与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于条件随机场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。本文（HanLP）使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码，内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。
中文分词技术是中文自然语言处理技术的基础，与以英语为代表的拉丁语系语言相比，中文由于基本文法和书写习惯上的特殊性，在中文信息处理中第一步要做的就是分词。具体来说，分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的就是将一个汉字序列切分成一个一个有意义的词序列。
因此，大家常会使用开源的预训练模型，然后根据下游任务数据来fine tuning。其中最出名的就是哈工大讯飞实验室推出的一系列中文PTMs[1]，他们是用维基百科的中文语料来做的预训练。
本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法，可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语，并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”，得到新词列表。
本文都是基于elasticsearch安装教程 中的elasticsearch安装目录(/opt/environment/elasticsearch-6.4.0)为范例
CRF是序列标注场景中常用的模型，比HMM能利用更多的特征，比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。
10 月19 日，腾讯 AI Lab 宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据。该数据包含 800 多万中文词汇。
Elasticsearch 实战项目中势必会用到中文分词，而中文分词器的选型包含但不限于如下开源分词器：
笔者寄语：与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包，简单易懂，分词是一个非常重要的步骤，可以通过一些字典，进行特定分词。大致分析步骤如下：
本文作者：lorenzwang ，腾讯 TEG 安全工程师 常见的中文 NLP 下游任务一般都是以分词作为起点（以 transformer 为核心的算法除外），对每个词取 embedding，作为模型的输入。不过在黑灰产领域，这种处理方法有一个问题：大量的黑话/黑词对于下游任务非常有效，但却不在通用的词典中，导致分词器无法准确切分出对应的词。比如，今年 315 晚会曝光的“714 ”，再比如“口子”。以及本人参加新人培训时讲师提的一些 00 后常用词，“扩列”， “暖说说”。 笔者所在的防水墙团队整合
导读：本文将讲解中文自然语言处理的第一项核心技术——中文分词技术，它是中文自然语言处理非常关键和核心的部分。
作者：黄耀鹏， 腾讯PCG数据分析工程师 |导语 视频弹幕作为视频内容延伸、以及用户喜好反馈的一部分，有着巨大的挖掘价值。本文旨在通过运用文本挖掘技术，从弹幕中挖掘综艺节目热点话题，助力平台精准把握用户消费偏好、提升节目运营效率。 声明：本文运营方案相关的思考为个人观点，不代表腾讯视频既有运营方案和平台价值取向。本文仅纯粹作为个人感兴趣的技术研究总结。抛砖引玉，期待感兴趣的同学一起交流探讨。 1. 业务场景思考 1.1 视频弹幕的本质 弹幕文化，首先兴起于ACG社区等小众群体。而随着B站等弹幕视频网站的
前几天对一个系统的关键词抽取做了简单的优化，实现方式非常简单，就是使用结巴工具。例如下面一段话（截取实际文本中的一段）：
HanLP几乎实现了所有我们需要的繁简转换方式，并且已经封装到了HanLP中，使得我们可以轻松的使用，而分词器中已经默认支持多种繁简格式或者混合。这里我们不再做过多描述。
Python中分分词工具很多，包括盘古分词、Yaha分词、Jieba分词、清华THULAC等。它们的基本用法都大同小异，这里先了解一下结巴分词。
今日，腾讯AI Lab 宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据。该数据包含800多万中文词汇，相比现有的公开数据，在覆盖率、新鲜度及准确性上大幅提高，为对话回复质量预测和医疗实体识别等自然语言处理方向的业务应用带来显著的效能提升。针对业界现有的中文词向量公开数据的稀缺和不足，腾讯 AI Lab此次开源，可为中文环境下基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型训练提供高质量的底层支持，推动学术研究和工业应用环境下中文NLP任务效果的提升。 数据下载地址：https://ai.tencent.com/ail
分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。
Believe in your infinite potential. Your only limitations are those you set upon yourself.
上一篇中我们介绍了词典分词的方法，并介绍了正向最长匹配、逆向最长匹配和双向最长匹配几种分词规则。本文主要介绍一下如何对分词结果进行评价。
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、架构清洗、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、磁性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。
HanLP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。 功能：中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取 新词发现 短语提取 自动摘要 文本分类 拼音简繁
该数据包含800多万中文词汇，相比现有的公开数据集，在覆盖率、新鲜度及准确性上大幅提高。
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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
结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1. 加载字典, 生成trie树 为什么要加载字典树呢，是因为如果没有字典树，那么扫描将会是一个庞大的工程，有了字典树就可以在该分支上扫描。例如扫描“中国人民银行”（正向最大匹配）先扫描6个字的字典库，找到了“中国人民银行”，然后再去掉一个字变成了“中国人民银”，假如没有字典树的话，就会把所有五个字的字典库搜索一遍。但是现在
结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1. 加载字典, 生成trie树 为什么要加载字典树呢，是因为如果没有字典树，那么扫描将会是一个庞大的工程，有了字典树就可以在该分支上扫描。例如扫描“中国人民银行”（正向最大匹配）先扫描6个字的字典库，找到了“中国人民银行”，然后再去掉一个字变成了“中国人民银”，假如没有字典树的话，就会把所有五个字的字典库搜索一遍。但是现在就不会了，只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间的节点搜索一遍就行了，大大的节省了时间。有句话叫以空间换时间，最适合用来表达这个意思。 2. 给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语, 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词. 本人理解：先进行扫描分词，然后切成很多的句子，每个句子再利用动态规划找出最大概率路径（消除歧义）。 （1） 关于有向无环图（见下图）：有方向没有回路。
今日，腾讯 AI Lab 宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据。该数据包含 800 多万中文词汇，相比现有的公开数据，在覆盖率、新鲜度及准确性上大幅提高，为对话回复质量预测和医疗实体识别等自然语言处理方向的业务应用带来显著的效能提升。针对业界现有的中文词向量公开数据的稀缺和不足，腾讯 AI Lab 此次开源，可为中文环境下基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型训练提供高质量的底层支持，推动学术研究和工业应用环境下中文 NLP 任务效果的提升。
ANSJ 这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现. 分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上 目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能 可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目. 分词的目的是创建一个高稳定可用的中文分词工具,可以利用到各种需要文字处理的场景中下面简单介绍一下Ansj中文分词的主要算法及特点. 数据结构 高度优化Trie树 在用户自定义词典以
具体到新词提取中，给定字符串S作为词语选取，X定义为左边可能出现的字符（左邻字），则成H(X)为S的左信息熵。
acotron 并没有解决所有的问题，有时候它合成出的发音会出错。这一次我们会先讲一讲 Tacotron 以外的一些模型。这些模型是基于 Tacotron 的变种。有的解决它的发音出错问题，有的则在其他方面，如注意力，损失，训练技巧上创新，来让 Tacotron 的表现变得更好。还有的是可以控制语气停顿等条件的语音合成，比如第七代微软小冰中用到的，基于人设的语音合成
在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词，所有这些词也只出现一次，这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤，因为此后模型会用到词向量，如果未出现词过多，会影响词向量效果。
由于最近在做一些无监督的关键词短语(实体)抽取工作,其实最大的背景还是没有标注好的实体识别训练数据；所以想到采用无监督的关键短语抽取算法折中去抽取一些实体，于是调研了一波关键短语抽取算法和工具。目前无监督关键短语抽取算法和关键词抽取算法差不多：主要是TFIDF，Textrank 等特征为候选短语的打分。然后抽取得分高的候选短语。
④use_paddle参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码。
数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取（中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口），当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等（难度较高、而且不完全适用，依领域而定） 人工非结构化数据抽取（众包标注平台）、人工辅助修正 以构造的实体为出发点在相关的平台爬虫爬取结构化数据作为补充，可重复迭代 人工非结构化数据抽取 其他团队已有的研究成果、数据库数据（本体对齐） 本体建模 基于protege开源工具（https://protege.stanford
随着消费热点和网红新梗的不断涌现，在电商平台的NLP任务中，经常会出现一些之前没有见过的词。这些词不在系统已有的词库中，被称为"未登录词"。
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类： 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
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。
摘要：本篇主要是学习美团技术团队分享的《美团搜索中NER技术的探索与实践》学习笔记。首先介绍了背景，包括NER任务定义、美团搜索场景下的NER以及美团搜索NER任务面临的挑战；然后重点介绍了美团基于实体词典匹配+模型在线预测框架。通过实体词典匹配可以解决头部搜索NER匹配问题，而长尾复杂的搜索则通过模型在线预测解决。对于想了解美团搜索NER技术实践的小伙伴可能有所帮助。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 任务 给定微博ID和微博内容，设计算法对微博内容进行情绪识别，判断微博内容是积极的、消极的还是中性的。 全部 代码 ,方案详情 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 情绪识别 即可获取。 A榜第二,B榜第一方案 1.数据处理 我们把数据编码转换为utf-8，把所有英文标点符号转换为中文标点符号，繁体转换为简体。把数据划分为5折。 使用训练集、测试集和90万条语料训练GloVe词向量，在分词阶段把
纵观整个开源领域，陆陆续续做中文分词的也有不少，不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库，以供大家参考使用。
梦晨 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 听说微软搞了个AI翻译文言文？ 赶紧来试试，先来一段《曹刿论战》的开头： 我震惊了，居然能把“我”翻译成“鲁国”，“公”翻译成“鲁庄公”。 难道AI除了学习文言文词汇和语法，还熟读了《左传》？ 换成诗表现又将如何？ 虽然翻译出来不是很有文学性，但AI正确理解到了“望着同一个月亮”这层意思。 嚯，这个翻译极大地引起了我的兴趣。 如果百度和微软一起上考场 既然翻译出正确词意不是太难，那文言文中的特殊语法AI能否掌握？ 为了更好地评估微软翻译的
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
在介绍QP前先简单介绍一下有赞搜索平台的整体设计，方便大家快速了解QP在搜索平台中的作用。下图简单展示了一个搜索请求开始到结束的全部流程。业务通过简洁的api接入los，管理员在搜索平台新建配置并下发，完成整个搜索接入，并通过A/B Test验证QP带来的优化效果。
为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。
腾讯开源了一个语料库，为超过800万个汉语词汇提供了200维向量表征，即嵌入，这些词汇是在大规模高质量数据上预先训练的。这些向量捕获中文单词和短语的语义含义，可以广泛应用于许多下游中文处理任务（例如，命名实体识别和文本分类）以及进一步的研究中。
命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
可以采用滑动窗口算法，这道题和力扣76题.最小覆盖字串以及力扣567题.字符串的排列很类似。 C++实现代码如下：
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
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