分词专题
中文分词jieba库的使用与实景应用（一）
知识星球：https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义： 精确模式（默认模式）： 全模式： 搜索引擎模式： paddle 模式（基于深度学习的分词模式）： 二 自定义词典 三.文本解析 调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取
Solr 使用Facet分组过程中与分词的矛盾解决办法
对于一般查询而言 , 分词和存储都是必要的 . 比如 CPU 类型 ”Intel 酷睿 2 双核 P7570”, 拆分成 ”Intel”,” 酷睿 ”,”P7570” 这样一些关键字并分别索引 , 可能提供更好的搜索体验 . 但是如果将 CPU 作为 Facet 字段 , 最好不进行分词 . 这样就造成了矛盾 , 解决方法
Java实现Smartcn中文分词
新建一个Maven项目，修改pom.xml文件内容：注意版本的不同； <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.lucene/lucene-analyzers-smartcn --><dependency><groupId>org.apache.lucene</groupId><artifactId>lucene-analyzers
PHP使用elasticsearch搜索安装及分词方法
一、背景 为什么会用到这个ES搜索？是因为我在看乌云的漏洞案例库时候，搜索即为不方便。 比如说说我要搜索一个 SQL注入 那mysql匹配的时候是like模糊匹配，搜索必须要有SQL注入这四个字，连续的才能查找到那这样会不太方便。 然后我就想着做一个分词，搜索起来会方便不少，第一个想到的就是ES搜索了。 怎么去用ES呢？ 二、安装ES搜索 我们只需要一个JAVA环境并且把Java的环
分词关键字提取-jieba
####jieba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。 ###主要功能 ####分词jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数
华为OD机试真题 - 中文分词模拟器（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分）
华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里 专栏导读 本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。 刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。 一、题目描述 给定一个连
NLP-文本处理：依存句法分析（主谓、动宾、动补...）【基于“分词后得到的词语列表A”+“A进行词性标注后得到的词性列表B”来进行依存句法分析】【使用成熟的第三方工具包】
句法分析（syntactic parsing）是自然语言处理中的关键技术之一，它是对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。对句法结构进行分析，一方面是语言理解的自身需求，句法分析是语言理解的重要一环，另一方面也为其它自然语言处理任务提供支持。例如句法驱动的统计机器翻译需要对源语言或目标语言（或者同时两种语言）进行句法分析。 第三方工具包： 哈工大LTP首页 哈工大LTP4 文档
NLP-信息抽取：关系抽取【即：三元组抽取，主要用于抽取实体间的关系】【基于命名实体识别、分词、词性标注、依存句法分析、语义角色标注】【自定义模板/规则、监督学习（分类器）、半监督学习、无监督学习】
信息抽取主要包括三个子任务： 实体抽取与链指：也就是命名实体识别关系抽取：通常我们说的三元组(triple)抽取，主要用于抽取实体间的关系事件抽取：相当于一种多元关系的抽取 一、关系抽取概述 关系抽取通常在实体抽取与实体链指之后。在识别出句子中的关键实体后，还需要抽取两个实体或多个实体之间的语义关系。语义关系通常用于连接两个实体，并与实体一起表达文本的主要含义。常见的关系抽取结果
NLP-文本处理：词性标注【使用成熟的第三方工具包：中文（哈工大LTP）、英文（）】【对分词后得到的“词语列表”进行词性标注，词性标注的结果用于依存句法分析、语义角色标注】
词性: 语言中对词的一种分类方法，以语法特征为主要依据、兼顾词汇意义对词进行划分的结果, 常见的词性有14种, 如: 名词, 动词, 形容词等. 顾名思义, 词性标注(Part-Of-Speech tagging, 简称POS)就是标注出一段文本中每个词汇的词性. 举个栗子: 我爱自然语言处理==>我/rr, 爱/v, 自然语言/n, 处理/vnrr: 人称代词v: 动词n: 名词vn
《机器学习》【项目】 爬虫爬取数据、数据分词、贝叶斯算法、判断分类 ＜完整实战详解＞ （全篇完结）
目录 一、回顾爬虫 1、什么是爬虫 2、实操爬虫 1）寻找标签位置 2）爬取苏某某购产品好评数据 运行代码： 3）爬取差评内容 二、数据分词 1、将获取到的好评和差评数据进行初步分词 1）初步分词 2）内容如下： 2、导入停用词词库 1）导入停用词库后对上述词组进行处理 2）得到除去了停用词的词组 三、词向量转化 1、建立训练集、测试集数据 运行结果为： 2、导
深度学习——LLM大模型分词
1. 前言 自从chatgpt出现，大模型的发展就进入了快车道，各种各样的大模型卷上天，作为一个在大模型时代的科研人，即使你不向前，也会被时代裹挟着向前，所以还是自己走快一点比较好，免得被后浪拍死在沙滩上。对于我而言，写文章更多的是对知识的总结和回顾，当然如果我的文章能够对你的学习有所帮助我也是挺开心的。 这篇文章主要参考B站上的这位大神的视频以及Huggingface上的总结 B站视频LLM
使用Java调用中科院分词NLPIR/ICTCLAS
官方地址：http://ictclas.nlpir.org/ 1. 下载NLPIR/ICTCLAS2015分词（最新版本）地址：http://ictclas.nlpir.org/newsdownloads?DocId=389 2. 下载NLPIR-ICTCLAS2013-Win-32-JNI（u0416）地址：http://ictclas.nlpir.org/ne
商品搜索引擎---分词（插件介绍与入门实例）
最近刚好在学习搜索引擎分词，有了解一些分词插件，在这里给各位猿友分享一下。 本文主要介绍四个分词插件（ICTCLAS、IKAnalyzer、Ansj、Jcseg）和一种自己写算法实现的方式，以及一些词库的推荐。 一、ICTCLAS 1.1、介绍 中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institu
【Python机器学习】NLP分词——词的“情感”
目录 VADER：一个基于规则的情感分析器 朴素贝叶斯 无论NLP流水线中使用的是单个词、n-gram、词干还是词元作为词条，每个词条都包含了一些信息，这些信息中一个重要部分是词的情感，即一个词所唤起的总体感觉或感情。这种度量短语或者文本块的情感的任务称为情感分析，是NLP中的一个常见应用。在很多公司中，NLP工程师要做的最主要的工作就是情感分析。 类似于研究/分析用户对商品的反馈
【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（四）——标点符号的处理
目录 正则表达式的工作机理 改进的用于分词的正则表达式 缩略语 某些情况下，除空格外还有一些字符用于将句子中的词分隔开，比如之前case中“26.”末尾的句号（英文）。分词器不仅可以利用空格还可以基于标点符号（如逗号、句号、分号、连字符等）将句子切开。在某些情况下，我们希望这些标点符号也像词一样，被看成独立的词条，但另一些情况下可能又要忽略这些标点符号。 在“26.”的例子中，由
【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（六）——词汇表归一化
目录 大小写转换 词干还原 词形归并 使用场景 词汇表大小对NLP流水线的性能有很大的影响，有一种减少词汇表大小的方法是将词汇表归一化以便意义相似的词条归并成单个归一化的形式。这样做一方面可以减少需要再词汇表中保留的词条数，另一方面也会提高语料库中意义相似但是拼写不同的词条或者n-gram之间的语义关联。 大小写转换 当两个单词只有大小写形式不同时，大小写转换会用来把笔不同的
【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度
如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度： import pandas as pdsentence="""Thomas Jefferson Began buliding Monticelli as the age of 26.\n""
hadoop执行分词时报错：System times on machines may be out of sync. Check system time and time zones.
解决办法： 1、安装ntpdate工具 yum -y install ntp ntpdate 2、 设置系统时间与网络时间同步 ntpdate cn.pool.ntp.org
CRF分词 Python 实现
CRF分词 Python 实现 条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）是一种用于标注和分割序列数据的概率图模型。CRF广泛应用于自然语言处理领域，特别是在中文分词、命名实体识别等任务中。本文将介绍如何使用Python中的sklearn-crfsuite库实现基于CRF的中文分词。 安装依赖 首先，我们需要安装sklearn-crfsuite库。可以通过以下
【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（二）——点积
在自然语言处理中将会有多处用到点积，点积也被称为内积，这是因为两个向量（每个向量中的元素个数）或矩阵（第一个矩阵的行数和第二个矩阵的列数）的“内部”维度必须一样，这种情况下才能相乘。这个关系数据库表的内连接操作很相似。 点击也被称为标积，因为其输出结果是个单独的标量值。这使其有别于叉积这个概念，后者的输出结果是一个向量。显然，这些名称体现了标识符的形状，在正式数学符号当中，标积用“”表示，叉积用
中文分词系列（一） 双数组Tire树(DART)详解
双数组Tire树是Tire树的升级版，Tire取自英文Retrieval中的一部分，即检索树，又称作字典树或者键树。下面简单介绍一下Tire树。 1.1 Tire树 Trie是一种高效的索引方法，它实际上是一种确定有限自动机(DFA)，在树的结构中，每一个结点对应一个DFA状态，每一个从父结点指向子结点(有向)标记的边对应一个DFA转换。遍历从根结点开始，然后从head到tail，由关
Python实战：小说分词统计-数据可视化
在这篇博客中，我们将利用Python的jieba和matplotlib库，对经典小说《战争与和平》进行中文词语分析，统计小说中出现最多的10个人名，并以柱形图的形式展示结果。我们会特别处理一些别名，使统计结果更为准确。 步骤概览 具体实现 读取文本数据： 我们首先将《战争与和平》的文本文件读入程序中。这里假设文件名为war_and_peace.txt并且位于当前工作目录。 使用j
Elasticsearch-通过分析器进行分词
在Elasticsearch中，分析器（Analyzer）是用于将文本转换为可搜索的术语（tokens）的组件。这个过程通常被称为分词（Tokenization）。Elasticsearch使用分析器来处理文本字段，以便进行索引和搜索。以下是分析器进行分词的主要步骤和概念： 1. **分词器（Tokenizer）**：分词器是分析器的第一个组件，它负责将文本字符串分解成单个术语或标记（token
apdplat.word.WordSegmenter分词功能使用自有词库，实现过滤功能，可是实际上，导致的结果差强人意，没办法只能使用JDK的自带过滤的功能
WOrd的分词功能，自定义的词库，可以使用自定义的，可是实际上自带的词库实在是无法删除，导致的分词的效果很差劲 import com.alibaba.fastjson.JSON;import org.apache.commons.lang3.StringUtils;import org.apdplat.word.WordSegmenter;import org.apdplat.word.
TRIE树在输入法分词的应用
TRIE树，即字典树，可以用于排序、保存大量字符串，在搜索引擎和防火墙中都有着重要的作用。本文使用字典树读取汉语拼音并进行匹配，成功实现了汉语拼音的划分。 先来看看TRIE树的结构： 树从root根节点出发，每个节点都有26个子节点（对应各个字母）。不难发现所有n长度的单词组合都在高度为n的TRIE树中。我们把从root节点出发，到某叶子（或节点）的字母组合称为一个单词。 1.定义