一、摘要很多NLP相关的任务都需要分词，而当文本语料比较多时，用python处理分词任务的过程会比较消耗时间。本文测试了对pandas百万级中文语料分词的多种实现方案和相应的执行时间，希望读者可以根据本次实验的结果选择适合自己的实现方式，节约分词任务带来的时间损耗。尤其是在没有集群环境下，需要在单机上处理大量文本分词任务时，可以有所参考。我们测试的多种方案中，最好的方案比最差的方案速度提
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2023-08-29 22:46:01
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IKAnalyzer IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的
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2023-08-16 20:58:55
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SegmentSegment 是基于结巴分词词库实现的更加灵活，高性能的 java 分词实现。变更日志创作目的分词是做 NLP 相关工作，非常基础的一项功能。jieba-analysis 作为一款非常受欢迎的分词实现，个人实现的 opencc4j 之前一直使用其作为分词。但是随着对分词的了解，发现结巴分词对于一些配置上不够灵活。（1）有很多功能无法指定关闭，比如 HMM 对于繁简体转换是无用的，因
开发中 遇到关键词搜索的情况，需要对输入内容
分词进行模糊匹配，下面推荐一个
分词插件-结巴
分词。源码地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis1.引入相关jar<dependency>
<groupId>com.huaban</groupId>
<artifactId>jieba-ana
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2023-07-05 15:47:30
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分词器介绍当对一个文档（document是一系列field的集合)进行索引时，其中的每个field（document和file都是lucene中的概念）中的数据都会经历分析，分词和多步的分词过滤等操作。这一系列的动作是什么呢？直观的理解是，将一句话分成单个的单词，去掉句子当中的空白符号，去掉多余的词，进行同义词代换等等。例】what a beautiful day? 会进行什么处理呢？w
/**
*
*/
package org.wltea.analyzer.dic;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* IK Analyzer v3.2
* 字典子片断 字典匹配核心类
* 该类采用 数组 结合 HashMap，实现词典存储，词语匹配
*
* 当下属的页节点小等于3时，采用数组存储
* 当下属的页节点大于3时，采
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2023-07-11 16:44:20
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分词技术就是
搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行分词的一种技术。
分词技术
应用领域
搜索引擎
关键词串用的一种技术
技术数目
3种技术
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2023-11-05 21:57:01
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引入：敏感词是许多网站需要处理的功能点，以下介绍两种处理办法。敏感词过滤，系统会有一个敏感词库，需要做的功能是发送的语句中是否包含敏感词，包含哪些敏感词，将语句中的敏感词进行替换。方法一：语句采用分词工具进行分词，再与敏感词库进行匹配查找。方法二：采用DFA算法进行敏感词匹配。方法一：采用分词工具实现敏感词过滤（IKAnalyzer3.2.5Stable.jar）package com.examp
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2023-10-23 22:53:42
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Java分布式中文分词组件 - word分词word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵
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2023-06-22 21:57:05
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结巴分词Java版结巴分词的使用比较方便，效果也不错，也无需连接网络即可使用。在项目中使用到了结巴分词，故在此做个小笔记。本项目中所想实现的是如下的较精准模式。支持三种分词模式：1、较精确模式：试图将句子最较精确地切开，适合文本分析； 【我/ 来到/ 北京/ 清华
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2023-09-20 03:49:23
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算法介绍最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。关于TFIDF。计算公式比较简单，如下：预处理由于需要处理的候选词大约后3w+，并且语料文档数有1w+，直接挨个文本遍历的话很耗时，每个词处理时间都要一分钟以上。为了缩短时间，首先进行分词，一个词输出为一行方便统计，分词工具选择的是HanLp。然后，将一个领域的文档合并到一个文件中，并用“$$$”标识符分割，方便
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2023-07-07 18:08:08
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这是我第一次写博客，里面有些内容可能描述不当，但是我能保证最后的程序可以在eclipse环境下运行最近有了作业，要求写中文分词程序，主要是依据一个词典，txt文本，里面是词语，然后要求依据词典，对输入的一句话进行分词。txt的部分截图见下：首先，要明确中文分词，需要包含的功能：读取txt文件的数据存储词语的容器，这里可以使用array，但是推荐使用set具体中文分词的比对逻辑过程首先读取txt文件
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2023-07-20 10:42:52
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算法介绍最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html。计算公式比较简单，如下：预处理由于需要处理的候选词大约后3w+，并且语料文档数有1w+，直接挨个文本遍历的话很耗时，每个词处理时间都要一分钟以上。为了缩短时间，首先进行分词
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2023-06-21 21:22:49
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jieba "结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 "Jieba" Feature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，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持自定义词典 在线演示 http://jieba
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2023-12-05 07:14:44
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使用jieba库分词一.什么是jieba库 jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库，中文文本需要通过分词获得单个词语。2.jieba库的使用：（jieba库支持3种分词模式）通过中文词库的方式识别精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词全模式：把文本所有可能的词语都描述出来，有冗余搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词进行切分3.jieba库是属
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2023-07-25 07:10:30
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文章目录1.jieba简介2.主要方法2.1 切分方法2.2 向切分依据的字典中添加、删除词语2.3 添加用户自定义词典2.4 使用停用词2.5 统计切分结果中的词频3.文章关键词提取3.1 extract_tags()3.2 textrank（） 1.jieba简介jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面是三种
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2023-07-17 12:46:02
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一、jieba介绍
jieba库是一个简单实用的中文自然语言处理分词库。jieba分词属于概率语言模型分词。概率语言模型分词的任务是：在全切分所得的所有结果中求某个切分方案S，使得P(S)最大。jieba支持三种分词模式：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；精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，
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2023-07-16 13:38:26
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pip install jieba
安装jieba模块
如果网速比较慢，
可以使用豆瓣的Python源：
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ jieba
一、分词： import jieba
seg_list = jieba.cut("从没见过我这么弱的垃圾", cut_all=True)
print("全模式：" +
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2023-07-24 21:54:31
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下载链接http://ictclas.org/Down_OpenSrc.asp简单介绍： imdict-chinese-analyzer是 imdict智能词典的智能中文分词模块，作者高小平，算法基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)，是中国科学院计算技术研究所的ictclas中文分词程序的重新实现（基于Java），可以直接为lucene搜索引擎提供中文分
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2023-09-06 09:42:35
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一、前提IKAnalyzer分词器常应用于大数据开发的数据准备阶段，它能对任意长的文字进行关键字提取、文字重组、数据清洗等二次处理，并将处理好的关键数据通过某种分割符重新拼接起来，形成一个可用于进行机器学习的数据集。二、准备阶段使用eclipse创建一个Maven工程，通过配置pom.xml文件来导入IKAnalyzer的jar包，我这用导入的是ikanalyzer-2012_u6.jar，然后在
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2023-07-15 20:46:17
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