上文已經介紹了基於詞典的中文分詞,現在讓我們來看一下基於統計的中文分詞。 統計分詞: 統計分詞的主要思想是把每個詞看做是由字組成的,如果相連的字在不同文本中出現的次數越多,就證明這段相連的字很有可能就是一個詞。 統計分詞一般做如下兩步操作: 1.建立統計語言模型 ...
中文分詞概述 詞是最小的能夠獨立活動的有意義的語言成分,一般分詞是自然語言處理的第一項核心技術。英文中每個句子都將詞用空格或標點符號分隔開來,而在中文中很難對詞的邊界進行界定,難以將詞划分出來。在漢語中,雖然是以字為最小單位,但是一篇文章的語義表達卻仍然是以詞來划分的。因此處理中文文本時,需要進行分詞處理,將句子轉為詞的表示,這就是中文分詞。 中文分詞的三個難題: 分詞規則,消除歧義和未登錄詞識別 ...
2018-09-21 16:59 3 9110 推薦指數:
上文已經介紹了基於詞典的中文分詞,現在讓我們來看一下基於統計的中文分詞。 統計分詞: 統計分詞的主要思想是把每個詞看做是由字組成的,如果相連的字在不同文本中出現的次數越多,就證明這段相連的字很有可能就是一個詞。 統計分詞一般做如下兩步操作: 1.建立統計語言模型 ...
) # 雙向最大匹配法 首先看兩種方法結果的分詞數,分詞數越少越好;分詞數相同的情況下,看單個詞的數量,越少越好 ...
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 ...
筆者想說:覺得英文與中文分詞有很大的區別,畢竟中文的表達方式跟英語有很大區別,而且語言組合形式豐富,如果把國外的內容強行搬過來用,不一樣是最好的。所以這邊看到有幾家大牛都在中文分詞以及NLP上越走越遠。哈工大以及北大的張華平教授(NLPIR)的研究成果非常棒! 但是商業應用的過程中存在 ...
之前在其他博客文章有提到如何對英文進行分詞,也說后續會增加解釋我們中文是如何分詞的,我們都知道英文或者其他國家或者地區一些語言文字是詞與詞之間有空格(分隔符),這樣子分詞處理起來其實是要相對容易很多,但是像中文處理起來就沒有那么容易,因為中文字與字之間,詞與詞之間都是緊密連接在一起的,所以第一件 ...
本文將對三種中文分詞工具進行使用嘗試,這三種工具分別為哈工大的LTP,結巴分詞以及北大的pkuseg。 首先我們先准備好環境,即需要安裝三個模塊:pyltp, jieba, pkuseg以及LTP的分詞模型文件cws.model。在用戶字典中添加以下5個詞語: 經 少安 ...
算法描述: S1為帶切分字符串,S2為空,MaxLen為詞典中的最大詞長 判斷S1是否為空,若是則輸出S2 從S1右邊開始,取出待處理字符串str(其中str的長度小於MaxLen) 查看str是否在詞典中,若是則轉5,若否則轉6 S2+=str+”/”,S1-=str,轉 ...
在使用jieba分詞模塊進行分詞的處理之后,由於項目的需要,要寫一個java的分詞模塊。瀏覽了jieba的GitHub網頁之后發現:jieba的java部分已經是好久沒有更新過了,並且jieba的java版本功能非常不完善(甚至沒有按照詞性分詞的功能)。不過無可厚非就是了,畢竟jieba的口號是做 ...