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北大开源分词工具: 准确率远超THULAC、jieba 分词

pkuseg 的优势 pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具。pkuseg 具有如下几个特点: 多领域分词。...相比于其他的中文分词工具,此工具同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。根据待分词文本的领域特点,用户可以自由地选择不同的模型。...如果用户无法确定具体领域,你也可以使用 pkuseg 默认的通用模型 更高的分词准确率。相比于其他的分词工具,当使用相同的训练数据和测试数据,pkuseg 可以取得更高的分词准确率。...各类分词性能对比 我们选择 jieba、THULAC 等国内代表分词工具与 pkuseg 做性能比较。...随pip附带的是此模型。 当然,如果以上模型不能满足你的需求,你也可以通过大量语料训练自己的模型,从而达到更高的识别率! THANKS - End -

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北大开源全新中文分词工具:准确率远超THULAC、结巴分词

选自GitHub 作者:罗睿轩、许晶晶、孙栩 机器之心编辑 最近,北大开源了一个中文分词工具,它在多个分词数据集上都有非常高的分词准确率。...pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具。它简单易用,支持多领域分词,在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。...项目地址:https://github.com/lancopku/PKUSeg-python pkuseg 具有如下几个特点: 高分词准确率:相比于其他的分词工具,该工具包在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确度...此外,作者们还选择 THULAC、结巴分词等国内代表分词工具与 pkuseg 做性能比较。...他们选择 Linux 作为测试环境,在新闻数据(MSRA)和混合型文本(CTB8)数据上对不同工具进行了准确率测试。此外,测试使用的是第二届国际汉语分词评测比赛提供的分词评价脚本。

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R语言︱文本挖掘之中文分词——Rwordseg(原理、功能、详解)

笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词。...大致分析步骤如下: 数据导入——选择分词字典——分词 —————————————————————————————————— Rwordseg与jiebaR分词之间的区别 中文分词比较有名的非`Rwordseg..., 而`jieba`分词不会去掉任何符号,而且返回的结果里面也会有符号。...segmentCN 二、分词词典的使用 笔者认为选择分词词典对于后续的分析极为重要,词典库是之后分词的匹配库,这个词库越强大,分词的效果就越好。网上大多使用的是搜狗分词。...1、Rwordseg分词核心函数segmentCN Rwordseg分词主要函数是segmentCN,这个函数是核心,笔者详解一下这个函数,代码如下: #segmentCN函数解释 segmentCN

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学界 | 北大开源中文分词工具 pkuseg

AI 科技评论消息,日前,北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出一套全新中文分词工具 pkuseg,这一工具有如下三个特点: 高分词准确率。...相比于其他的分词工具,当使用相同的训练数据和测试数据,pkuseg 可以取得更高的分词准确率。 多领域分词。不同于以往的通用中文分词工具,此工具同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。...各项性能对比如下: 与 jieba、THULAC 等国内代表分词工具进行性能比较: 考虑到 jieba 分词和 THULAC 工具等并没有提供细领域的预训练模型,为了便于比较,开发团队重新使用它们提供的训练接口在细领域的数据集上进行训练...对于不同的分词工具,训练测试数据的划分都是一致的;即所有的分词工具都在相同的训练集上训练,在相同的测试集上测试。 以下是在不同数据集上的对比结果: ?...从结果上来看,当用户了解待分词文本的领域时,细领域分词可以取得更好的效果。然而 jieba 和 THULAC 等分词工具仅提供了通用领域模型。

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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。...4)CRF比较依赖特征的选择和特征函数的格式,并且训练计算量大 示例 这里用的是genius Genius是一个开源的python中文分词组件,采用 CRF(Conditional Random

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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。 !

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文本挖掘|不得不知的jiebaR,切词分词

不管是文档库,文章、段落或句子,针对文本挖掘的基础都集中于词的分析,即针对文档库/段落/句子等的分词(切词)。词是很多中文自然语言处理的基础,分词有助于提取文档的特征,对后续的分类模型构建有很大影响。...jiebaR的切词手段有多种,比如基于最大概率法mp,隐马尔科夫hmm,最大概率法+隐马尔科夫混合法mix,查询法query。...jiebaR 参考链接: http://qinwenfeng.com/jiebaR/。...jiebaR自定义分词词典格式包含词、词频、词性,如下。...人民群众 12 n 老百姓 23 nz 中国 12 nz 其中“12”表示“人民群众”的词频,n越大被分词的可能性越高。设置自定义分词词典 user.txt 文本文件。 ?

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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

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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

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Elasticsearch分词:自定义分词

在 分析与分析器 我们说过,一个 分析器 就是在一个里面组合了三种函数的一个包装器, 三种函数按照顺序被执行: 字符过滤器 官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch...分词器把字符串分解成单个词条或者词汇单元。 标准 分析器里使用的 标准 分词器 把一个字符串根据单词边界分解成单个词条,并且移除掉大部分的标点符号,然而还有其他不同行为的分词器存在。...例如, 关键词 分词器 完整地输出 接收到的同样的字符串,并不做任何分词。 空格 分词器 只根据空格分割文本 。 正则 分词器 根据匹配正则表达式来分割文本 。...在es中有几个默认的分词器。...在es中有几个默认的分词过滤器。

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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

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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,同时文本分类以及其他一些自然语言处理任务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。

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