本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用，文章内容分享自 gladosAI 的博客，本篇文章中提出了一个问题，hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此，不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。
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。
导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。
ES版本：5.3.0 spring bt版本：1.5.9 首先当然需要安装好elastic search环境，最好再安装上可视化插件 elasticsearch-head来便于我们直观地查看数据。 当然这部分可以参考本人的帖子： 《centos7上elastic search安装填坑记》 https://www.jianshu.com/p/04f4d7b4a1d3 我的ES安装在http://113.209.119.170:9200/这个地址（该地址需要配到springboot项目中去） ---- Spri
推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源：Awesome-Chinese-NLP ，Github链接地址，点击文末"阅读原文"可直达：
笔者2年前写过一篇《PHP使用elasticsearch搜索安装及分词方法》的文章，记录了使用ES的分词的实现步骤，最近又需要用到分词，在网上发现一个百度的中文分词项目，中文词法分析（LAC） ，决定使用一番，并把这次试用通过文章记录下来，给有需要的朋友一个参考吧
提取文本关键词是很常见的一个需求，比较常见简单的算法，像 TF-IDF 就可以用来关键词提取。
中文主要有：NLTK，FoolNLTK，HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR，；
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用到的知识：HanLP、Spark TF-IDF、Spark kmeans、Spark mapPartition;
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo（net） jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，使计算机能够像人类一样理解书面或口头语言。 在这个 AI 革命时代，NLP 具有多样化的应用。 在本教程中，我们将探讨 Java 中不同的 NLP 库，以及如何使用 Apache OpenNLP 和 Stanford CoreNLP 实现一些 NLP 任务。
【人工智能头条导读】作者一年前整理了这份关于 NLP 与知识图谱的参考资源，涵盖内容与形式也是非常丰富，接下来人工智能头条还会继续努力，分享更多更好的新资源给大家，也期待能与大家多多交流，一起成长。
这篇文章主要来介绍下什么是 Analysis ，什么是分词器，以及 ElasticSearch 自带的分词器是怎么工作的，最后会介绍下中文分词是怎么做的。
THULAC由《清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室》研制推出的一套中文词法分析工具包。 官网地址：http://thulac.thunlp.org，该项目提供了多种语言，本文以java版为例，先下载以下二个组件： 1、THULAC_lite_v1_2分词java版可执行的jar包：THULAC_lite_java_v1_2_run.jar 2、THULAC模型，包括分词模型和词性标注模型（v1_2）: Models_v1_v2(v1_2).zip 把THULAC模型解压到与jar文件相同的目录下，默认会生成models目录。
Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark 在 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMP 实验室，2010 年开源，2014 年 2月成为 Apache 顶级项目。
此次实验主要是为了深入比较和评估不同中文分词方法的性能，以便于更全面地理解它们的优点和局限性。在此次实验中我将使用两种主要方法来实现中文分词：一种是基于词典的正向匹配算法，另一种是基于神经网络的双层双向长短时记忆网络（LSTM）模型。
这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍，同时添加一些其他的Python中文分词相关资源，甚至非Python的中文分词工具，仅供参考。
中文分词和词性标注是中文自然语言处理的两个基本任务。尽管以BERT为代表的预训练模型大行其道，但事实上，中文中基于全词覆盖 （whole word masking）的预训练模型比直接使用单字编码的效果更好，所以引入词信息可能会达到更好的效果。
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
首先当然需要安装好elastic search环境，最好再安装上可视化插件 elasticsearch-head来便于我们直观地查看数据。
实验环境 ES版本：5.3.0 spring bt版本：1.5.9 首先当然需要安装好elastic search环境，最好再安装上可视化插件 elasticsearch-head来便于我们直观地查看数据。 当然这部分可以参考本人的帖子： 《centos7上elastic search安装填坑记》https://www.jianshu.com/p/04f4d7b4a1d3 我的ES安装在http://113.209.119.170:9200/这个地址（该地址需要配到springboot项目中去） ----
将文本转换成一系列单词的过程，也称文本分析，在 ES 里称为 Analysis。 比如文本【JavaEdge 是最硬核的公众号】，分词结果是【JavaEdge、硬核、公众号】
众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。本文转载自明略研究院的技术经理牟小峰老师讲授的语言处理中的分词问题。
数据猿报道 2020年7月5日至7月10日，第58届自然语言处理领域（NLP）顶级学术会议 ACL 2020 在线上成功举行。
本文通过多个实验的对比发现，结合Bert-NER和特定的分词、词性标注等中文语言处理方式，获得更高的准确率和更好的效果，能在特定领域的中文信息抽取任务中取得优异的效果。
在自然语言处理中比较热门的操作就是中文或英文语句分词了，分词就是按照不同的算法和参数将语句分成若干词汇。拆分后的关键词可以进行词频统计或者词云图片生成等，能够快速方便的找到语句的核心主题热点。
本周我们给大家整理了机器学习和竞赛相关的NLP库，方便大家进行使用，建议收藏本文。
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它一直喜欢的搜索方向，虽然无法做到。但仍保持了狂热的份额。记得那个夏天、这间实验室、这一群人，一切都随风而逝。踏上新征程。我以前没有自己。面对七三分技术的商业环境，我选择了沉淀。社会是一个大机器，我们只是一个小螺丝钉。我们不能容忍半点扭扭捏捏。
在本次比赛中，采用了自己开发的一个训练框架，来统一处理TensorFlow和PyTorch的模型。在模型代码应用方面，主要基于中国香港科技大学开源的RNet和MnemonicReader做了相应修改。在比赛后期，还加入了一个基于BERT的模型，从而提升了一些集成的效果。
本文语料库特指文本分类语料库，对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念：文档和类目。一个文档只属于一个类目，一个类目可能含有多个文档。比如搜狗文本分类语料库迷你版.zip，下载前请先阅读搜狗实验室数据使用许可协议。
在今年的ACL 2020上，来自创新工场大湾区人工智能研究院的两篇论文中的模型，刷新了这一领域的成绩。
大模型（LLM）主要依赖于分词器（Tokenizer ）将文本转换为Tokens，目前主流开源大模型基本上都是基于英文数据集训练得到的，然而，此类模型当处理其它语言时效率会降低。为此，为了能够将原始 LM 分词器替换为任意分词器，而不会降低性能，本文作者定义了一个新挑战：零样本分词器迁移(ZeTT，Zero-Shot Tokenizer Transfer），训练了一个适配各种模型的超网络（Hypernetwork），解耦LLM分词器(Tokenizer)，增强LLM跨语言处理性，实验表明：在跨语言和编码任务上可媲美原始模型。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的。可能时间太久记不太清楚了。以下文章是分享自“baiziyu”所写（小部分内容有修改），供大家学习参考之用。
注意由于语言不同分析器的切分规则也不同，本例子使用StandardAnalyzer，它可以对用英文进行分词。 如下是org.apache.lucene.analysis.standard.standardAnalyzer的部分源码：
《自然语言处理实战入门》 第4课 ：中文分词原理及相关组件简介的 主要内容 有如下三个部分：
作者：伏草惟存 来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(senti
中文分词算法概述： 1：非基于词典的分词（人工智能领域） 相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习，特定领域等方法，这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中，推理如何分词。在某个领域（垂直领域）分词精度较高。但是实现比较复杂。 例：比较流行的语义网：基于本体的语义检索。 大致实现：用protege工具构建一个本体（在哲学中也叫概念，在80年代开始被人工智能），通过jena的推理机制和实现方法。 实现对Ontology的语义检索。 Ontology语义检索这块自己和一朋友也还在琢
使用搜狗实验室提供【用户查询日志(SogouQ)】数据，使用Spark框架，将数据封装到RDD中进行业务数据处理分析。数据网址：http://www.sogou.com/labs/resource/q.php
1、Instantiation of TokenStream/TokenFilters which add/get attributes to/ the AttributeSource. 2、The consumer calls reset（）. 3、The consumer retrieves attributes the stream and stores local references to all attributes it wants to access. 4、The consumer calls incrementToken（） until it returns false consuming the attributes after each call. 5、The consumer calls end（） so that any end-of-stream operations can be performed. 6、The consumer calls close（） to release any resource when finished using the TokenStream.
HanLP 是基于 Java开发的 NLP工具包，由一系列模型与算法组成，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。而且 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，因此十分好上手，本文就结合 Spring Boot来将 HanLP用起来！
导读：近年来，随着NLP技术的日益成熟，开源实现的分词工具越来越多，如Ansj、盘古分词等。在本文中，我们选取了Jieba进行介绍和案例展示，主要基于以下考虑：
作者| Yuxian Meng、Xiaoya Li、Xiaofei Sun、Qinghong Han、Arianna Yuan、 Jiwei Li
在资料中的文章文件夹中，有很多的文本文件。这里面包含了一些非常有趣的软文。而我们想要做的事情是，通过搜索一个关键字就能够找到哪些文章包含了这些关键字。例如：搜索「hadoop」，就能找到hadoop相关的文章。
实验环境：Ubuntu + eclipse + python3.5 首先（1）下载最新中文wiki语料库： wget https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 （2）由于下载之后，语料库上的编码格式会有不同，因此需要进行处理一下：借鉴了这篇文章。 http://www.crifan.com/summary_python_string_encoding_decoding_difference_
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。
本来想通过python调用Java实现Hanlp的使用，参考文章：http://t.cn/RUrIF7z
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