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结巴分词库_中文分词

一、(3) 结巴分词 在介绍结巴分词前,我们先以一个简单的例子演示一下分词,例如有这样一句话:“结巴分词是一个效率很好的分词方法”,一般我们会直观地从左向右扫视这句话,接着分词成“结巴 / 分词 / 是...为了解决这一问题,结巴分词开发人员对于语料库的选择花费了大把时间和精力,并在训练结巴分词的文本中录入两万多条词作为参考,增加词典词的数量,和求解算法的完善,形成基本布局,因此结巴分词的效果不断提升。...最终得到最优的状态序列,然后再根据状态序列,输出分词结果。 分词模式 结巴中文分词支持的三种分词模式包括:全模式、精确模式和搜索引擎模式。...line.strip() for line in open('stopword.txt',encoding='UTF-8').readlines()] return stopwords # 对句子进行中文分词...def seg_depart(sentence): # 对文档中的每一行进行中文分词 print("正在分词") sentence_depart = jieba.cut(sentence.strip(

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结巴中文分词介绍

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。...1.png 二、算法介绍 结巴中文分词涉及到的算法包括: (1) 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG); (2) 采用了动态规划查找最大概率路径...三、分词模式 结巴中文分词支持的三种分词模式包括: (1) 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析; (2) 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,但是不能解决歧义问题;.../ 、/ 太和殿/ 和/ 黄/ 琉璃瓦/ 等 [搜索引擎模式]: 故宫/ 的/ 著名/ 景点/ 著名景点/ 包括/ 乾/ 清宫/ 、/ 太和/ 太和殿/ 和/ 黄/ 琉璃/ 琉璃瓦/ 等 可以看到,结巴分词工具认出了专有名词...不知道结巴分词是根据什么来判断IDF的,假如是根据dict.txt中的第二列词频来判断,那么确实是“著名景点” < “太阳殿” < “向阳” < 其他词语。

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    NLP-结巴分词

    结巴分词 结巴分词是有国内程序员(https://github.com/fxsjy/jieba)做的一个分词工具,刚开始是Python版本的,后来由anderscui(https://github.com...结巴分词分词过程大致为: ·前缀词典(Trie):用于存储主词典,也可以动态增删词条,这个词典可以理解为jieba所“知道”的词,或者说已登录词; ·有向无环图(DAG):通过前缀词典,可以找出句子所有可能的成词结果...安装方法 通过NuGet包管理器安装jieba.NET 在当前项目安装了结巴分词之后,可以在当前项目的packages\jieba.NET\文件夹下看到一个Resource文件夹,里面是结巴分词所需要的各种数据文件...,这是因为结巴分词把歧义词项一并列出来的缘故。...https://blog.csdn.net/lansetiankong12/article/details/53485816. 2016-12-06 [2]博客园:Ander Cui. jieba中文分词

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    北大开源全新中文分词工具包:准确率远超THULAC、结巴分词

    选自GitHub 作者:罗睿轩、许晶晶、孙栩 机器之心编辑 最近,北大开源了一个中文分词工具包,它在多个分词数据集上都有非常高的分词准确率。...其中广泛使用的结巴分词误差率高达 18.55% 和 20.42,而北大的 pkuseg 只有 3.25% 与 4.32%。...pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。它简单易用,支持多领域分词,在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。...此外,作者们还选择 THULAC、结巴分词等国内代表分词工具包与 pkuseg 做性能比较。...此外,测试使用的是第二届国际汉语分词评测比赛提供的分词评价脚本。评测结果如下: ? 我们可以看到,最广泛使用的结巴分词准确率最低,清华构建的 THULAC 分词准确率也没有它高。

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    java版本结巴分词算法bug

    所以明天再做也不会晚 结巴分词的过程是: 1、根据dict.txt中的词库构建一棵trie树,这棵树的实例只有一个,采取单例模式。...2、每来一次分词构造,就顺着trie树进行分词,这将产生很多种结果,于是就生成了一个DGA,分词的有向无环图,终点是句子的左边或者右边(实际上应该分别以左边和右边为终点来做处理)。...3、利用动态规划,从句子的终点开始,到这算回去(这个在动态规划中很常见,概率dp):对DGA中查找最大的概率的分词路径,路径上的词语就是分词结果。 4、返回分词结果。...return singleton; } } } return singleton; } bug2:使用trie树对待分词句子建立...使用visual vm进行测试可以发现,将该分词加入到项目中一段时间后,在内存中可以看见DictSegment和DictSegment[]的占比非常高,如果老年代不够大,很有可能会引起OutOfMemory

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    python利用结巴分词做新闻地图

    使用结巴分词进行切分,再统计地名词频,进而数据可视化得出到底哪些地方大新闻比较多。...在结巴分词的安装上遇到了一些坑,一开始解压安装包,使用cmd安装一直安装失败,显示的信息是什么也忘记了。...结巴分词是一个优秀的开源项目,虽然后来我得知玻森分词也提供给开发者少量(但处理我的作业绰绰有余)的调用次数时已经完成了数据采集部分的工作了,不然我一定会使用玻森分词的。...结巴分词的使用文档写的也很简单,但是简单的另一面是对Python新手不大友好,一开始以为结巴只能输出迭代对象,后来才发现原来也可以输出列表。...结合一下改进过的查询代码后,我们直接使用结巴分词切分日期的标题,这样提高了切分的效率。

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    结巴分词原理及使用「建议收藏」

    目前常用的分词工具很多,包括盘古分词、Yaha分词、Jieba分词、清华THULAC等,现在项目使用的分词方法是结巴分词,本次来介绍一下。...流程图如下所示, 其中,基于前缀词典构造有向无环图,然后基于有向无环图计算最大概率路径,原理及源码剖析,具体可参考 结巴分词2–基于前缀词典及动态规划实现分词 这篇blog。...其中,基于隐马尔科夫模型进行词性标注,就是将词性标注视为序列标注问题,利用Viterbi算法进行求解,原理及源码剖析,具体可参考 结巴分词3–基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词 这篇blog。...实现过程非常类似于结巴分词3–基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词 这篇blog 3.3 章节中讲解的。...表示文档di的词的总数; IDF公式: IDF计算公式为, IDF=num(corpus)num(t)+1IDF=num(corpus)num(t)+1 式中,num(corpus)表示语料库corpus中文档的总数

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    jieba结巴分词原理浅析与理解 HMM应用在中文分词 及部分代码阅读

    背景 这篇博客主要阐述我们在分词任务中常用的分词结巴jieba分词的实现原理,以及之前博客中讲到的HMM在分词中的应用,算是复习与加深理解一下HMM的知识。...中文分词背景 2.1 特点 在中文里面,词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分; 汉语是以字位单位,不像西方语言,词与词之间没有空格之类的标志指示词的边界; 分词问题为中文文本处理的基础性工作,分词的好坏对后面的中文信息处理其关键作用...如果把dict.txt中的所有词语都删除了,结巴分词一样可以分词,就是说的这个。怎么做到的?...在HMM模型中文分词中, 输入是一个句子(也就是观察值序列),输出是这个句子中每个字的状态值。...其他中文分词工具 百度NLP开源工具LAC 阿里云的分词和NER服务 哈工大LTP 清华THULAC 斯坦福大学中文CoreNLP 复旦大学的Fnlp 中科院的ICTCLAS。 6.

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    入门中文NLP必备干货:5分钟看懂“结巴分词(Jieba)

    (进一步了解中文分词算法,请点击:入门科普:一文看懂NLP和中文分词算法(附代码举例)) 01 Jieba的三种分词模式 Jieba提供了三种分词模式: 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析。...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。 下面是使用这三种模式的对比。 import jieba sent = '中文分词是文本处理不可或缺的一步!'.../分词/是/文本/文本处理/本处/处理/不可/不可或缺/或缺/的/一步// 精确模式: 中文/分词/是/文本处理/不可或缺/的/一步/!...默认精确模式: 中文/分词/是/文本处理/不可或缺/的/一步/! 搜索引擎模式: 中文/分词/是/文本/本处/处理/文本处理/不可/或缺/不可或缺/的/一步/!...事实上,常用的中文分词器在分词效果上差距并不是特别大,但是在特定场景下常常表现的并不是那么尽如人意。 通常这种情况下,我们需要定制自己的领域词典,用以提升分词的效果。

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    python jieba分词(结巴分词)、提取词,加载词,修改词频,定义词库

    结巴中文分词:做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体,繁体分词,还支持自定义词库。...结巴分词的原理 这里写链接内容 一、 基于结巴分词进行分词与关键词提取 1、jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式...jieba.dt 为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。...注意:并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。...使用示例:python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项(翻译): 使用: python -m jieba [options] filename 结巴命令行界面

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    中文分词技术是什么_中文分词技术

    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的一种技术。当然,我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。...一、为什么要进行中文分词?...词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为自然分界符的,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此,中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。...Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分,或者二元切分。除此之外,还有最大切分(包括向前、向后、以及前后相结合)、最少切分、全切分等等。...二、中文分词技术的分类 我们讨论的分词算法可分为三大类:基于字典、词库匹配的分词方法;基于词频度统计的分词方法和基于字标注的分词方法。

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