其中，有关中文分词的一些概念是我们需要掌握的，譬如： unigram 一元分词，把句子分成一个一个的汉字 bigram 二元分词，把句子从头到尾每两个字组成一个词语 trigram 三元分词，把句子从头到尾每三个字组成一个词语
最大匹配算法 基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现。...后向最大匹配 该算法是正向的逆向算法，区别是窗口是从后向左扫描，若匹配不成功，则去掉第一个字符，重复上述的匹配步骤。...双向最大匹配 双向最大匹配法是将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法的到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法。...定义的匹配规则如下： 如果正反向匹配算法得到的结果相同，我们则认为分词正确，返回任意一个结果即可。...如果正反向匹配算法得到的结果不同，则考虑单字词、非字典词、总词数数量的数量，三者的数量越少，认为分词的效果越好。
前言 在浅谈分词算法（1）分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类，在浅谈分词算法（2）基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法。...HMM分词 在（1）中我们已经讨论过基于字分词，是如何将分词转换为标签序列问题，这里我们简单阐述下HMM用于分词的相关概念。...Viterbi算法 有了以上东东，我们应如何求解最优状态序列呢？...解决的办法便是Viterbi算法；其实，Viterbi算法本质上是一个动态规划算法，利用到了状态序列的最优路径满足这样一个特性：最优路径的子路径也一定是最优的。...，Jieba对Viterbi算法做了如下的修改： 状态转移时应满足PrevStatus条件，即状态B的前一状态只能是E或者S，...
算法简述 对于一句话，人可以通过自己的知识和智力来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解并进行处理，这样的过程就是中文分词算法。...分词算法是自然语言处理和文本挖掘的基础，中文分词算法指在输入一段中文字符串后，通过计算机自动识别语句中所应包含的字或词，最终能成功地输出该段语句所对应的分词结果，该分词结果经一步为语句和语义的识别奠定基础...更先进的算法还可包含同义词和反义词的语义评估，以进一步提高分词和识别的正确率。...常用的中文分词算法举例如下： 正向最大匹配算法：Maximum Matching 逆向最大匹配算法：Reverse Maximum Matching 正向最小匹配算法：Minimum Matching...Count 最大多元计数算法：Max N-gram Count 最大概率分词算法：Max Probability Value 方法一：轻歌曼舞 Jlink 调用 Java Class 轻：安装分词组件
基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、（传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统） 1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法） 定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个“...1.2逆向最大匹配算法RMM 该算法是正向最大匹配的逆向思维，匹配不成功，将匹配字段的最前一个字去掉，实验表明，逆向最大匹配算法要优于正向最大匹配算法。...自动分词过程就是通过词表和相关信息来做出词语切分的 决策。与此相反，基于字标注的分词方法实际上是构词方法。即把分词过程视为字在字串中的标注问题。...最后，根据词位定义直接获得最终的分词结果。总而言之，在这样一个分词过程中，分词成为字重组的简单过程。然而这一简单处理带来的分 词结果却是令人满意的。...2.1 中文分词的难点 中文分词的难点主要在于： 1、歧义消除，结合上下文语义 2、未登陆词识别
所以明天再做也不会晚 结巴分词的过程是： 1、根据dict.txt中的词库构建一棵trie树，这棵树的实例只有一个，采取单例模式。...2、每来一次分词构造，就顺着trie树进行分词，这将产生很多种结果，于是就生成了一个DGA，分词的有向无环图，终点是句子的左边或者右边（实际上应该分别以左边和右边为终点来做处理）。...3、利用动态规划，从句子的终点开始，到这算回去（这个在动态规划中很常见，概率dp）：对DGA中查找最大的概率的分词路径，路径上的词语就是分词结果。 4、返回分词结果。...return singleton; } } } return singleton; } bug2：使用trie树对待分词句子建立...使用visual vm进行测试可以发现，将该分词加入到项目中一段时间后，在内存中可以看见DictSegment和DictSegment[]的占比非常高，如果老年代不够大，很有可能会引起OutOfMemory
图2.JPG Hanlp核心词典： 图3.JPG 最短路径算法—viterbi（动态规划路径） 图4.JPG Frequency:核心词典中的词频 nTwoWordsFreq:共现词频 intMAX_FREQUENCY...Viterbi最短路径有向图 图5.JPG 1、计算过程从上至下，根据计算出的权重值变更前驱结点，保证前驱结点唯一（动态规划路径） 2、计算结束后，从最后一个结点开始取出term,依次取出该结点的前驱结点即可分词结果
/data/rmm_dic.utf8 南京市 南京市长 长江大桥 人民解放军 大桥 2、RMM算法 #逆向最大匹配 class RMM(object): def __init__(self, dic_path
算法介绍 最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。...关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html。...为了缩短时间，首先进行分词，一个词输出为一行方便统计，分词工具选择的是HanLp。 然后，将一个领域的文档合并到一个文件中，并用“$$$”标识符分割，方便记录文档数。...当然TF-IDF算法虽然很经典，但还是有许多不足，不能单独依赖其结果做出判断。很多论文提出了改进方法，本文只是实现了最基本的算法。如果有其他思路和想法欢迎讨论。 文章转载自 没课割绿地 的博客
image.png Hanlp核心词典： image.png 最短路径算法—viterbi（动态规划路径） image.png Frequency:核心词典中的词频 nTwoWordsFreq...image.png 1、计算过程从上至下，根据计算出的权重值 变更前驱结点，保证前驱结点唯一（动态规划路径） 2、计算结束后，从最后一个结点开始取出term ,依次取出该结点的前驱结点即可 分词结果
因此，在机器阅读理解算法中，模型通常需要首先对语句和文本进行单词分拆和解析。 分词（tokenization）的任务是将文本以单词为基本单元进行划分。...如在以下例子中，两种分拆方式代表的语义都有可能： 南京市|长江|大桥 南京|市长|江大桥 为了解决分词中的歧义性，许多相关算法被提出并在实践中取得了很好的效果。下面将对中文分词和英文分词进行介绍。...这种分词方式采用固定的匹配规则对输入文本进行分割，使得每部分都是一个词表中的单词。正向最大匹配算法是其中一种常用算法，它的出发点是，文本中出现的词一般是可以匹配的最长候选词。...这种逆向最大匹配算法从文本末尾开始寻找在词表中最长的单词。读者可以发现，这种改进的算法能将“为人民服务”正确分词。...下面给出逆向最大匹配算法的一个Python语言实现样例： ''' 逆向最大匹配算法 输入语句s和词表vocab，输出分词列表。
中的"Hey"和"you"是需要与身后的标点分隔开的 目录 为什么需要分词？ 能不能不分词？ 中文分词难在哪？ 从古至今的分词算法：词典到预训练 从中到外的分词工具 为什么需要分词？...对于中文来说，如果不进行分词，那么神经网络将直接基于原始的汉字序列进行处理和学习。...算法篇 1 基于词典 对于中文分词问题，最简单的算法就是基于词典直接进行greedy匹配。...3 基于神经网络 众所周知，深度学习已经成功占领NLP，席卷了NLP中的分类、序列标注和生成问题。...1.x版本有有基于词典的分词工具和基于CRF的切词模型。2.0版本开源了基于深度学习算法的分词工具。
图2.jpg 图3.jpg Hanlp核心词典： 图4.jpg 最短路径算法—viterbi（动态规划路径） 图5.jpg 图6.jpg Frequency:核心词典中的词频 nTwoWordsFreq...Viterbi最短路径有向图 图7.jpg 1、计算过程从上至下，根据计算出的权重值变更前驱结点，保证前驱结点唯一（动态规划路径） 2、计算结束后，从最后一个结点开始取出term,依次取出该结点的前驱结点即可分词结果
分词方法分类 基于词典的分词算法 基于词典的分词算法又称为机械分词算法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的机器词典”中的词条进行匹配 , 若在词典中找到某个字符串, 则匹配成功,认为这个字串是词并将之切分出来...基于词典的分词算法有三个要素,分词词典、扫描方向（正向、逆向）和匹配原则（最大匹配，最小匹配等）[2]。 正向最大匹配算法。...基于统计的分词算法和基于理解的分词算法 基于统计的分词算法主要思想是，词是稳定的字的组合，两个字在文本中连续出现的次数越多，就越有可能组合成一个词。...因此这类算法通过对大量文本的统计,根据字串在文本中出现的统计频率来决定其是否构成一个词。其主要的统计模型有：互信息、N元文法模型、神经网络模型和隐马尔科夫模型（HMM）等。...Field)条件随机场算法。
神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。...下面这张图总结了不同类型的神经网络具备的功能： ? 数学家证明了，双隐层神经网络能够解决任意复杂的分类问题。但我们的问题到此为止了吗？不见得！ 这里还有几个问题： 异或如何实现？...如何训练：如何计算出合理的神经网络参数？（隐层节点数） 3.如何训练神经网络 如果一个平面，有6个点，分成三类。如何设计呢？ ?...4.训练算法 线性可分 如果输入和输出是线性关系（或者是正相关），那么想象我们在调节一个参数时，当输出过大，那就把输入调小一些，反之调大一些，最后当输出和我们想要的非常接近时，训练结束。...5.总结 这样的一篇文章真是够长了，原本还想再介绍一个神经网络的Python实现，可是考虑到篇幅的限制，最终作罢。在下一期继续介绍如何实现BP神经网络和RNN（递归神经网络）。
这就是神经网络的基本结构，随着后面的发展神经网络的层数也随之不断增加和复杂。 我们回顾一下神经网络发展的历程。...从单层神经网络（感知机）开始，到包含一个隐藏层的两层神经网络，再到多层的深度神经网络，一共有三次兴起过程。详见下图。 ?...但是对于神经网络来说，我们往往面对的是非常道的权值和偏置，也就是说v的维数不只是两维，有可能是亿万维的。对于一个高维的函数C(v)求导数几乎是不可能的。 在这种情况下，有人提出了一个有趣的算法。...在回到神经网络中，w和b的更新规则为： ? 5 反向传播算法 前面提到神经⽹络如何使⽤梯度下降算法来学习他们⾃⾝的权重和偏置。但是，这⾥还留下了⼀个问题：我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度。...SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None): """训练神经网络使用小批量的随机梯度下降算法
事实上，从计算机科学的角度看，我们可以先不考虑神经网络是否真的模拟了生物神经网络，只需将一个神经网络视为包含了许多参数的数学模型，这个模型是若干个函数，例如 相互(嵌套)代入而得，有效的神经网络学习算法大多以数学证明为支撑...欲训练多层网络，简单感知机学习规则显然不够了，需要更强大的学习算法，误差逆传播(error BackPropagation，简称BP)算法就是其中最杰出的代表，它是迄今为止最成功的神经网络算法。...显示任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练。...值得注意的是，BP算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络，例如训练递归神经网络，但通常说“BP网络”时，一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。下面我们来看BP算法究竟是什么样。...然而，多隐层神经网络难以直接用经典算法(例如标准BP算法)进行训练，因为误差在多隐层内逆传播，往往会“发散”而不能有效收敛到稳定状态。
神经网络（Artifical Neural Network） 神经网络（人工神经网络）,是一种模仿生物网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型。...现代神经网络，是一种非线性的数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。用来探索数据的未知模式。 ?...神经网络用到的包”nnet” nnet(formula,data,size,decay,maxit,linout,trace) formula 建模表达式 data 训练数据 size
一、（3） 结巴分词 在介绍结巴分词前，我们先以一个简单的例子演示一下分词，例如有这样一句话：“结巴分词是一个效率很好的分词方法”，一般我们会直观地从左向右扫视这句话，接着分词成“结巴 / 分词 / 是...为了解决这一问题，结巴分词开发人员对于语料库的选择花费了大把时间和精力，并在训练结巴分词的文本中录入两万多条词作为参考，增加词典词的数量，和求解算法的完善，形成基本布局，因此结巴分词的效果不断提升。...（3）对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的隐马尔可夫模型（HMM） 模型，使用了 Viterbi 算法 ——利用HMM模型进行分词，主要是将分词问题视为一个序列标注（sequence labeling...首先通过语料训练出HMM相关的模型，然后利用Viterbi算法进行求解，Viterbi算法实际上是用动态规划求解HMM模型预测问题，即用动态规划求概率路径最大（最优路径）。...最终得到最优的状态序列，然后再根据状态序列，输出分词结果。 分词模式 结巴中文分词支持的三种分词模式包括：全模式、精确模式和搜索引擎模式。
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