《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:
很早之前就接触过python,也玩过python许多有趣的东西,比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python运行R语言脚本、简单爬虫等等,不过现在应该都快忘了。^_^
中文分词是中文文本处理的基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于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。
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 ·
solr是一个全局检索引擎,能够快速地从大量的文本数据中选出你所需要的数据,而你只需要提供相应的关键词进行检索。solr的高效率查询靠的是底层强大的索引库,所以solr最关键的技术也是其底层的索引设计。solr工作的时候可以归结成两个过程:1.创建索引,2.搜索索引。
通过上一篇文章我们大致了解了'搜索引擎'的基本内容,包括'搜索引擎'的作用以及基本的实现过程:
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 ---- 【磐创AI导读】:前两篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集和深度学习入门资源合集,本篇文章将对中文文本相似度计算工具做一次汇总。喜欢我们文章的小伙伴,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处,欢迎在文末留言。 一. 基本工具集 1. 分词工具 jieba 结巴中文分词 https://github.com/fxsjy/jieba HanLP 自然语言处理 中
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo(net) jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
最近一段时间Python已经成为数据科学行业中大火的编程语言,今天技术学派收集了一些较为高效的语言处理Python库。下面分享给大家。
在中文文本中,由于词与词之间没有明显的界限符,如英文中的空格,因此分词是中文自然语言处理的一个基础且重要的步骤。分词的准确性直接影响到后续的语言处理任务,如词性标注、句法分析等。在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符。分词过程就是找到这样分界符的过程。
1. haystack是django的开源搜索框架,该框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh, *Xapian*搜索引擎,不用更改代码,直接切换引擎,减少代码量。
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.
jieba是python下的一个检索库, 有人将这个库移植到了asp.net 平台下, 完全可以替代lucene.net以及盘古分词的搭配
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。
授权转自澎湃新闻 编辑:熊平平 3月5日,第十二届全国人民代表大会第五次会议在北京人民大会堂开幕。国务院总理李克强作政府工作报告。澎湃新闻(thepaper.cn)整理了中国政府网上1978年至2017年共计40份《政府工作报告》中的常青词汇。结果显示,“发展”、“建设”、“经济”、“改革”等词语在过去40年中一直高频出现。 还有部分词语愈发频繁地出现在《政府工作报告》中。“创新”,1997年后开始被频频提起,因其增长趋势,澎湃新闻将此类词语称为“喇叭形词语”,类似的词语还有“就业”、“创业”、“民生”等
3月5日,第十二届全国人民代表大会第五次会议在北京人民大会堂开幕。国务院总理李克强作政府工作报告。澎湃新闻整理了中国政府网上1978年至2017年共计40份《政府工作报告》中的常青词汇。结果显示,“发
本教程适合于有一定编程经验的同学,使用Python3,在Jupyter进行调试开发。 涉及的Python基础包括: 变量和函数的定义和使用 列表和字典等数据结构的使用 条件和循环语句,if、for等 模块的导入和使用,import语法 需要安装以下依赖库: jupyter - 交互式笔记本 matplotlib - Python2D绘图库 jieba - Python中文分词组件 pillow - Python图像处理库 wordcloud - Python词云库 目标 从海贼王的歌词中提取出关键词,然
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!
终于有时间总结点Lucene,虽然是大周末的,已经感觉是对自己的奖励,毕竟只是喜欢,现在的工作中用不到的。自己看源码比较快,看英文原著的技术书也很快。都和语言有很大关系。虽然咱的技术不敢说是部门第一的,说到日语和英语,倒是无人能出其右的。额~~,一个做技术的,感觉自己好弱啊。对语言,只是天赋而已。对技术,却是痴迷。虽然有人跟我说我不做管理白瞎了我这个人儿。但是我就一心想做技术,如果到了40岁,做技术没人要的话。我就去硅谷编代码去,毕竟硅谷的同事都说我技术挺好的,相信找个技术活儿还是不成问题的。话说现代人
THULAC由《清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室》研制推出的一套中文词法分析工具包。 官网地址:http://thulac.thunlp.org,该项目提供了多种语言,本文以java版为例,先下载以下二个组件: 1、THULAC_lite_v1_2分词java版可执行的jar包:THULAC_lite_java_v1_2_run.jar 2、THULAC模型,包括分词模型和词性标注模型(v1_2): Models_v1_v2(v1_2).zip 把THULAC模型解压到与jar文件相同的目录下,默认会生成models目录。
#**使用“结巴”分词库进行文本分词,再结合“词云图”库,用指定的图片作为蒙版,分词出的关键字进行填充。**#**#
“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
一位是来自清华的THULAC,一位是要“做最好的中文分词组件”的结巴分词。它们都是目前主流的分词工具。
我始终觉得,入门学习一件事情最好的方式就是实践,加之现在python如此好用,有越来越多的不错nlp的python库,所以接下来的一段时间里,让我们一起来感受一下这些不错的工具。后面代码我均使用jupyter编辑。先来罗列一波:jieba、hanlp、snownlp、Stanfordcorenlp、spacy、pyltp、nltk、Textblob等等…今天从jieba开始吧,let's begin。
中文主要有:NLTK,FoolNLTK,HanLP(java版本),pyhanlp(python版本),Ansj,THULAC,结巴分词,FNLP,哈工大LTP,中科院ICTCLAS分词,GATE,SnowNLP,东北大学NiuTrans,NLPIR,;
真诚是为人处世的基础。无论表达关切的一方,还是被关注的一方,只有你情我愿,才能互惠互利。
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。
大多数搜索引擎应用都必须具有某种搜索功能,问题是搜索功能往往是巨大的资源消耗并且它们由于沉重的数据库加载而拖垮你的应用的性能。
文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。文本(text),与 讯息(message)的意义大致相同,指的是由一定的符号或符码组成的信息结构体,这种结构体可采用不同的表现形态,如语言的、文字的、影像的等等。文本是由特定的人制作的,文本的语义不可避免地会反映人的特定立场、观点、价值和利益。因此,由文本内容分析,可以推断文本提供者的意图和目的。
当我们想搭建网站时,可以选择功能全面的Django、轻量的Flask等web框架;当我们想做一个爬虫时,可以使用Scrapy框架;当我们想做数据分析时,可以选择Pandas数据框架等,这些都是一些很成熟的第三方库。
基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
现在的开源中文分词工具或者模块已经很丰富了,并且很多都有一些在封闭测试集上的效果对比数据,不过这仅仅只能展现这些分词工具在这个封闭测试集上的效果,并不能全面说明问题,个人觉得,选择一个适合自己业务的分词器可能更重要,有的时候,还需要加一些私人定制的词库。
纵观整个开源领域,陆陆续续做中文分词的也有不少,不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库,以供大家参考使用。
10、Shipeng Feng [1] 来自:北京市 Fllowers:213 Stared:59 代表项目:plan [2] - 一个用Python编写的定时任务管理工具 9、Michael Liao [3] 来自:北京市 Fllowers:8.4k Stared:87 代表项目:awesome-python-webapp [4]- Python入门教程实战 8、Wu Haotian [5] 来自:山东省济南市 Fllowers:296 Stared:348 代表项目:WeR
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。
在上一篇文章介绍了文本表示《NLP之文本表示》https://blog.csdn.net/Prepare...
西游记著名桥段“我叫你一声你敢答应吗?”想必大家都有非常深刻的印象,甚至还会浮出这个画面:
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场景:小时候我们都使用过新华字典,妈妈叫你翻开第38页,找到“坑爹”所在的位置,此时你会怎么查呢?毫无疑问,你的眼睛会从38页的第一个字开始从头至尾地扫描,直到找到“坑爹”二字为止。这种搜索方法叫做顺序扫描法。对于少量的数据,使用顺序扫描是够用的。但是妈妈叫你查出坑爹的“坑”字在哪一页时,你要是从第一页的第一个字逐个的扫描下去,那你真的是被坑了。此时你就需要用到索引。索引记录了“坑”字在哪一页,你只需在索引中找到“坑”字,然后找到对应的页码,答案就出来了。因为在索引中查找“坑”字是非常快的,因为你知道它的偏旁,因此也就可迅速定位到这个字。
全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba
在上一篇文章介绍了文本表示《NLP之文本表示》<https://blog.csdn.net/Prepared/article/details/94864658>
推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源:Awesome-Chinese-NLP ,Github链接地址,点击文末"阅读原文"可直达:
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类,计算评论的信息熵(entropy)、互信息(point mutual information)和困惑值(perplexity)等(不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法)。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词,所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理(不需要用nltk 来做分词,直接用分词包就可以
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类,计算评论的信息熵(entropy)、互信息(point mutual information)和困惑值(perplexity)等(不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法)。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词,所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理(不需要用nltk 来做分词,直接用分词包就可以了。
从 2000 年开始学习和使用 Mathematica,《Mathematica 演示项目笔记》作者,发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
Jieba分词是目前使用比较多的中文分词工具,我们在做文本处理以及关键词处理的时候经常需要使用分词技术提取我们需要的核心词信息。
【导读】平常为大家推荐的资源中,以英语语言占据大多数。今天 AI科技大本营特别要为大家推荐两个跟中文相关的资源工具。先简单介绍下这两个资源工具都是什么。第一个,汉字转拼音的工具——即将中文字符转换成它的拼音。除了支持 JavaScript,还可以支持 Python、Go、Rust 等多种语言。可以说是非常 nice 的一个中文资源工具了。第二个是新华字典的 API,收录包括 14032 条歇后语,16142 个汉字,264434 个词语,31648 个成语。有需要的同学可以收藏留着用,觉得不错记得分享点赞。
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