我们在使用hanlp词典进行分词的时候，难免会出现分词不准确的情况，原因是由于内置词典中并没有收录当前的这个词，也就是我们所说的未登录词，只要把这个词加入到内置词典中就可以解决类似问题，如何操作，下面我们就看一下具体的步骤...位于D:\hnlp\hanlp_code\hanlp\data\dictionary\custom也就是Hanlp安装包中的data\dictionary\custom下目录 图1.png 2、将未登录词以词名...，词性，词频的格式添加到文件中（句首或者句尾都可以） 图2.png 3、将字典的同名bin文件删除掉 执行文件时读取的是bin文件，必须删掉后等下次执行时重新生成，新字典才发挥作用 图3.png
封面.jpg 在使用Hanlp词典进行分词的时候，会出现分词不准的情况，原因是内置词典中并没有收录当前这个词，也就是我们所说的未登录词，只要把这个词加入到内置词典中就可以解决类似问题，如何操作呢，下面我们来看一下...： 一，在Hanlp词典中添加未登录词 1.找到hanlp内置词典目录 位于D:\hnlp\hanlp_code\hanlp\data\dictionary\custom 也就是Hanlp安装包中的data...\dictionary\custom下目录 图1.png 2.将未登录词以词名，词性，词频的格式添加到文件中（句首或者句尾都可以） 图2.png 3.将字典的同名bin文件删除掉 执行文件时读取的是
1:形式语言 2:自动机 3:NLP基本介绍 4:什么是语言模型 5:N-Gram介绍 6:语言模型的应用 7:语言模型的性能评估 8:什么是数据平滑 9:有哪些数据平滑的方法 10:自适应方法介绍 11...21:HTK软件 22:什么是熵 23:最大熵模型 24:实现最大熵模型的软件 25:最大熵马尔科夫模型 26:条件随机场模型 27:最大熵与CRF应用 28:CRF++软件 29:命名实体识别 30:未登录词处理方法汇总...31:词性标注 32;文本分类 文本重排 33:文本表示,文本特征选取与权重计算,词向量 34:分类器设计 35:分类器性能评测 36:LDA与pLSA 37:情感分析 38:应用案例 最近发现有几本参考书
当前也没有比较好的一体化解决方案，而且中文分词普遍存在歧义和未登录词的难题。...二是未登录词问题。未登录词指的是不在词表，或者是模型在训练的过程中没有遇见过的词。例如经济、医疗、科技等科学领域的专业术语或者社交媒体上的新词，或者是人名。这类问题在跨领域分词任务中尤其明显。 ?...并通过非监督方法构建词表，实现对特定领域的未标注文本的利用，进而提升对未登录词的识别。 例如，在“部分居民生活水平”这句话中，到底有多少可能成为词的组块？...研究人员提出了打标签的方式，通过给每一个字打词首、词尾、词中的标签，不再需要构建词典，大幅度提升了未登录词的召回效果。...“在很多情况下，我们要需要进行跨领域的实验，跨领域的实验往往面对目标领域没有数据，或数据没有标注等情况，我们的模型能够有效提升目标领域未登录词的召回率。”
另外，在词性标注方面，TwASP模型同样刷新了成绩。 ? 中文分词的SOTA 中文分词目的是在中文的字序列中插入分隔符，将其切分为词。...二是未登录词问题。未登录词指的是不在词表，或者是模型在训练的过程中没有遇见过的词。例如经济、医疗、科技等科学领域的专业术语或者社交媒体上的新词，或者是人名。这类问题在跨领域分词任务中尤其明显。...并通过非监督方法构建词表，实现对特定领域的未标注文本的利用，进而提升对未登录词的识别。 例如，在“部分居民生活水平”这句话中，到底有多少可能成为词的组块？...中文分词和词性标注是两个不同的任务。词性标注是在已经切分好的文本中，给每一个词标注其所属的词类，例如动词、名词、代词、形容词。词性标注对后续的句子理解有重要的作用。...但由于“报告书”本身也是一个常见词，一般的工具可能会将其标注为“报告书_NN”。 ? △ 利用句法知识进行正确的词性标注 句法标注本身需要大量的时间和人力成本。
，尤其在工业场景对分词有非常直接的诉求，但当前没有比较好的一体化解决方案，而且中文分词普遍存在歧义和未登录词的难题。...二是未登录词问题。未登录词指的是不在词表，或者是模型在训练的过程中没有遇见过的词。例如经济、医疗、科技等科学领域的专业术语或者社交媒体上的新词，或者是人名。这类问题在跨领域分词任务中尤其明显。...并通过非监督方法构建词表，实现对特定领域的未标注文本的利用，进而提升对未登录词的识别。 例如，在“部分居民生活水平”这句话中，到底有多少可能成为词的组块？...中文分词和词性标注是两个不同的任务。词性标注是在已经切分好的文本中，给每一个词标注其所属的词类，例如动词、名词、代词、形容词。词性标注对后续的句子理解有重要的作用。...研究人员提出了打标签的方式，通过给每一个字打词首、词尾、词中的标签，不再需要构建词典，大幅度提升了未登录词的召回效果。
HMM模型识别未登录词的算法简介 在前面已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词，但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中，jieba分词一样可以分词，那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢...3 源码分析 jieba分词中HMM模型识别未登录词的源码目录在jieba/finalseg/下， __init__.py 实现了HMM模型识别未登录词； prob_start.py 存储了已经训练好的...其中，基于隐马尔科夫模型进行词性标注，就是将词性标注视为序列标注问题，利用Viterbi算法进行求解，原理及源码剖析，具体可参考 结巴分词3–基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词 这篇blog。...__cut_DAG，也就会使用HMM模型来对未登录词进行词性标注。...基于分割结果，如果该词在词–词性词典中，则将词典中该词的词性赋予给这个词，否则赋予“x”；如果前缀词典中不存在该词，则这个词是未登录词，则利用隐马尔科夫模型对其进行词性标注；如果上述两个条件都没有满足，
； 状态转移矩阵 HMM中，假设当前状态只与上一状态相关，则此关系可用转移矩阵表示； 条件概率矩阵 HMM中，观察值只取决与当前状态值（假设条件），条件概率矩阵主要建模在BMES下各个词的不同概率，...one-hot编码 每个词只在对应的index置1，其他位置均为0，难点在于做相似度计算； LSA（矩阵分解方法） LSA使用词-文档矩阵，矩阵常为系数矩阵，行代表词语，列代表文档；词-文档矩阵表示中的值表示词在文章中出现的次数...；难点在于当语料库过大时，计算很耗费资源，且对未登录词或新文档不友好； Word2Vec 结构 包括CBOW和Skip-gram模型；CBOW的输入为上下文的表示，然后对目标词进行预测；Skip-gram...每次从目标词w的上下文c中选择一个词，将其词向量作为模型输入； Skip-gram主要结构： 输入one-hot编码； 隐藏层大小为次维度大小； 对常见词或词组，常将其作为当个word处理； 对高频词进行抽样减少训练样本数目...； 对优化目标采用negative sampling，每个样本训练时只更新部分网络权重； 词性标注 基于最大熵的词性标注； 基于统计最大概率输出词性； 基于HMM词性标注； 基于CRF的词性标注；
全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。...13 1.3.5去除重复字符的示例13 1.3.6用单词的同义词替换14 1.3.7用单词的同义词替换的示例15 1.4在文本上应用Zipf定律15 1.5相似性度量16 1.5.1使用编辑距离算法执行相似性度量...19 1.5.4其他字符串相似性度量19 1.6小结20 第2章统计语言建模21 2.1理解单词频率21 2.1.1为给定的文本开发MLE25 2.1.2隐马尔科夫模型估计32 2.2在MLE模型上应用平滑...34 2.2.1加法平滑34 2.2.2Good Turing平滑35 2.2.3Kneser Ney平滑40 2.2.4Witten Bell平滑41 2.3为MLE开发一个回退机制41 2.4应用数据的插值以便获取混合搭配...：单词识别62 4.1词性标注简介62 默认标注67 4.2创建词性标注语料库68 4.3选择一种机器学习算法70 4.4涉及n—gram的统计建模72 4.5使用词性标注语料库开发分块器78 4.6小结
编码 每个词只在对应的index置1，其他位置均为0，难点在于做相似度计算； LSA（矩阵分解方法） LSA使用词-文档矩阵，矩阵常为系数矩阵，行代表词语，列代表文档；词-文档矩阵表示中的值表示词在文章中出现的次数...；难点在于当语料库过大时，计算很耗费资源，且对未登录词或新文档不友好； Word2Vec ?...结构 包括CBOW和Skip-gram模型；CBOW的输入为上下文的表示，然后对目标词进行预测；Skip-gram每次从目标词w的上下文c中选择一个词，将其词向量作为模型输入； Skip-gram主要结构...： 输入one-hot编码； 隐藏层大小为次维度大小； 对常见词或词组，常将其作为当个word处理； 对高频词进行抽样减少训练样本数目； 对优化目标采用negative sampling，每个样本训练时只更新部分网络权重...； 词性标注 基于最大熵的词性标注； 基于统计最大概率输出词性； 基于HMM词性标注； 基于CRF的词性标注；
一、词法分析的难题 1、词的定义和生词问题、未登录词（新词） 特别是在互联网时代，外来语、新词、热词不断出现，事实上，也不存在一个绝对统一的构词标准和分词规范。...未登录词（新词）识别错误对分词效果有着很大的影响。一般的专有名词还有一定的构词规律，如前缀后缀有迹可循。而新词则五花八门，如新术语、新缩略语、新商品名、绰号、笔名等。...尤其是在领域移植的情境下，当测试文本与训练数据的领域存在较大差异的时候，未登录词的数量增多，导致分词效果变差。 解决办法：交互建模：如上所述，未登录词识别，尤其是新词识别，对分词效果的影响很大。...这在统计上称为数据的平滑问题。 一个简单的平滑方法是在所有项的频数(包括频数为0的项)后面都加上一个正的小常数α(比如1)，然后重新统计总数并计算频率，这样每个项目都得到了一个正的概率。...最后，在统计时，用到了加γ平滑法，以缓解出现不合理的词。
—— 迈克尔·法拉第 词性标注简介 词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程，即把每个词标注其为名词、动词、形容词等。...词性标注最简单的方法是从语料库中统计每个词所对应的高频词性，将其作为默认词性，这种显然还有很大提升空间。...词性标注规范 词性标注将一个个词标注成名词、动词、形容词、副词等，需要用字母标记，如“n”，“v”，“a”，“d”。 北大标准/中科院标准 词性编码 词性名称 注解 ag 形语素 形容词性语素。...an 名形词 具有名词功能的形容词。形容词代码 a和名词代码n并在一起。 b 区别词 取汉字“别”的声母。 c 连词 取英语连词 conjunction的第1个字母。 dg 副语素 副词性语素。...在此过程中，若设置使用HMM，会对未登录词（即没有被收录在分词词表中但必须切分出来的词，包括各类专有名词（人名、地名、企业名等）、缩写词、新增词汇等等），会使用HMM的方式进行词性标注。
词性标注（part-of-speech tagging） 对词的词性标注，词性：动词、名词、形容词等，例如：我/r爱/v北京/ns天安门/ns。...其基本思路是：每个字在构造一个特定的词语时都占据着一个确定的构词位置（即词位）,现规定每个字最多只有四个构词位置：即B(词首）、M(词中）、E(词尾）和S(单独成词）,那么下面句子 1)的分词结果就可以直接表示成如...2)所示的逐字标注形式： 对比机械分词法，这些统计分词方法不需耗费人力维护词典，能较好地处理歧义和未登录词，是目前分词中非常主流的方法。...这样，能在保证词典分词准确率的基础上，对未登录词和歧义词有较好识别。...对于未登录词，Jieba使用了基于汉字成词的HMM模型，采用了Viterbi算法进行推导。 参考 感谢帮助！
l HMM词性标注（速度快） l 感知机词性标注、CRF词性标注（精度高） l 命名实体识别 l 基于HMM角色标注的命名实体识别 （速度快） l 中国人名识别、音译人名识别...l 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 代码示例 3、Jcseg —— 轻量级 Java 中文分词器 Jcseg 是基于 mmseg...l 自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除计划），目前效果不是很理想，对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。...支持普通和搜索引擎两种分词模式，支持用户词典、词性标注，可运行 JSON RPC 服务。...能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。
jieba最流行的应用是分词，包括介绍页面上也称之为“结巴中文分词”，但除了分词之外，jieba还可以做关键词抽取、词频统计等。...同时支持词性标注。 代码： ? 输出： ? 代码： ? 输出 ?...自定义词典 安装： pip/pip3/easy_installinstall jieba 使用： importjieba # 导入 jieba importjieba.posseg as pseg #词性标注...importjieba.analyse as anls #关键词提取 算法 基于前缀词典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 关于关键词提取等功能，请关注后续文章。
结巴分词的分词过程大致为： ·前缀词典（Trie）：用于存储主词典，也可以动态增删词条，这个词典可以理解为jieba所“知道”的词，或者说已登录词； ·有向无环图（DAG）：通过前缀词典，可以找出句子所有可能的成词结果...到这里，我们对于已登录词做出了最合理的划分； ·HMM模型和Viterbi算法：最大概率路径之后，我们可能会遇到一些未登录词（不包含在前缀词典中的词），这时通过HMM和Viterbi尝试进一步的划分，得到最终结果...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。 下面请看详细用法： 1....jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。...形容词(1个一类，4个二类) a 形容词 ad 副形词 an 名形词 ag 形容词性语素 al 形容词性惯用语 7. 区别词(1个一类，2个二类) b 区别词 bl 区别词性惯用语 8.
依存关系计算，机器学习和人工标注，机器学习依赖人工标注，分词词性、依存树库、语义角色，机器学习分析新句子依存句法。 LTP云平台。注册用户，每月免费20G流量。...数据平滑技术，通过数学方式让每一句话概率都大于0。特定领域特写词概率偏大问题。缓存刚刚出现过词汇提高后面出现概率。单一语言模型弊端。不同语料库差异，导致单一语言模型不准确，多种语言模型混合计算。...神经网络语言模型，特殊模型平滑方式，通过深度学习得到更正确概率。 语言模型应用，中文分词、机器翻译、拼写纠错、语音识别、音子转换、自动文摘、问答系统、OCR。...jieba中文分词，基于前缀词典词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况有向无环图 (DAG)，动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频最大切分组合，对于未登录词，采用基于汉字成词能力HMM模型，使用Viterbi...隐马尔可夫模型广泛应用在词性标注、中文分词。最初不知道怎么分词，前面词分出来，才知后面边界在哪里，后面分词后还要验证前面分词是否正确，前后有依赖关系，不确定中间状态情况最适合用隐马尔可夫模型来解释。
上述方法虽然实现简单、速度快，但处理分词歧义能力较差，严重依赖于词表，不能识别新词语，即未登录词。为了解决分词歧义与未登录词的问题，９０年代初期出现了基于规则的分词系统，包括专家系统、短语结构文法等。...基于规则的＂演泽推理＂方法，能较好的解决有规律的分词歧义和未登录词，具有一定的领域适应性、效率很髙。但中文语言现象非常复杂，存在很多无规律的分词歧义和未登录词。...基于层叠隐马尔可夫模型的汉语词法分析方法，该方法引入角色隐马尔可夫模型识别未登录词。...基本实现算法 基于前缀词典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...如该项目所述，作者使用了双向 LSTM 来构建整个模型，这也许是作者对分词性能非常有信心的原因。
基于HMM的词性标注 词性标注是指给定一句话(已经完成了分词)，给这个句子中的每个词标记上词性，例如名词，动词，形容词等。...目前的标记集里有26个基本词类标记（名词n、时间词t、处所词s、方位词f、数词m、量词q、区别词b、代词r、动词v、形容词a、状态词z、副词d、介词p、连词c、助词u、语气词y、叹词e、拟声词o、成语i...模型训练 根据数据估计HMM的模型参数：全部的词性集合Q，全部的词集合V，初始概率向量 ，词性到词性的转移矩阵 A ，词性到词的转移矩阵B。...这里直接采用频率估计概率的方法，但是对于 会存在大量的0，所以需要进一步采用「拉普拉斯平滑处理」。...-1][1]][words_with_tag[i][1]] += 1 B[words_with_tag[i][1]][words_with_tag[i][0]] += 1 # 拉普拉斯平滑处理并转换成概率
= num1/total_word_num # 平滑方案1 smoothing_factor = 1.0 # 平滑方案2 tmpList...，发射其他未统计到的词时的概率给个平滑 denominator = sum([infs[1] for infs in tmpList]) for word, numerator...解答：避免多重for循环，尽可能利用造好的轮子，numpy等进行矩阵运算 标注偏置、概率平滑问题 解答：需要选择合适的平滑算法。对没有出现过的事例，需要给他一个概率，用来贴近真实情况。...举例：比如，Rg 这个词性，在文本中只出现了一次，对应的词是 斯（逝者如斯夫），那么在 +1 平滑的时候，当预测当前词性为 Rg，但是词又不是 斯 的时候，斯的频次1+1=2，不认识的词是 0+1=1，...所以不认识的词给的发射概率为 1/3，这是个很大的概率，足以打败所有的其他路径，继而造成文本预测结果的词性全部都是 Rg，所以选择合适的概率平滑算法很重要。
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