首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

CentOS Nginx php 安装中文分词SCWS扩展

但是没必要付出过高的人力成本,所以我这里想到的还是使用分词扩展来自动生成关键词。 这样做的好处是,无论搜索引擎是否在意关键词,我们有和内容相关度很高的关键词,这不会对我们带来损失。...我这里选用的是对php支持比较好的 SCWS分词扩展。 如果分词的目的是更多的语义化分析、情感分析等,那还是应该考虑一下其他的分词库,不过基本上没有php支持。...进入正题 SCWS中文分词下载 SCWS安装说明 从官网上有详细的安装指导,我这里做一下简单的整理 (基于习惯选择UTF8) 1....=$php_prefix/bin/php-config # 经测试出现问题时 这样做没有用,解决方案 找到实际使用的php安装目录 # 使用 whereis php , which php 查找,如果还找不到...建议核实具体配置文件的位置 如 /www/server/php/72/bin/php-config $ .

62620
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

NLP(2)——中文分词分词的概念分词方法分类CRFHMM分词

分词的概念 简单来说就是把词进行分开,分词的难点: 1.如何避免歧义,如:“白开水不如果汁甜”。如何让机器避免将“如果”分到一起。...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。...就是在原来分类的基础上考虑到了时序,开始(B),中间(B),结尾(E),以及单字构成的词(S) CRF分词的过程就是对词位标注后,将B和E之间的字,以及S单字构成分词 CRF学习的过程: 就是描述一些特征配置

1.9K50

结巴分词库_中文分词

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...他会计算高次方程”,正确的分词为“他 / 会 / 计算/ 高次 / 方程”,通过参考给计算机提供的词典,计算机分词无法准确把“会计”和“会“、”计算”区分开,导致可能出现错误分词结果“他 / 会计 /...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。...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。...将需要分词的文本放入自己创建的Init.txt。分词完在out.txt中查看结果。 !

1.4K10

分词 – Tokenization

分词是 NLP 的基础任务,将句子,段落分解为字词单位,方便后续的处理的分析。 本文将介绍分词的原因,中英文分词的3个区别,中文分词的3大难点,分词的3种典型方法。...最后将介绍中文分词和英文分词常用的工具。 什么是分词分词是 自然语言理解 – NLP 的重要步骤。 分词就是将句子、段落、文章这种长文本,分解为以字词为单位的数据结构,方便后续的处理分析工作。...常见的分词器都是使用机器学习算法和词典相结合,一方面能够提高分词准确率,另一方面能够改善领域适应性。...中文分词工具 下面排名根据 GitHub 上的 star 数排名: Hanlp Stanford 分词 ansj 分词器 哈工大 LTP KCWS分词器 jieba IK 清华大学THULAC ICTCLAS...分词的原因: 将复杂问题转化为数学问题 词是一个比较合适的粒度 深度学习时代,部分任务中也可以「分字」 中英文分词的3个典型区别: 分词方式不同,中文更难 英文单词有多种形态,需要词性还原和词干提取 中文分词需要考虑粒度问题

1.3K31

Jieba分词

Jieba jieba 是一个中文分词第三方库,被称为最好的 Python 中文分词库。支持三种分词模式:精确模式、全模式和搜索引擎模式,并且支持繁体分词和自定义词典。...使用前需要额外安装(对应安装命令改为:pip install jieba) 这里主要介绍jieba包的分词功能 测试 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022...完整代码 :::tip 方法有很多,提供两个最常用的,其实已经内置了很多功能了,根据实际情况改改代码就可以实现更强大的功能 ::: 清洗后分词并停用词 # -*- coding: utf-8 -*- #...# @Author : MinChess # @File : stop.py # @Software: PyCharm import jieba import re # 利用jieba对文本进行分词...sent_list = map(textParse, sent_list) # 正则处理 # 获取停用词 stwlist = get_stop_words() # 分词并去除停用词

72620

Python分词模块推荐:jieba中文分词

,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..., 速度非常快,但是不能解决歧义; 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。...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...2、关键词抽取 通过计算分词后的关键词的TF/IDF权重,来抽取重点关键词。...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

1.5K40

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...ViterbiSegment分词器。...分词器配置变量 分词器的相关配置定义在Config.java类中,这里我们将分词相关的所有配置变量列于下表 图1.jpg 这种配置类什么时候实例化呢,不用想肯定是分词开始前就会实例化,拿HanLP类中的...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。

1K30

中文分词技术是什么_中文分词技术

二、中文分词技术的分类 我们讨论的分词算法可分为三大类:基于字典、词库匹配的分词方法;基于词频度统计的分词方法和基于字标注的分词方法。...第三类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。...当然,最大匹配算法是一种基于分词词典的机械分词法,不能根据文档上下文的语义特征来切分词语,对词典的依赖性较大,所以在实际使用时,难免会造成一些分词错误,为了提高系统分词的准确度,可以采用正向最大匹配法和逆向最大匹配法相结合的分词方案...如果两种分词方法得到的匹配结果相同,则认为分词正确,否则,按最小集处理。 3). 全切分和基于词的频度统计的分词方法 基于词的频度统计的分词方法是一种全切分方法。...5).一种新的分词方法 并行分词方法:这种分词方法借助于一个含有分词词库的管道进行 ,比较匹配过程是分步进行的 ,每一步可以对进入管道中的词同时与词库中相应的词进行比较 ,由于同时有多个词进行比较匹配

1.5K20

中文分词和二元分词综合对比

中文分词和二元分词综合对比     为了测试中文分词和二元分词的差异,现将初步的测试数据做了对比。关于二元分词可以参考车东先生的相关文章。...采用中文分词每1M产生1.55M的索引文件,膨胀率1.55;每1M用时大约10秒;采用二元分词每1M产生2.21M的索引文件,膨胀率2.21;每1M用时大约7秒; 从搜索结果来看,两者可以大致相同数量的搜索结果...对文本进行中文分词的目的是要提高文档检索的相关性,由于相关性的算法(如下图)涉及到很多因素,所以对二元切分和中文分词切分显示结果到底谁更相关(人理解的意义相关?),还无法得出结论。...图中的数据是出现频率第100至120个Term情况,二元分词产生了大量的没有意义的Term。...中文 4.73 7.54 1.594 84895.00 17948.20 50 10.570 二元 4.73 11.00 2.325 238064.00 50330.66 35 7.399 中文分词

81140
领券