ 祝好！ AI君 2018年1月2日 于欧洲 前文阅读 AI技术词条 机器学习 AI技术词条 线性判别分析 AI技术词条 受限玻尔兹曼机 THE END 图片来源 Ma L., Zhang W., & Dai
关于比特币、以太坊、EOS的任何一个新闻，都会迅速登上各大区块链媒体的头条，任何一个代币的发行，都会引来无数人的骚动，用“欲火焚身”这个词来形容都不过分。 但是，对于刚接触区块链或者接触不久的小白来讲，有些技术名词并不容易理解。今天，小编就为大家做一个简单的知识普及。 软分叉和硬分叉：当第一次听到这两个词时，一脸懵逼。分叉还分软和硬？ 以前造福男同胞的电驴，就是使用的p2p技术。 令牌（Token）：我们更通俗的叫法是代币，主要是为网络内的交易创造价值。如：BTC、ETH等。 钱包又分为冷钱包和热钱包。冷钱包不联网，也叫离线钱包；热钱包要联网，交易起来相对方便一点。 以上是了解区块链过程中会遇到的部分技术名词，不知道这样解释有没有清楚一点？ 区块链的发展一日千里，虽说基本的特点，如：分布式去中心化、去信任化、不可篡改、数字加密安全等这些仍然是其标志，但是科学思维、科学技术的创新，也经常带来新的名词。
腾讯云自然语言处理（NLP）深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术，依托千亿级中文语料累积，提供16项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等，满足各行各业的文本智能需求。
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