首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    java分词工具hanlp介绍

    前几天(6月28日),在第23届中国国际软件博览会上,hanlp这款自然语言处理工具荣获了“2019年第二十三届中国国际软件博览会优秀产品”。...封面.jpg HanLP是由一系列模型预算法组成的工具包,结合深度神经网络的分布式自然语言处理,具有功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义等特点,提供词法分析、句法分析、文本分析和情感分析等功能...官方模型训练自2014人民日报语料库,您也可以使用内置的工具训练自己的模型。 通过工具类HanLP您可以一句话调用所有功能,文档详细,开箱即用。...底层算法经过精心优化,极速分词模式下可达2,000万字/秒,内存仅需120MB。在IO方面,词典加载速度极快,只需500 ms即可快速启动。...HanLP经过多次重构,目前已经更新到了1.7版本,新增并完善了中文分词、命名实体识别、信息抽取、文本分类、文本聚类、画法分析等功能,使用效率和适用性得到了大幅提升。

    1.5K30

    基于java的中文分词工具ANSJ

    ANSJ 这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词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....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及各种类似于Map的场景中,大量使用的一个工具,众所周知,Trie具有高速的文本扫描能力,和较低的内存占用率,是最好的AC机之一,弦外之音,在我的认知范围内...,貌似没有之一.相比其它结构在性能和构造上做到了很好的平衡,但是在java中,大量构建map尤其是hashmap,是一个非常昂贵的操作,通过对于一个map放入大量的key也注定其在自动拆箱装箱,以及解决冲突...次字二分的方式来避免过多的消耗内存,也正应为有了这个机制.可以保证Ansj加载更多的用户自定义词典,有人问我具体的数字.大约500万词,1Gde 内存.在这里作者强烈推荐这个小家伙,你可以通过nlp-lang包来获取这个小工具

    1.9K50

    Java代码工具之中英文语句分词

    java开发中,如果单纯进行原始功能开发,分词功能耗时耗力,效果不一定能达到理想结果。有一个比较流行的代码工具平台“昂焱数据”,其官方网址为www.ayshuju.com。...上面有封装好的各种功能代码工具。...该网站上的“语句分词及相似度对比”java代码工具可以直接使用,中文语句分词支持的分词算法包括Lucene、Ansj、corenlp、HanLP、IKAnalyzer、Jcseg、Jieba、mmseg4j...下面将“语句分词及相似度对比”工具使用步骤做一下记录: 第一步:下载并安装jar到本地maven库 登录该网站,在“代码工具”一栏找到“语句分词及相似度对比”代码工具,代码工具如下图所示: 图片 下载该代码工具并解压...com.angyan.tool.word.base.enums.EnglishTokenizerEnum; import com.angyan.tool.word.util.TokenizerUtil; import java.util.List

    72100

    中文分词工具——jieba

    汉字是智慧和想象力的宝库。...在此介绍中文分词工具jieba,其特点为: 社区活跃、目前github上有19670的star数目 功能丰富,支持关键词提取、词性标注等 多语言支持(Python、C++、Go、R等) 使用简单 Jieba...分词结合了基于规则和基于统计这两类方法。...若将词看成节点,词与词之间的分词符看成边,则一种分词方案对应着从第一个字到最后一个字的一条分词路径,形成全部可能分词结果的有向无环图。下面是“买水果然后来世园会”的分词图示。...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 MIT 授权协议 主要功能 1.

    1.3K20

    HanLP分词工具中的ViterbiSegment分词流程

    本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器。...因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了...ViterbiSegment分词器。...分词器配置变量 分词器的相关配置定义在Config.java类中,这里我们将分词相关的所有配置变量列于下表 图1.jpg 这种配置类什么时候实例化呢,不用想肯定是分词开始前就会实例化,拿HanLP类中的...HanLP作者说ViterbiSegmet分词效率最高的原因肯定也有ViterbiSegment分词器支持多线程分词这个因素。

    1.1K31

    java 汉字乱码_Java中文乱码问题

    一、MyEclipse 下的java文件中文乱码问题(MyEclipse 6.5): 解决方法一:Window –à Preferences… –à General –àContent Types –à...Text –à Java Source File 中Default encoding 改写成UTF-8(你所需的编码类型) 然后Update,OK确定就可以了。...GB2312 是中国规定的汉字编码,也可以说是简体中文的字符集编码 ; GBK 是 GB2312 的扩展 , 除了兼容 GB2312 外,它还能显示繁体中文,还有日文的假名 ; UTF-8也支持中文,但却与...对于编码的改变,我使用的工具是NOTEPAD和ECLIPSE,NOTEPAD使用最简单,只要打开文件后在另存为中选择相应的编码就行了,而且它对编码的支持非常好。...content-type不变仍然为:http_request.setRequestHeader(“Content-Type”,”application/x-www-form-urlencoded”); 4,增加一个工具类进行转码处理

    7.7K10

    分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架

    本文先介绍中文分词框架部分内容。...中文分词 训练 只需指定输入语料的路径(单文档时为文件路径,多文档时为文件夹路径,灵活处理),以及模型保存位置即可: 命令行 java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main...“由字构词”的分词器实现中最快的,比自己写的CRF解码快1倍。...图2.png l 测试时需关闭词法分析器的自定义词典、词性标注和命名实体识别 l 测试环境 Java8 i7-6700K 测试 测试时只需提供分词模型的路径即可: public void testCWS...在本系统中,分词器PerceptronSegmenter的职能更加单一,仅仅负责分词,不再负责词性标注或命名实体识别。这是一次接口设计上的新尝试,未来可能在v2.0中大规模采用这种思路去重构。

    99120

    工具 | jieba分词快速入门

    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...github.com/fxsjy/jieba.gi tgit checkout jieba3k python setup.py install Algorithm 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) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词, 采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 功能一:分词 jieba.cut方法接受两个输入参数...: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2)cut_all参数用来控制是否采用全模式 jieba.cut_for_search方法接受一个参数:需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词...我 r 爱 v 北京 ns 天安门 ns 功能五:并行分词 标注句子分词后每个词的词性,采用和ictclas兼容的标记法 原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个python进程并行分词,然后归并结果

    93131

    中文分词工具 MiNLP-Tokenizer

    工具介绍 MiNLP-Tokenizer是小米AI实验室NLP团队自研的中文分词工具,基于深度学习序列标注模型实现,在公开测试集上取得了SOTA效果。...其具备以下特点: 分词效果好:基于深度学习模型在大规模语料上进行训练,粗、细粒度在SIGHAN 2005 PKU测试集上的F1分别达到95.7%和96.3%[注1] 轻量级模型:精简模型参数和结构,...,制定了粗、细粒度分词规范,并按照规范对PKU测试集重新进行了标注(由于测试集版权限制,未包含在本项目中)。...tokenizer = MiNLPTokenizer('/path/to/your/lexicon/file', granularity='coarse') # 构造函数的参数为用户词典路径 5 体验感受 目前该工具处于开发阶段...,可能之后的功能会逐步完善,比如词性标注、命名实体识别、依存句法分析,另外就是可能正如开发者所说模型比较轻量级,分词速度很快,长文本情况下还能保持精度,大家可以体验下 ?

    1.6K30
    领券