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Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的。可能时间太久记不太清楚了。以下文章是分享自“baiziyu”所写(小部分内容有修改),供大家学习参考之用。
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!
其实,早在新课推出两天前,karpathy在更新的GitHub项目中,就预告了这件事。
Elasticsearch是一个流行的全文搜索引擎,能够高效地处理大量的复杂查询。在处理中文文本数据时,需要将文本进行分词处理,并对分词结果进行索引和搜索。ES提供了多种中文分词器,能够适应不同场景和需求。本文将详细介绍ES中的中文分词技术。
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是,中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词,分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同。
Elasticsearch 实战项目中势必会用到中文分词,而中文分词器的选型包含但不限于如下开源分词器:
本文都是基于elasticsearch安装教程 中的elasticsearch安装目录(/opt/environment/elasticsearch-6.4.0)为范例
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块,不同于英文的是,中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词,分词效果将直接影响词性,句法树等模块的效果,当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同。在人机自然语言交互中,成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果,帮助计算机理解复杂的中文语言。
将文本转换成一系列单词的过程,也称文本分析,在 ES 里称为 Analysis。 比如文本【JavaEdge 是最硬核的公众号】,分词结果是【JavaEdge、硬核、公众号】
在对数据进行清洗之后,再就是从数据中提取有效信息。对于地址数据,有效信息一般都是分级别的,对于地址来说,最有效的地址应当是道路、小区与门牌和楼幢号信息了。所以地址数据的有效信息提取也就是取出这些值!
这篇文章主要来介绍下什么是 Analysis ,什么是分词器,以及 ElasticSearch 自带的分词器是怎么工作的,最后会介绍下中文分词是怎么做的。
中文文本通常没有像英文那样的明确分隔符,因此需要使用分词技术将连续的汉字序列切分成有意义的词语。
我们的作品是基于大模型实现的一个代码转译可视化工具,完全由 Rust 实现,也可能是这次赛事唯一一个用 Rust 实现的作品吧。
在Gateway中,ElasticSearch默认先把索引存储在内存中,然后当内存满的时候,再持久化到Gateway里。当ES集群关闭或重启的时候,它就会从Gateway里去读取索引数据。比如LocalFileSystem和HDFS、AS3等。
“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. 功能参数: jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型 jieba.cut_for_search
本文主要介绍了如何使用Python的gensim库对中文文本进行分词和建立词袋模型。首先介绍了Gensim库的安装和配置,然后通过一个示例文本展示了如何使用Gensim库对文本进行分词和建立词袋模型。最后介绍了如何使用Gensim库中的TF-IDF模型进行相似性检索。
在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的,最后结果是只有60几个词不在词向量里,其中大部分为名词,还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词,所有这些词也只出现一次,这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤,因为此后模型会用到词向量,如果未出现词过多,会影响词向量效果。
本文主要介绍如何通过Python的Pandas库、Scapy库和SmbClient库实现从Windows客户端自动化登录并自动上传文件到Windows服务器的SmbShare,并总结了整个实现过程。
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
本文咱们深入一些,详细分析一下Elasticsearch的中文分词,并顺便演示一下对docker安装的Elasticsearch如何支持中文分词的疑问。好了,废话不多说,让我们开始吧!
任何多模态模型都需要一个对象来编码或解码将多个模态(文本、视觉和音频)组合在一起的数据。这由称为处理器的对象处理,这些对象将多个处理对象(如文本模态的分词器、视觉的图像处理器和音频的特征提取器)组合在一起。
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
“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
Elasticsearch 常用分词器介绍与 ik 分词器自定义词库添加 但事实上,更加常见的场景是我们需要为一个已有大量数据的线上 ES 集群添加分词库。 这时,配置分词库只是第一步操作,因为大量的历史数据在索引时并没有使用新添加的分词库,将导致查询出现不可预期的效果。 此时,我们需要做的就是重建索引。
大模型(LLM)主要依赖于分词器(Tokenizer )将文本转换为Tokens,目前主流开源大模型基本上都是基于英文数据集训练得到的,然而,此类模型当处理其它语言时效率会降低。为此,为了能够将原始 LM 分词器替换为任意分词器,而不会降低性能,本文作者定义了一个新挑战:零样本分词器迁移(ZeTT,Zero-Shot Tokenizer Transfer),训练了一个适配各种模型的超网络(Hypernetwork),解耦LLM分词器(Tokenizer),增强LLM跨语言处理性,实验表明:在跨语言和编码任务上可媲美原始模型。
最近发现一个很勤快的大神在分享他的一些实操经验,看了一些他自己关于hanlp方面的文章,写的挺好的!转载过来分享给大家!以下为分享原文(无意义的内容已经做了删除)
前段时间,AI大神Karpathy上线的AI大课,已经收获了全网15万次播放量。
规范化,主要实在ES对文本类型进行分词后,按照各自分词器的规范标准,对分词进行二次处理的过程.如was=>is(时态转换),brother‘s=>brother(复数变单数),Watch=>watch(大小写转换)等等,且还可能去掉量词a、an,is等和搜索无关的词语,不同的分词器规范化的过程不一样
在上一节中,我们给大家介绍了ES的分析器,我相信大家对ES的全文搜索已经有了深刻的印象。分析器包含3个部分:字符过滤器、分词器、分词过滤器。在上一节的例子,大家发现了,都是英文的例子,是吧?因为ES是外国人写的嘛,中国如果要在这方面赶上来,还是需要屏幕前的小伙伴们的~
在Elasticsearch中,处理倒排索引中的分词问题主要涉及两个方面:索引时的分词和查询时的分词。
Elasticsearch 搜索引擎内置了很多种分词器,但是对中文分词不友好,所以我们需要借助第三方中文分词工具包。
在添加文档时会进行分词,索引中存放的就是一个一个的词(term),当你去搜索时就是拿关键字去匹配词,最终找到词关联的文档。
Elasticsearch搜索中比较重要的就是分词了,通过分词将内容拆分成不同的关键词,然后通过关键词的匹配度来打分排序选择结果,Elasticsearch默认是支持分词的,但是对中文的分词就可想而知了,所以中文分词需要自行安装差件,推荐IK分词插件。
本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。
Hello亲耐的小伙伴们!新一期的大猫课堂又和大家见面了。针对前几期课程,不少童鞋向大猫提出了一些非常好的建议,例如:把需要用到的包明确写出来,中间过程不要省略,增加一些基础知识的讲解等。大猫在这里由衷感谢所有提出建议的小伙伴们,同时向上几期的不尽人意之处表示歉意,我会继续努力哒!
Analysis:文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程,也叫分词(Analyzer)。Analysis是通过Analyzer来实现的。分词就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term(关键词查询),每一个Term都指向包含这个Term的文档。
上篇文章介绍了如何基于 DOCKER 快速部署 ELASTICSEARCH 集群,接下来介绍如何在容器里集成IK分词器
知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录,将其整理出来以文章的形式分享给大家,来进行共同学习。欢迎大家进行持续关注。
最近高产似母猪,写了个基于AP的中文分词器,在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%。最重要的是,只训练了5个迭代;包含语料加载等IO操作在内,整个训练一共才花费23秒。应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后,F值才下降不到0.1个百分点,体积控制在11兆。如果训练一百个迭代,F值可达到96.31%,训练时间两分多钟。
在elasticsearch中analyzer是用于文本分析与处理的组件。analyzer由字符过滤器,分词器和标记过滤器组成。按照特定的分词算法与顺序对文本进行处理。生成可供搜索与索引的词项。存储于elasticsearch的倒排索引中。在elasticsearch中,分词器均是以插件的形式进行安装。
如上图所示,我们就创建一个名为 my_index 的索引并在其下创建了 id 为 001 的文档,在创建索引时我们并没有指定 Mapping,所以在添加数据时会自动帮我们匹配数据类型。可以使用 GET my_index/_mapping 查看索引的 Mapping。
为了实现的简便,keras只能接受长度相同的序列输入。因此如果目前序列长度参差不齐,这时需要使用pad_sequences()。该函数是将序列转化为经过填充以后的一个长度相同的新序列新序列。
为了更好的排版, 所以将IK分词器的安装重启了一篇博文, 大家可以接上solr的安装一同查看. [Linux]Linux下安装和配置solr/tomcat/IK分词器 详细实例一: http://w
为了更好的排版, 所以将IK分词器的安装重启了一篇博文, 大家可以接上solr的安装一同查看. [Linux]Linux下安装和配置solr/tomcat/IK分词器 详细实例一: http://www.cnblogs.com/wang-meng/p/5814798.html 8, 打开浏览器查看solr可视化界面
要切分的语句:Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)
分词即为将doc通过Analyzer切分成一个一个Term(关键字),es分词在索引构建和数据检索时均有体现:
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