参考《python自然语言处理实战核心技术与算法》 分词是自然语言处理的一项核心技术。中文分词算法大致分为三类，基于规则的分词算法、基于统计的分词算法、两者结合的分词算法。一、基于规则的分词算法基于规则的分词算法核心思想是维护一个词表，收录所有可能词，分词时拿待切分的字符串和此表中的词逐一查询匹配。找到则切分出来，没找到则不切分。这种方法简单高效，便于理解，但是维护词表是一个很庞大的工程，而且现在
流行中英文分词工具hanlp:
中英文NLP处理工具包, 基于tensorflow2.0, 使用在学术界和行业中推广最先进的深度学习技术.使用hanlp进行中文分词：>>> import hanlp
# 加载CTB_CONVSEG预训练模型进行分词任务
>>> tokenizer = hanlp.load('CTB6_CONVSEG')
>>&
转载
2023-07-12 15:38:42
455阅读
pyhanlp的github：https://github.com/hankcs/pyhanlppyhanlp官方文档:https://pypi.org/project/pyhanlp/HanLP主文档目录：https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/README.mdpyhanlp案例：https://github.com/hankcs/pyhanlp/tr
转载
2024-01-23 21:54:29
215阅读
词典分词中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两个大学派，词典分词是最简单、最常见的分词算法。 基于词典的分词首先要准备一份充分大的词典，然后依据一定的策略扫描句子，若句子中的某个子串与词典中的某个词匹配，则分词成功。常见的扫描策略有：正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配和最少词数分词。切分算法1.正向最长匹配考虑越长的单词表达的意义越丰富，于是定义单词越长优先级越高，具体来说就是在以
转载
2023-09-04 15:10:49
302阅读
HanLP是由一系列模型与算法组成的工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。官方文档：https://github.com/hankcs/HanLPJava1.X官方文档：https://github.com/hankcs/HanLP
转载
2024-01-19 15:44:50
79阅读
HanLP（Han Language Processing）是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。环境搭建1.创建java项目，导入HanLP必要的包2.把对应的配置文件放置在src下3.修改hanlp.properties配置文件，使其指向data（data中包含词典和模型）的
转载
2023-09-22 20:04:22
3阅读
hanlp是一套中文的NLP处理库，里面提供了分词、拼音、摘要等很多实用功能，本文我们只看分词能力。分词原理先根据核心词典（CoreNatureDictionary.txt）粗分，例如“话统计算”，粗分成：[[ ], [话], [统, 统计], [计, 计算], [算], [ ]]该步骤类似于结巴的全模式分词。然后结合二元概率词典（CoreNatureDictionary.ngram.mini.t
转载
2023-07-29 16:09:50
141阅读
文章目录前言一、java版实战二、Python版实战总结 前言其实，单纯从我们的实用来看，前面的所有章节都无需理解，本节才是关键，就像绝大部分人不会去追究1+1为什么等于2，我们只需要知道它等于2即可hanlp分词主要有两个，对应前面章节学习的双数组字典树和基于双数组的AC树。 类名分别为：DoubleArrayTireSegment和AhoCorasickDoubleArrayTireSegm
转载
2023-07-12 15:44:54
173阅读
这篇文章主要是记录HanLP标准分词算法整个实现流程。HanLP的核心词典训练自人民日报2014语料，语料不是完美的，总会存在一些错误。这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果，这时请打开调试模式排查问题:HanLP.Config.enableDebug();那什么是语料呢？通俗的理解，就是HanLP里面的二个核心词典。假设收集了人民日报若干篇文档，通过人工手工分词，统计人工分词后的词频：①统计分词后
之前总是在看前沿文章，真正落实到工业级任务还是需要实打实的硬核基础，我司选用了HANLP作为分词组件，在使用的过程中才感受到自己基础的薄弱，决定最近好好把分词的底层算法梳理一下。1. 简介NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句法分析和语义分析。分词是词法分析（还包括词性标注和命名实体识别）中最基本的任务，可以说既简单又复杂。说简单是因为分词的算法研究已经很成熟了，大部分的准确率都可以达到
#-*- coding:utf-8 -*-
from jpype import *
startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=/home/lhq/桌面/NLP_basis/hanlp/hanlp-1.7.3.jar:/home/lhq/桌面/NLP_basis/hanlp",
"-Xms1g",
"-Xm
前言词 在中文信息处理过程中，自动中文分词备受关注。中文分词大概可分为：基于词典规则基于机器学习本篇主要介绍第一种1、环境准备windows 10安装pyhanlp：pip install pyhanlp（这里可能安装不成功，可留言）HanLP附带的迷你核心词典为例jupyter notebook（python3）java（jdk1.8）2、词典分词 词典分词是最简单、最常见的分词算法，仅需一
转载
2023-09-17 17:38:43
149阅读
前言 从本文开始，我们进入实战部分。首先，我们按照中文自然语言处理流程的第一步获取语料，然后重点进行中文分词的学习。中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所 NLPIR、哈工大 LTP、清华大学 THULAC 、斯坦福分词器、Hanlp 分词器、jieba 分词、IKAnalyzer 等。这里针对 jieba 和 HanLP 分别介绍不同场景下的中文分词应用。jieba 分词 jieba 安装
转载
2023-10-11 15:57:38
120阅读
相关变量声明：static final char[] bos = {'\b', 'x'};标签状态集合：static final char[] id2tag = new char[]{'b', 'm', 'e', 's'};
/**
* 2阶隐马的三个参数
*/
double l1, l2, l3;
/**
* 频次统计
*/
NLPIR介绍NLPIR是中科院出的一款汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。工程lib目录下win32、win64、linux32、linux64都是包含库文件的文件夹。你需要根据自己的系统配置，选择相关的目录里的文件。 关于中科院分词软件的详细使用请见：http://www.datal
English|分词短语现在开始讲解分词短语的内容。在英语的语法世界里面，想要将句子写的漂亮，分词短语，你值得拥有!前言目前所有的文章思想格式都是:知识+情感。
知识:对于所有的知识点的描述。力求不含任何的自我感情色彩。
情感:用我自己的方式，解读知识点。力求通俗易懂，完美透析知识。正文分词短语的主要功能就是将英文的长句子进行化简。学习分词短语，需要掌握分词短语的构成与功能。 注意
转载
2023-07-14 21:24:53
126阅读
目录三种分词模式添加自定义词典进行分词三种分词模式jieba提供了三种分词模式，分别是全模式，精确模式和搜索引擎模式。全模式下会将所有可能的词语都进行分词，精确模式下会尽可能的将句子精确切开，搜索引擎模式实在精确模式的基础上，对长词再进行划分，提高分词的召回率。使用cut和cut_for_search即可实现这三种分词模式jieba.cut 方法接受三个输入参数：需要分词的字符串，cut_all参
转载
2024-01-03 12:59:11
43阅读
# Hanlp默认分词实现教程
---
## 1. 概述
在自然语言处理中，分词是将一个句子切分成一个个独立的词语的过程。Hanlp是一个开源的中文自然语言处理工具包，它提供了丰富的分词功能。本文将指导你如何使用Hanlp实现默认分词功能。
## 2. 整体流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
erDiagram
Developer -->> Rookie:
原创
2023-10-06 16:19:42
91阅读
## 使用HanLP进行分词和状语分析
在自然语言处理（NLP）领域，分词是一个重要的基础任务。HanLP是一个强大的自然语言处理工具包，可以帮助开发者轻松实现分词和各种语言处理功能。在这篇文章中，我将引导你实现汉语分词，并识别其中的状语。我们将完成以下步骤：
### 任务流程
以下是完成此项目的工作流程总结：
| 步骤 | 任务 | 描述
# 使用HANLP进行GPU加速分词
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，尤其在中文分词方面，较为复杂的语言结构常常让人头疼。为了提高分词的速度和效率，许多工程师和研究人员开始利用深度学习模型和硬件加速技术，尤其是图形处理单元（GPU）的使用。本文将介绍如何使用HANLP库进行GPU加速分词，并提供相关的代码示例。
## HANLP简介
HANLP是一个优秀的自然语言处理库，支持
