看了好幾次結巴的算法, 總也記不住, 還是得自己寫一遍才能真正明白. 其實也不難, 就是動態規划算法, 先把所有的分詞路徑都找出來 ,然后分詞的路徑就是概率最大的路徑. 每個路徑的概率=該路徑所有詞的概率乘積, 也就是log之和; 每個詞的概率取log=log(freq/total), total ...

說明 中文分詞是很多文本分析的基礎。最近一個項目，輸入一個地址，需要識別出地址中包含的省市區街道等單詞。與以往的分詞技術不同。jieba/hanlp等常用的分詞技術，除了基於詞典，還有基於隱馬爾科夫/條件隨機場等機器學習技術對未登錄詞的分詞，有一定的概率性。而我們所使用的地址識別，要求 ...

利用結巴分詞來進行詞頻的統計，並輸出到文件中。 結巴分詞github地址：結巴分詞 結巴分詞的特點： 支持三種分詞模式： 精確模式，試圖將句子最精確地切開，適合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來, 速度非常快，但是不能解決歧義 ...

為什么需要在python使用結巴分詞(jieba)創建自己的詞典/詞庫，因為很多時候分詞給我們的結果了能剛好相反，如:不回家變成了不,回家;從上一篇文章文章我們已經講訴了python使用結巴中文分詞以及訓練自己的分詞詞典，基本的安裝和基本使用大家直接去看那篇文章即可，我們主要介紹如何python ...

中文分詞是中文文本處理的一個基礎性工作，結巴分詞利用進行中文分詞。其基本實現原理有三點： 基於Trie樹結構實現高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖（DAG) 采用了動態規划查找最大概率路徑, 找出基於詞頻的最大切分組合 對於未登錄詞，采用了基於漢字成詞 ...

中文分詞是中文文本處理的一個基礎性工作，結巴分詞利用進行中文分詞。其基本實現原理有三點： 基於Trie樹結構實現高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構成的有向無環圖（DAG) 采用了動態規划查找最大概率路徑, 找出基於詞頻的最大切分組合 對於未登錄詞，采用了基於漢字成詞 ...

一些開源系統，就先從jieba開始，一是因為jieba實現了NLP的一些基礎技術，例如分詞、詞性標注； ...

?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 結巴分詞的原理，結合一個面試 ...