一 得到原始文本内容 def FileRead(self,filePath): f = open(filePath) raw=f.read() return raw 二 中文分词 def NlpirTokener(self,raw): result='' tokens = nlpir.Seg(raw) for w in tokens: # result+= w[0]+"/"+w[1] #加词性标注
pynlpir.LicenseError:Your license appears to have expired. Try running “pynlpir update”。或者NLPIR Not valid license or your license expired!意思是授权过期,需要重新授权。解决办法如下:
【https://github.com/NLPIR-team/NLPIR/tree/master/License/license%20for%20a%20month/NLPIR-ICTCLAS%E5%88%86%E8%AF%8D%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8E%88%E6%9D%83】
大数据、自然语言理解、人工智能在现今科技创新的时代已成为各行各业的热门词汇,教育领域当然也不例外。2018年1月,教育部将人工智能、物联网、大数据处理正式划入全国高中新课标。正在热议的两会,多位全国政协委员热议人工智能与教育:加快培养人工智能化人才,人工智能助力个性化学习,人工智能辅助教师工作(决策、教育、教学)等。
本篇文章测试的哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP这六大中文分词工具是由 水...琥珀 完成的。相关测试的文章之前也看到过一些,但本篇阐述的可以说是比较详细的了。这里就分享一下给各位朋友!
《自然语言处理实战入门》 第4课 :中文分词原理及相关组件简介的 主要内容 有如下三个部分:
提问,查询关键词生成、答案类型确定、句法和语义分析。查询关键词生成,提问提取关键词,中心词关联扩展词。答案类型确定,确定提问类型。句法和语义分析,问题深层含义剖析。检索,搜索,根据查询关键词信息检索,返回句子或段落。答案抽取,分析和推理检索句子或段落,抽取提问一致实体,根据概率最大对候选答案排序。
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,由大快搜索主导并完全开源,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
在Anconda环境下使用pip install pynlpir安装的Pynlpir
随着计算机在生活中的应用逐渐增加,网络技术和通信技术在企业运营所占比重也在增加。这些都使得企业在运营过程中会产生大量的数据,而如何规划和分析这些数据,对于企业的长期发展也十分重要。
资源整理了文本分类、实体识别&词性标注、搜索匹配、推荐系统、指代消歧、百科数据、预训练词向量or模型、中文完形填空等大量数据集,中文数据集平台和NLP工具等。
LTP [1]- 语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术。经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广,LTP 已经成为国内外最具影响力的中文处理基础平台。 NLPIR汉语分词系统 [2]- 又名ICTCLAS2013,主要功能包括中文分词;词性标注;命名实体识别;用户词典功能;支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取。 结巴中文分词 [3]- 支持三种
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中文分词 就是将一句话分解成一个词一个词,英文中可以用空格来做,而中文需要用一些技术来处理。 三类分词算法: 1. 基于字符串匹配: 将汉字串与词典中的词进行匹配,如果在词典中找到某个字符串,则识别出一个词。 优点,速度快,都是O(n)时间复杂度,实现简单。 缺点,对歧义和未登录词处理不好。 此类型中常用的几种分词方法有: 1. 正向最大匹配法: 假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个,取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词,则匹配成功,分出该词,然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个
推荐一个Github项目:ChineseNLPCorpus,该项目收集了一批中文自然语言处理数据集的相关链接,可以用来练手,点击阅读原文可以直达该项目链接:
在逐渐步入DT(DataTechnology)时代的今天,自然语义分析技术越发不可或缺。对于我们每天打交道的中文来说,并没有类似英文空格的边界标志。而理解句子所包含的词语,则是理解汉语语句的第一步。汉语自动分词的任务,通俗地说,就是要由机器在文本中的词与词之间自动加上空格。
【人工智能头条导读】作者一年前整理了这份关于 NLP 与知识图谱的参考资源,涵盖内容与形式也是非常丰富,接下来人工智能头条还会继续努力,分享更多更好的新资源给大家,也期待能与大家多多交流,一起成长。
文本分析现在已经能够在多个行业实现应用,今天灵玖软件从收集产品回馈方面来讲一下文本分析的作用。
本文谈一谈分词的那些事儿,从定义、难点到基本方法总结,文章最后推荐一些不错的实战利器。
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这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍,同时添加一些其他的Python中文分词相关资源,甚至非Python的中文分词工具,仅供参考。
【磐创AI导读】:本文为中文分词工具整理分享。想要了解更多技术咨询,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
中科院汉语分词系统是一个非常好用的分词工具,和结巴分词类似,但是比结巴分词功能更加强大,而且更加个性化。
机器能跟人类交流吗?能像人类一样理解文本吗?这是大家对人工智能最初的想象。如今,NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁。环顾周围的生活,我们随时可以享受到 NLP 技术带来的便利,语音识别、机器翻译、问答系统等等。
今天给大家推荐的是一些数据分析和数据可视化的“法宝”,倘若大家好好利用的话,可以达到:“十步杀一人,千里不留行”的境界,废话不多说,直接上链接,希望各位好好利用从而提高自己的工作效率。 1、微信大数据分析 新媒体指数: http://www.gsdata.cn 2、数据可视化 百度ECharts:http://echarts.baidu.com/ Cytoscape:http://www.cytoscape.org/ 图表秀: http://www.tubiaoxiu.com/ 数据观:ht
THULAC 四款python中中文分词的尝试。尝试的有:jieba、SnowNLP(MIT)、pynlpir(大数据搜索挖掘实验室(北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心))、th
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导读:随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟,实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术,是众多上层任务的首要基础工作,同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词,并结合Python语言简约的特性,实现一行代码完成中文分词。
https://www-nlpir.nist.gov/related_projects/muc/
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导读:本文就给大家推荐一些用于数据分析的“必备神器”,其中很多工具是亲测过认为非常强大的,希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。 1.微信大数据分析工具 新榜:http://www.newrank.cn/ 清博:http://www.gsdata.cn/ 数说故事:http://www.datastory.com.cn/ 2数据可视化工具 百度ECharts:http://echarts.baidu.com/ Cytoscape:http://www.cytoscape.org/ 图表秀:http://ww
知识经济的来临,知识管理在社会经济中的重要性也随之增加。文本分析的知识管理应用不仅包括企业单位,还包括一些科研管理部门,教育机构。企业在进行知识管理方面时,侧重面可能是企业客户,企业产品优化和市场方向优化方向。科研管理部门和教育机构的侧重点是科研相关结果的整理。文本分析平台的应用能够帮助企业和教育机构完善现有知识管理模式。
中科院计算所 NLPIR、哈工大 LTP、清华大学 THULAC 、斯坦福分词器、Hanlp 分词器、jieba 分词、IKAnalyzer 等
分词(word tokenization),也叫切词,即通过某种方式将句子中的各个词语识别并分离开来,使得文本从“字序列”的表示升级为“词序列”表示。分词技术不仅仅适用于中文,对于英文、日文、韩文等语言也同样适用。
注:本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书,略有改动。经出版社授权刊登于此。
1 月 9 号张小龙在微信之夜上演讲了近 4 个小时,第二天就一堆文字稿出现了,接着是下面这一张图被大量转发
为期一个月的 AI100 金融文本分类练习赛完美收官啦!感谢小伙伴们的热情参与。 经过两周的策划与筹备,本次练习赛于4月18日正式上线,一共有25支参赛队伍,405次成绩提交。小伙伴们都表现得相当不错,大部分团队都取得了很好的成绩。 其中,取得第一名的“凡人哥”小伙伴,为大家无私分享了赛经,不光有算法模型分析,还有提升建议哦。 ▌引言 1.1 队伍简介 队伍名“读机器学习日报长大的”,三位成员分别是“凡人哥”、“雨辰酱”和“yuye2311”,均来自苏州大学自然语言处理实验室。 1.2 任务简介
工欲善其事,必先利其器。作为在大数据领域摸爬滚打叱咤风云的伙计们,也应当有一些实用工具来辅助工作日常。下面是小编精心整理的一些经检测非常实用的工具及网站,呈给大家~~
继续中文分词在线PK之旅,上文《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》我们选择了5个中文分词开源工具,这次再追加3个,分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装)、斯坦福大学的CoreNLP(stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP),现在可以在AINLP公众号测试一下:中文分词 我爱自然语言处理
大家好,今天开始和大家分享,我在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的一些学习经验和心得体会。
工欲善其事,必先利其器。 作为在大数据领域摸爬滚打叱咤风云的伙计们,也应当有一些实用工具来辅助工作日常。下面是小编精心整理的一些经检测非常实用的工具及网站,呈给大家~~ 数据可视化工具 说到数据呈现,必然少不了可视化,分分钟将你的数据以更直观更闪亮的形式展现在用户面前。 Tableau:http://www.tableau.com/zh-cn BIT可视化:http://www.shu001.com/tool.html Infogr.am:https://infogr.am/ Easel.ly:h
原理 中文分词,即 Chinese Word Segmentation,即将一个汉字序列进行切分,得到一个个单独的词。表面上看,分词其实就是那么回事,但分词效果好不好对信息检索、实验结果还是有很大影响的,同时分词的背后其实是涉及各种各样的算法的。 中文分词与英文分词有很大的不同,对英文而言,一个单词就是一个词,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,需要人为切分。根据其特点,可以把分词算法分为四大类: 基于规则的分词方法 基于统计的分词方法 基于语义的分词方法 基于理解的分词方法 下面
作者:Jason Brownlee 翻译:梁傅淇 本文长度为1500字,建议阅读3分钟 本文提供了七个不同分类的自然语言处理小型标准数据集的下载链接,对于有志于练习自然语言处理的新手而言,是极有帮助的资源。 在你刚开始入手自然语言处理任务时,你需要数据集来练习。 最好是使用小型数据集,这样你可以快速下载,也不用花费很长的时间来调试模型。同时,使用被广泛使用和了解的标准数据集也是有所帮助的,你可以用你的结果来做比较,看一下是否有所进步。 在这篇博文中,你会找到一系列标准数据集来开始你的深度学习之旅。 总
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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包,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:
主讲嘉宾:张华平 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长 林春雨 承办:中关村大数据产业联盟 嘉宾简介:张华平博士,副教授,北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室主任,研究生导师,知名汉语分词系统ICTCLAS的创始人,中国计算机学会YOCSEF委员及普及工委委员,中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会常务委员,首都师范大学,辽宁师范大学客座教授,北京市重点产业知识产权联盟专家、同时担任《计算机学报》、《计算机研究与发展》、中国科技论文在线等杂志的特邀评审专家。研究方向为:大数据搜索与挖掘、自然语言处理、社交
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