基于CRF的中文分词
http://biancheng.dnbcw.info/java/341268.html CRF简介 Conditional Random Field：条件随机场，一种机器学习技术（模型） CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域，其在NLP技术领域中主要 ...
原文：NLP之CRF分词训练（六）
分三步 先分词 做BEMS标注，同时做词性标注 训练模型 对语料进行分词 拿到测试部的语料或者其他渠道的语料，先对语料进行分词，我刚刚开始是用NS分词的，等CRF模型训练好后，可以直接用CRF进行分词，分完词后要人工核对分词结果，将分词分得不正确的地方修改好 标注词性，标注BEMS BEMS所说是中科院的提出一种标注，也有说BEIS的，hanlp用的是BEMSB：开始E：结束M I：中间 S：单 ...
2017-08-08 22:52 1 4179 推荐指数：
相关推荐
浅谈分词算法（4）基于字的分词方法（CRF）
目录 前言 目录 条件随机场（conditional random field CRF） 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验 ...
分词（Tokenization） - NLP学习（1）
自从开始使用Python做深度学习的相关项目时，大部分时候或者说基本都是在研究图像处理与分析方面，但是找工作反而碰到了很多关于自然语言处理（natural language processing： NLP）的问题，所以决定花点时间学习并且写下来，希望那些跟我一样同时在学习NLP的朋友能有一些帮助 ...
NLP之CRF应用篇（序列标注任务）
1.CRF++的详细解析 完成的是学习和解码的过程：训练即为学习的过程，预测即为解码的过程。 模板的解析： 具体参考hanlp提供的： http://www.hankcs.com/nlp/the-crf-model-format-description.html Unigram ...
NLP之预训练
内容是结合：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起：可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者B任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C ...
【NLP】基于机器学习角度谈谈CRF（三）
基于机器学习角度谈谈CRF 作者：白宁超 2016年8月3日08:39:14 【摘要】：条件随机场用于序列标注，数据分割等自然语言处理中，表现出很好的效果。在中文分词、中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用。本文源于笔者做语句识别序列标注过程中，对条件随机场的了解，逐步研究 ...
【中文分词】条件随机场CRF
之前介绍的MMEM存在着label bias问题，因此Lafferty et al. [1] 提出了CRF (Conditional Random Field). BTW：比较有意思的是，这篇文章的二作与三作同时也是MEMM的作者。 1. 前言 本节将遵从tutorial [2] 的论文结构 ...
NLP系列-中文分词（基于统计）
上文已经介绍了基于词典的中文分词，现在让我们来看一下基于统计的中文分词。 统计分词： 统计分词的主要思想是把每个词看做是由字组成的，如果相连的字在不同文本中出现的次数越多，就证明这段相连的字很有可能就是一个词。 统计分词一般做如下两步操作： 1.建立统计语言模型 ...