看了好几次结巴的算法, 总也记不住, 还是得自己写一遍才能真正明白. 其实也不难, 就是动态规划算法, 先把所有的分词路径都找出来 ,然后分词的路径就是概率最大的路径. 每个路径的概率=该路径所有词的概率乘积, 也就是log之和; 每个词的概率取log=log(freq/total), total ...

说明 中文分词是很多文本分析的基础。最近一个项目，输入一个地址，需要识别出地址中包含的省市区街道等单词。与以往的分词技术不同。jieba/hanlp等常用的分词技术，除了基于词典，还有基于隐马尔科夫/条件随机场等机器学习技术对未登录词的分词，有一定的概率性。而我们所使用的地址识别，要求 ...

利用结巴分词来进行词频的统计，并输出到文件中。 结巴分词github地址：结巴分词 结巴分词的特点： 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 ...

为什么需要在python使用结巴分词(jieba)创建自己的词典/词库，因为很多时候分词给我们的结果了能刚好相反，如:不回家变成了不,回家;从上一篇文章文章我们已经讲诉了python使用结巴中文分词以及训练自己的分词词典，基本的安装和基本使用大家直接去看那篇文章即可，我们主要介绍如何python ...

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，结巴分词利用进行中文分词。其基本实现原理有三点： 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 ...

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，结巴分词利用进行中文分词。其基本实现原理有三点： 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 ...

一些开源系统，就先从jieba开始，一是因为jieba实现了NLP的一些基础技术，例如分词、词性标注； ...

?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 结巴分词的原理，结合一个面试 ...