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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。...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

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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...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...多线程分词 HanLP的ViterbiSegment分词器类是支持多线程的，线程数量由配置变量threadNumber决定的，该变量默认为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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浅谈分词算法基于字的分词方法（HMM）

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。...在（1）中，我们也讨论了这种方法有的缺陷，就是OOV的问题，即对于未登录词会失效在，并简单介绍了如何基于字进行分词，本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法。...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。...代码实现 我们基于HMM实现一个简单的分词器，这里我主要从jieba分词中抽取了HMM的部分[3]，具体逻辑如下： prob_start.py定义初始状态分布π： P={'B': -0.26268660809250016...结巴模型的数据是如何生成的 一个隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词

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Elasticsearch 的分词运用

索引分词原理 倒排索引 每个全文索引都是一个倒排索引，ES 在进行检索操作时，会建立倒排索引，将拆分的词进行处理，提高索引命中率。...倒排索引流程 分词器（analyzer） 不管是内置还是自定义的分词器，都可以视为一种包含了三种基础架构的包，分别是字符过滤器（Character filters）、标记器（Tokenizer）和 令牌过滤器...它提供基于语法的标记化，适用于绝大多数语言 simple analyzer 当 simple 分词器遇到非字母的字符时，会将文本划分为多个术语。...Fingerprint Analyzer 专业的指纹分词器，可创建指纹重复使用 Keyword 对比 text keyword text 不会分词建立索引 会分词建立索引 支持模糊、精确查询 支持模糊...、精确查询 支持聚合 不支持聚合 IK 分词的运用 IK 分词的两种模式 ik_smart：以最粗粒度进行分词 ik_max_word：以最细粒度进行分词，穷尽各种可能的组合 IK 分词实践 创建索引的时候用

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分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架

封面.jpg 结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务，并且应用到中文分词、词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架，该框架利用1个算法解决3个问题，时自治同意的系统，同时三个任务顺序渐进...本文先介绍中文分词框架部分内容。...“由字构词”的分词器实现中最快的，比自己写的CRF解码快1倍。...图2.png l 测试时需关闭词法分析器的自定义词典、词性标注和命名实体识别 l 测试环境 Java8 i7-6700K 测试 测试时只需提供分词模型的路径即可： public void testCWS...在本系统中，分词器PerceptronSegmenter的职能更加单一，仅仅负责分词，不再负责词性标注或命名实体识别。这是一次接口设计上的新尝试，未来可能在v2.0中大规模采用这种思路去重构。

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中文分词工具之基于字标注法的分词

基于字标注法的分词 中文分词字标注通常有2-tag,4-tag和6-tag这几种方法，其中4-tag方法最为常用。标注集是依据汉字（其中也有少量的非汉字字符）在汉语词中的位置设计的。...1. 2-tag法 2-tag是一种最简单的标注方法,标注集合为{B,I}，其将词首标记设计为B，而将词的其他位置标记设计为I。...例如词语“重庆”的标注结果是“重/B 庆/I”，而“大学生”的标注结果为“大/B 学/I 生/I” 对于以下句子 迈向 充满 希望 的 新 世纪 —— 一九九八年 新年 讲话 使用2-tag（B，...{S,B,M,E}，S表示单字为词，B表示词的首字，M表示词的中间字，E表示词的结尾字。...图3.png 3.6-tag法 6-tag标注集合为{S,B,M1,M2,M,E}，S表示单字为词，B表示词的首字，M1/M2/M表示词的中间字，E表示词的结尾字。

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jieba分词-Python中文分词领域的佼佼者

Python大数据分析 1. jieba的江湖地位 NLP（自然语言）领域现在可谓是群雄纷争，各种开源组件层出不穷，其中一支不可忽视的力量便是jieba分词，号称要· 往期精选 · 1 QGIS+...可见jieba已经稳居中文分词领域c位。 jieba的主要功能是做中文分词，可以进行简单分词、并行分词、命令行分词，当然它的功能不限于此，目前还支持关键词提取、词性标注、词位置查询等。...分词初体验 分词是NLP处理的第一步，也是最基本的任务，分词的好坏直接决定了后面语义分析的精准度。...不过它是搜索引擎模式，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。 参数解释： 「strs」：需要分词的字符串； 「HMM」：是否使用 HMM 模型，默认值为 True。...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。

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NER的过去、现在和未来综述-现在

之前的过去篇：NER的过去、现在和未来综述-过去篇下一篇：NER的过去、现在和未来综述-未来----过去和现在是相对于某个时间节点的，暂且以bert作为这个时间节点，本文就主要寻找NER在BERT之后的一些方法...增加了计算量，原来输入是句子的长度，现在是问题+句子的长度。span的问题，它也会有（当然span的优点它也有），或者解码器使用crf。...融合分词信息（multi-grained: fine-grained and coarse-grained）multi-grained翻译应该是多粒度，但是个人认为主要是融入了分词的信息，因为bert就是使用字...FLAT, 将Lattice结构和Transformer相结合，解决中文会因为分词引入额外的误差，并且能够利用并行化，提升推理速度。...对于下游任务，包括NER也有提升，就不展开了，见图：图片图片ReferenceNER的过去、现在和未来综述-过去篇NER的过去、现在和未来综述-现在SpanNER: Named EntityRe-/Recognition

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Elasticsearch 的分词运用

Lucene 索引更新.png 分词器（analyzer） 不管是内置还是自定义的分词器，都可以视为一种包含了三种基础架构的包，分别是字符过滤器（Character filters）、标记器（Tokenizer...它提供基于语法的标记化，适用于绝大多数语言 simple analyzer 当 simple 分词器遇到非字母的字符时，会将文本划分为多个术语。...Fingerprint Analyzer 专业的指纹分词器，可创建指纹重复使用 Keyword 对比 text keyword text 不会分词建立索引 会分词建立索引 支持模糊、精确查询 支持模糊...、精确查询 支持聚合 不支持聚合 IK 分词的运用 IK 分词的两种模式 ik_smart：以最粗粒度进行分词 image.png ik_max_word：以最细粒度进行分词，穷尽各种可能的组合 image.png...IK 分词实践 创建索引的时候用 ik_max_word，搜索数据时用 ik_smart，以保证数据在存入索引时最细粒度拆分，搜索数据时更精确的获取到想要的结果。

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『中级篇』play with docker 的使用（44）

swarm cluster setup的方式i分为三种：vagrant+virtualbox；docker-machine+virtualbox；play with docker；源码地址：https:...//github.com/limingios/docker中的No.5 [1240] play with docker的使用 浏览器打开 https://labs.play-with-docker.com.../ [1240] 点击登录 [1240] 登录后的界面 [1240] 跟真实的网络环境是一样的，唯一的是有时间限制只能用4个小时 哈哈 [1240] 支持文件上传 Marcos 和 Jonathan 还带来了另一个炫酷的功能就是可以在...[strip] Play with Docker  一键使用 Docker 展示你的应用程序 PWD 附带的另一个很酷的功能是它的内嵌按钮，你可以在你的站点中使用它来设置 PWD 环境，并快速部署一个构建好的堆栈...以下是扩展程序的一个简短演示： [Play with Docker] PS：快速实验学习，这个方法应该是最好的。因为docker的所有环境都给你创建完成了，绕过很多环境的坑。

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文本挖掘的分词原理

而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 1....分词的基本原理 　　　　现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标准的语料库。...利用语料库建立的统计概率，对于一个新的句子，我们就可以通过计算各种分词方法对应的联合分布概率，找到最大概率对应的分词方法，即为最优分词。 2....“梦境”，现在我们开始用$\Psi$反推:$$\Psi(End)=梦境 \to \Psi(梦境)=如 \to \Psi(如)=人生 \to \Psi(人生)=start $$ 　　　　从而最终的分词结果为...常用分词工具 　　　　对于文本挖掘中需要的分词功能，一般我们会用现有的工具。简单的英文分词不需要任何工具，通过空格和标点符号就可以分词了，而进一步的英文分词推荐使用nltk。

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文本挖掘的分词原理

无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标准的语料库。...其中下标ni代表第i种分词的词个数。如果我们从中选择了最优的第r种分词方法，那么这种分词方法对应的统计分布概率应该最大，即： ? 但是我们的概率分布P(Ai1,Ai2,......利用语料库建立的统计概率，对于一个新的句子，我们就可以通过计算各种分词方法对应的联合分布概率，找到最大概率对应的分词方法，即为最优分词。...维特比算法与分词 对于一个有很多分词可能的长句子，我们当然可以用暴力方法去计算出所有的分词可能的概率，再找出最优分词方法。但是用维特比算法可以大大简化求出最优分词的时间。...由于最后的最优解为“梦境”，现在我们开始用Ψ反推: ? 从而最终的分词结果为"人生/如/梦境"。 常用分词工具 对于文本挖掘中需要的分词功能，一般我们会用现有的工具。

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体验 Scala 语言的 Play Web 框架

我们将会学习如何创建一个 Play 项目，使用开发工具生成我们的第一个项目以及实现自定义的功能，另外还将体验一下 Play 框架的测试能力。...命令行工具 Play 框架官方文档提到 sbt 是一个强大的控制台和构建工具，我们可以从使用 sbt 工具生成一个空白的 Play 框架的项目开始。...组织的名称将会作为项目中包的名称，Scala 的包名的命名规则和 Java 的包名命名规则一样，因此我可以可以给包命名为 baeldung.com 现在，我们可以进入到 baeldung-play-framework...项目结构 现在，可以使用 IntelliJ IDE 打开项目并查看项目的目录结构 在项目目录中，有四个文件夹是由 sbt 模板创建的，分别是 app/controllers, app/views, conf...现在，让我们看看 Play 框架项目的内部结构，了解它是如何工作的，以及我们还可以做什么。

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『中级篇』play with docker 的使用（44）

swarm cluster setup的方式i分为三种：vagrant+virtualbox；docker-machine+virtualbox；play with docker；源码地址：https:...play with docker的使用 浏览器打开 https://labs.play-with-docker.com/ ? 点击登录 ? 登录后的界面 ?...跟真实的网络环境是一样的，唯一的是有时间限制只能用4个小时 哈哈 ?...Play with Docker 一键使用 Docker 展示你的应用程序 PWD 附带的另一个很酷的功能是它的内嵌按钮，你可以在你的站点中使用它来设置 PWD 环境，并快速部署一个构建好的堆栈，另外还有一个...以下是扩展程序的一个简短演示： ? 个人网站：IT人故事会 idig8.com PS：快速实验学习，这个方法应该是最好的。因为docker的所有环境都给你创建完成了，绕过很多环境的坑。

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BERT 是如何分词的

该模型一经发布便成为争相效仿的对象，相信大家也都多少听说过研究过了。本文主要聚焦于 BERT 的分词方法，后续再谈模型实现细节。...BERT 源码中 tokenization.py 就是预处理进行分词的程序，主要有两个分词器：BasicTokenizer 和 WordpieceTokenizer，另外一个 FullTokenizer..._run_split_on_punc(text) 方法是针对上一步空格分词后的每个 token 的。...output.append([])，然后再设置 start_new_word = False，并在刚才 append 的空列表上加上当前字符：output[-1].append(char) 现在得到的...tokenize(self, text)：该方法就是主要的分词方法了，大致分词思路是按照从左到右的顺序，将一个词拆分成多个子词，每个子词尽可能长。

4.1K41

ES的分词器

7、指定IK分词器作为默认分词器 ES的默认分词设置是standard，这个在中文分词时就比较尴尬了，会单字拆分，比如我搜索关键词“清华大学”，这时候会按“清”，“华”，“大”，“学”去分词，然后搜出来的都是些...“清清的河水”，“中华儿女”，“地大物博”，“学而不思则罔”之类的莫名其妙的结果，这里我们就想把这个分词方式修改一下，于是呢，就想到了ik分词器，有两种ik_smart和ik_max_word。...修改默认分词方法(这里修改school_index索引的默认分词为：ik_max_word)： PUT /school_index { "settings" : { "index" : { "analysis.analyzer.default.type...JSON现在已经被大多语言所支持，而且已经成为NoSQL领域的标准格式。...1、需要注意的是==PUT==需要对一个具体的资源进行操作也就是要确定id才能进行==更新/创建，而==POST==是可以针对整个资源集合进行操作的，如果不写id就由ES生成一个唯一id进行==创建=

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ES的分词器

7、指定IK分词器作为默认分词器 ES的默认分词设置是standard，这个在中文分词时就比较尴尬了，会单字拆分，比如我搜索关键词“清华大学”，这时候会按“清”，“华”，“大”，“学”去分词，然后搜出来的都是些...“清清的河水”，“中华儿女”，“地大物博”，“学而不思则罔”之类的莫名其妙的结果，这里我们就想把这个分词方式修改一下，于是呢，就想到了ik分词器，有两种ik_smart和ik_max_word。...修改默认分词方法(这里修改school_index索引的默认分词为：ik_max_word)： PUT /school_index { "settings" : { "index" : { "analysis.analyzer.default.type...JSON现在已经被大多语言所支持，而且已经成为NoSQL领域的标准格式。...1、需要注意的是==PUT==需要对一个具体的资源进行操作也就是要确定id才能进行==更新/创建，而==POST==是可以针对整个资源集合进行操作的，如果不写id就由ES生成一个唯一id进行==创建=

1.2K10

基于DF的Tokenizer分词

Tokenizer分词 进行文本分析前，对文本中句子进行分词我们处理的第一步。...大家都是Spark的机器学习库分为基于RDD和基于DataFrame的库，由于基于RDD的库在Spark2.0以后都处于维护状态，我们这里讲的分词就是基于Spark的Dataframe的。...主要是讲解两个类Tokenizer和RegexTokenizer的使用。 1 首先准备数据 导包 import org.apache.spark.ml.feature....").withColumn("tokens", countTokens(col("words"))).show(false) 3 RegexTokenizer RegexTokenizer允许基于正则的方式进行文档切分成单词组...或者，用户可以将参数“gaps”设置为false，指示正则表达式“pattern”表示“tokens”，而不是分割间隙，并查找所有匹配事件作为切分后的结果。

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