一、HMM模型 1.HMM模型的原理? 马尔科夫假设:当前状态仅与上一个状态有关; 观测独立性假设: 任意时刻的观察状态仅仅依赖于当前时刻的隐藏状态 图中Q是状态序列,O是观察序列 举例:词性标注【我爱美丽的中国】 状态 ...
汉语中句子以字为单位的,但语义理解仍是以词为单位,所以也就存在中文分词问题。主要的技术可以分为:规则分词 统计分词以及混合分词 规则 统计 。 基于规则的分词是一种机械分词,主要依赖于维护词典,在切分时将与剧中的字符串与词典中的词进行匹配。主要包括正向最大匹配法 逆向最大匹配法以及双向最大匹配法。 统计分词主要思想是将每个词视作由字组成,如果相连的字在不同文本中出现次数越多,就越可能是一个词。 隐 ...
2020-04-26 22:22 0 692 推荐指数:
一、HMM模型 1.HMM模型的原理? 马尔科夫假设:当前状态仅与上一个状态有关; 观测独立性假设: 任意时刻的观察状态仅仅依赖于当前时刻的隐藏状态 图中Q是状态序列,O是观察序列 举例:词性标注【我爱美丽的中国】 状态 ...
比长文本简单,对于计算机而言,更容易理解和分析,所以,分词往往是自然语言处理的第一步。 ...
英文分词可以使用空格,中文就不同了,一些分词的原理后面再来说,先说下python中常用的jieba这个工具。 首先要注意自己在做练习时不要使用jieba.Py命名文件,否则会出现 jieba has no attribute named cut …等这些,如果删除了自己创建的jieba.py ...
中文分词算法一般分为三类: 1.基于词表的分词算法 正向最大匹配算法FMM 逆向最大匹配算法BMM 双向最大匹配算法BM 2.基于统计模型的分词算法:基于N-gram语言模型的分词算法 3.基于序列标注的分词算法 基于HMM 基于CRF 基于深度学习的端 ...
背景 最近接触到了一些NLP方面的东西,感觉还蛮有意思的,本文写一下分词技术。分词是自然语言处理的基础,如果不采用恰当的分词技术,直接将一个一个汉字输入,不仅时间复杂度会非常高,而且准确度不行。比如:“东北大学”若直接拆分,会和“北大”相关联,但其实没有意义。 有没有英文分词? 西方文字天然 ...
自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义。那么,什么是自然语言处理呢?在没有接触到大数据这方面的时候,也只是以前在学习计算机方面知识时听说过自然语言处理。书本上对于自然语言处理的定义或者是描述太多专业化。换一个通俗的说法,自然语言处理就是把我们人类的语言通过一些方式 ...
学分析 NLP的流程 自然语言理解(NLU) 自然语言生成( ...
一、jieba分词功能 1、主要模式 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; 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 ...