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HanLP《自然语言处理入门》笔记--2.词典分词

词典分词 2.1 什么是词 2.2 词典 2.3 切分算法 2.4 字典树 2.5 基于字典树的其它算法 2.6 HanLP词典分词实现 2.7 GitHub项目 笔记转载于GitHub项目:https...词典分词 中文分词:指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程,这些单词顺序拼接后等于原文本。 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派。...: 首字散列其余二分的字典树 双数组字典树 AC自动机(多模式匹配) 基于双数组字典树的AC自动机 2.6 HanLP词典分词实现 DoubleArrayTrieSegment DoubleArrayTrieSegment...分词器是对DAT最长匹配的封装,默认加载hanlp.properties中CoreDictionaryPath制定的词典。...from pyhanlp import * # 不显示词性 HanLP.Config.ShowTermNature = False # 可传入自定义字典 [dir1, dir2] segment =

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HanLP用户自定义词典源码分析详解

官方文档及参考链接 l 关于词典问题Issue,首先参考:FAQ l 自定义词典其实是基于规则的分词,它的用法参考这个issue l 如果有些数量词、字母词需要分词,可参考:P2P和C2C这种词没有分出来...源码解析 分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分词HanLP.segment(text)的大致流程(HanLP版本1.5.3...如下图所示: 图1.png 然后根据 是否开启用户自定义词典 配置来决定将分词结果与用户添加的自定义词进行合并。...关于用户自定义词典 总结一下,开启自定义分词的流程基本如下: l HanLP启动时加载词典文件中的CustomDictionary.txt 到DoubleArrayTrie中;用户通过 CustomDictionary.add...l 使用某一种分词算法分词 l 将分词结果与DoubleArrayTrie或BinTrie中的自定义词进行合并,最终返回输出结果 HanLP作者在HanLP issue783:上面说:词典不等于分词分词不等于自然语言处理

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HanLP Analysis for Elasticsearch

hanlp封面配图.jpg 基于 HanLP 的 Elasticsearch 中文分词插件,核心功能: 兼容 ES 5.x-7.x; 内置词典,无需额外配置即可使用; 支持用户自定义词典; 支持远程词典热更新...使用自定义词典 默认词典是精简版的词典,能够满足基本需求,但是无法使用感知机和 CRF 等基于模型的分词器。 HanLP 提供了更加完整的词典,请按需下载。...内置分词器 分析器(Analysis) ·hanlp_index:细粒度切分 ·hanlp_smart:常规切分 ·hanlp_nlp:命名实体识别 ·hanlp_per:感知机分词 ·hanlp_crf...:CRF分词 ·hanlp自定义 分词器(Tokenizer) ·hanlp_index:细粒度切分 ·hanlp_smart:常规切分 ·hanlp_nlp:命名实体识别 ·hanlp_per:感知机分词...·hanlp_crf:CRF分词 ·hanlp自定义 自定义分词器 插件有较为丰富的选项允许用户自定义分词器,下面是可用的配置项: 图1.JPG 案例展示: # 创建自定义分词器 PUT my_index

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elasticsearch教程--中文分词器作用和使用

,支持自定义词典 结巴分词: 开源的python分词器,github有对应的java版本,有自行识别新词的功能,支持自定义词典 Ansj中文分词: 基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现...下面就写一下博主对IKAnalyzer 和 hanlp分词器的使用 IK Analyzer 截止目前,IK分词器插件的优势是支持自定义热更新远程词典。...本文将远程词典存入数据库,示例如下: 图6.png hanlp 中文分词器 截止目前,hanlp词库是最大,分词效果是最好。...配置 图10.png hanlp自定义词典 hanlp语料库词典     hanlp语料库地址为: https://github.com/hankcs/HanLP/releases, 本文截止目前最新版本为.../plugins/analysis-hanlp/data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt.bin, 如果自定义词典变更了,一点要执行这一步,否则词典不生效

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pyhanlp 停用词与用户自定义词典功能详解

hanlp词典模式 之前我们看了hanlp的词性标注,现在我们就要使用自定义词典与停用词功能了,首先关于HanLP的词性标注方式具体请看HanLP词性标注集。...展示分词 print(CustomDictionary.get("单身狗")) print(HanLP.segment(text)) # 增加用户词典,对其他分词器同样有效 # 注意此处,CRF分词器将单身狗分为了...(原作者的原文) 说明 l CustomDictionary是一份全局的用户自定义词典,可以随时增删,影响全部分词器。...l 在统计分词中,并不保证自定义词典中的词一定被切分出来。用户可在理解后果的情况下通过Segment#enableCustomDictionaryForcing强制生效。...(原作者原文) 本章详细介绍HanLP中的词典格式,满足用户自定义的需要。

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java分词工具hanlp介绍

封面.jpg HanLP是由一系列模型预算法组成的工具包,结合深度神经网络的分布式自然语言处理,具有功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义等特点,提供词法分析、句法分析、文本分析和情感分析等功能...HanLP完全开源,包括词典。不依赖其他jar,底层采用了一系列高速的数据结构,如双数组Trie树、DAWG、AhoCorasickDoubleArrayTrie等,这些基础件都是开源的。...通过工具类HanLP您可以一句话调用所有功能,文档详细,开箱即用。底层算法经过精心优化,极速分词模式下可达2,000万字/秒,内存仅需120MB。...在IO方面,词典加载速度极快,只需500 ms即可快速启动。...HanLP经过多次重构,目前已经更新到了1.7版本,新增并完善了中文分词、命名实体识别、信息抽取、文本分类、文本聚类、画法分析等功能,使用效率和适用性得到了大幅提升。

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HanLP分词工具中的ViterbiSegment分词流程

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器。...因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了...封面.jpg 今天的文章还会介绍各分词词典文件的使用位置以及作用,相信小伙伴们看了今天的文章应该不会再在github上提出干预自定义不生效的问题了。进入正题,本篇的内容比较多,建议收藏后再细读。...词典的使用条件和先后顺序(也介绍分词流程) 我们知道了词典配置变量使用的位置后,就可以确定每个词典的使用条件了以及每个词典的使用顺序 1....HanLP作者说ViterbiSegmet分词效率最高的原因肯定也有ViterbiSegment分词器支持多线程分词这个因素。

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HanLP 自然语言处理 for nodejs

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...·Config ² 配置文件路径 node_modules/node-hanlp/lib/src-java/hanLP.proerties ² 请修改root为您的目录路径 ² 词典文件目录 ..../data ² 请下载词典 pan.baidu.com/s/1pKUVNYF 放入 ....{ CustomDict : true, //使用自定义词典 NameRecognize : true, //中国人名识别 TranslatedNameRecognize : true , //音译人名识别...},   { word: '吴亚琴', nature: 'nr', offset: 0 },   { word: '先进', nature: 'a', offset: 0 },   ... ] 极速词典分词

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HanLP自定义词典使用方式与注意事项

修改为你自定义词典路径,如: CustomDictionaryPath=data/dictionary/custom/self_define_dict.txt; 现代汉语补充词库.txt; 全国地名大全...总是有人要赢的,那为什么不能是我") 运行脚本后,系统会检查配置文件hanlp.properties,读取词库的路径,对于自定义词典,第一次会重新生成二进制文件(以后直接用)。...方法二:使用grpc调用hanlp(python调用java包常用手段) 方法三:使用hanlp调用jar包(官方文档有说明),自定义词典没设置成功。...打开hanlp的data目录data\dictionary\custom,删除所有的.txt.bin文件,这样一来,HanLP下次加载词典时会自动构建.txt.bin,这样一来,你对文本文件所做的更改才会生效...更改hanlp.properties,添加mine.txt. #自定义词典路径,用;隔开多个自定义词典,空格开头表示在同一个目录,使用“文件名 词性”形式则表示这个词典的词性默认是该词性。

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自然语言处理之hanlp,Python调用与构建,分词、关键词提取、命名主体识别

方式二、下载jar、data、hanlp.properties HanLP将数据与程序分离,给予用户自定义的自由。...1、下载:data.zip 下载后解压到任意目录,接下来通过配置文件告诉HanLP数据包的位置。 HanLP中的数据分为词典和模型,其中词典是词法分析必需的,模型是句法分析必需的。.../w] 上面的loadDict(CustomDictionary)是可以自定义字典的函数,通过自定义字典可以实现较好的分词效果 def loadDict(customeDictionary):...="*30+" 极速词典分词"+"="*30) SpeedTokenizer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.SpeedTokenizer') print(NLPTokenizer.segment...('江西鄱阳湖干枯,中国最大淡水湖变成大草原')) print("-"*70) print("="*30+" 自定义分词"+"="*30) CustomDictionary = JClass('com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary

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HanLP-最短路径分词

基本思想:首先根据词典,找出字串中所有可能的词(也称全切分),然后构造词语切分有向无环图(也称作粗分词图或粗分词网)。每个词对应图中的一条有向边。...为进一步提高切分精度,在词典中增加词的属性值,即给每个词也给权重。这样每个词在汉字串中的权重不同(即构成的有向图的边不为等长)。最简单的词的权重可以用词频表示,高频词的权重大,低频词的权重小。...虽然HanLP中提供了dijkstra算法的实现,但是当前HanLP中最短路径分词使用的是viterbi算法。...例子:他说的确实在理 图1.JPG 遍历计算过程和回溯分词过程 图2.JPG (1) node列与to列 node列的词语为粗分词网中所有的词,to列为在node列为词word_node的情况下...经过(6)、(7)两步,可以确保粗分词网中任意词的前驱都是最短路径的。

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基于hanlp的es分词插件

摘要:elasticsearch是使用比较广泛的分布式搜索引擎,es提供了一个的单字分词工具,还有一个分词插件ik使用比较广泛,hanlp是一个自然语言处理包,能更好的根据上下文的语义,人名,地名,组织机构名等来切分词...Elasticsearch 默认分词 图1.jpg 输出: 图2.jpg IK分词 图3.jpg 输出: 图4.jpg hanlp分词 图5.jpg 输出: 图6.jpg...ik分词没有根据句子的含义来分词hanlp能根据语义正确的切分出词 安装步骤: 1、进入https://github.com/pengcong90/elasticsearch-analysis-hanlp...,下载插件并解压到es的plugins目录下,修改analysis-hanlp目录下的hanlp.properties文件,修改root的属性,值为analysis-hanlp下的data 目录的地址...(智能模式) 自定义词典 修改plugins/analysis-hanlp/data/dictionary/custom下的 我的词典.txt文件 格式遵从[单词] [词性A] [A的频次] 修改完后删除同目录下的

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基于词典规则的中文分词

全文字数:5232字 阅读时间:15分钟 前言 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别,不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。...基于词典规则的中文分词简单来说就是将中文文本按照顺序切分成连续词序,然后根据规则以及连续词序是否在给定的词典中来决定连续词序是否为最终的分词结果。不同规则对应最终的分词结果是不一样的。...a 加载HanLP词典 为了方便使用HanLP附带的迷你核心词典。...这里以Ubuntu系统为例,如果不知道如何在Ubuntu中安装HanLP,可以参考下面这篇文章: 一步一步教你在Ubuntu中安装HanLP 首先需要查看HanLP自带词典的具体路径,可以通过下面命令进行查看...▲查看HanLP配置的默认目录 其中data路径中包含HanLP自带的一些数据文件,进入存放词典的"dictionary"文件中: ?

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hanlp中文自然语言处理分词方法说明

下面就hanlp中文自然语言处理分词方法做简单介绍。 Hanlp中文自然语言处理中的分词方法有标准分词、NLP分词、索引分词、N-最短路径分词、CRF分词以及极速词典分词等。...下面就这几种分词方法进行说明。 标准分词: image.png Hanlp中有一系列“开箱即用”的静态分词器,以Tokenizer结尾。...HanLP.segment其实是对StandardTokenizer.segment的包装 NLP分词: 1....一般场景下最短路分词的精度已经足够,而且速度比N最短路分词器快几倍,请酌情选择。 CRF分词: image.png CRF对新词有很好的识别能力,但是无法利用自定义词典。...极速词典分词: image.png 极速分词词典最长分词,速度极其快,精度一般。 在i7上跑出了2000万字每秒的速度。 上述信息整编的并不是很全面,以后在做补充! *�\

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