如何评价中文分词-11 款开放中文分词引擎评测

最新推荐文章于 2023-05-16 15:09:03 发布
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该博客对 11 款开放中文分词引擎进行评测，在信息技术领域，分词引擎对于自然语言处理等工作至关重要，通过评测能了解各引擎性能特点，为相关技术应用和研究提供参考。
澜吉未央
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NLP 中文分词-双向匹配算法（理论+Python实现）
GW_Krystal的博客
10-04 6618
一、理论描述 1.中文分词的概念： 是指把没有明显分界标志的字串切分为词串，包括标点符号、数字、数学符号、各种标记、人名、地名、机构名等未登录词的识别。汉语自动分词主要包括：（1）根据分词规范，建立机器词典；（2）根据分词算法和机器词典，把字串切分为词串；（3）机器学习方法和统计方法。 2.中文分词的重要性： 汉语中词是最小的独立运用单位，分词是句法分析的基础，是所有应用系统进行的第一步，是其他中文信息处理的基础，搜索引擎、机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等都需要用到分词。只有进行
NLP入门(2)-分词结果评价及实战
abcdefg90876的博客
11-17 1193
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。对于分词结果的评价，本文主要介绍五个指标，分别是精确率、召回率、F1值、OOV Recall Rate和IV Recall Rate。1、评价指标介绍1.1 精确率、召回率、F1值先回顾一下精确率、召回率、F1值的定义。对于二分类问题，真实的样本标签有两类，我们学...
中文分词器分词效果的评测方法
凌风探梅的专栏
11-25 4004
[原创]中文分词器分词效果的评测方法 2013年8月27日 由 learnhard留言 » 转载请注明出处：http://www.codelast.com/ 现在有很多开源的中文分词器库，如果你的项目要选择其一来实现中文分词功能，必然要先评测它们的分词效果。如何评测？下面详细叙述。 【1】黄金标准/Golden standard 所谓的黄金标准是指：评价一个分词器
Python-各大中文分词性能评测
08-10
jieba（结巴分词） 免费使用 HanLP（汉语言处理包） 免费使用 SnowNLP（中文的类库） 免费使用 FoolNLTK（中文处理工具包） 免费使用 Jiagu（甲骨NLP） 免费使用 pyltp（哈工大语言云） 商用需要付费 THULAC（清华中文词法分析工具包） 商用需要付费 NLPIR（汉语分词系统） 付费使用
几种基于词典的中文分词算法评价
09-08
结合当前中文分词技术在中丈信息处理等领域的广泛应用，分析了中丈分词技术的重要性，对三类 基本分词算法进行了介绍并讨论了各自的特.点，提出了中文分词技术面临的难题及汁其未来的展望。
统计分词/无字典分词学习(3):分词效果评价和基线
wangliang_f的专栏
12-26 1498
在上一篇文章中，我们已经有了100万个候选词和其对应的词频，利用这些数据，我们已经可以进行分词了，就是利用前面分词介绍中的最大概率分词。 我们将标准词典分出来的词和利用这100万个词的候选词典，对同一个句子进行分词，然后比较两者的分词结果，就可以获得分词的准确率和覆盖率。 其中准确率就是候选词典分出来的词，在标准分词中出现的比例，而覆盖率，则是标准分词中在候选词典分词的结果中出现的比例。 如
中文分词评测方法
guixunlong的专栏
05-23 1823
实际的分词结果有四种： 1. True -> True， TP — true positive （真正, TP）表示被模型预测为正的正样本 2. True -> False，FP — false positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本 3. False -> True，TN — true negative （真负 , TN）被模型预测为负的负样本 4. False ->
中文分词引擎性能评测：11款工具对比分析
最后，本次分享的文件名称列表中的“11款开放中文分词引擎测试数据”，明确指向了测试数据集的文件结构和内容。这些数据的开放，对于中文分词技术的研究人员和开发者来说，是一份宝贵的资源，它不仅能够帮助他们对比...
极速分词2.0：高效精准的中文分词引擎
“又好又快的极速分词2.0”是一款专为中文语言处理设计的高性能分词引擎，其核心目标是在保证高分词精度的前提下，实现极快的分词速度。该软件是面向Windows平台发布的免费版本，适用于需要高效处理大规模中文文本的...
国内首例开源中文搜索引擎分词技术实现
在实际应用场景中，搜索引擎需要对海量网页内容进行实时索引，这就要求分词引擎具备极高的处理效率和低延迟响应能力。为此，该系统很可能采用C++或Rust等高性能语言编写核心模块，并通过多线程、内存池、缓存机制等...
字词拼音与中文分词资源合集
项目还引用了《11款开放中文分词引擎大比拼》这类对比评测文章，帮助使用者根据具体需求（如准确性、性能、扩展性、社区支持等）选择合适的分词引擎，体现出对实践指导性的高度重视。 再者，“字词频率”分析是语言...
11款开放中文分词引擎测试数据
12-29
benchmark 人工标注“标准答案” origin 标注原始数据 news 新闻数据 weibo 微博数据 auto_comments 汽车论坛数据 food_comments 餐饮点评数据 itp_cloud 语言云 jieba 结巴分词 pangu 盘古分词 paoding 庖丁解牛分词器 qcloud 腾讯文智 sina 新浪云 sogou 搜狗分词
中文自然语言处理中文分词训练语料
07-02
本次提供的中文汉语语料syj_trainCorpus_utf8.txt全网免费，转载需要注明出处，语料是作者通过爬取的短文本和网络上的预料处理、合并生成的。整个语料大小264M，包含1116903条数据，数据用空格隔开，可以用来训练分词模型。
商品评论情感分析之分词工具用户自定义词典
03-27
NLPIR分词工具由中科院开发，其支持用户自定义词典。这是在做商品评论情感分析时整理的2019个自定义词汇。
中文分词评价指标
tianya111cy的专栏
11-15 1512
准确率(Precision)和召回率(Recall) Precision = 正确切分出的词的数目/切分出的词的总数 Recall = 正确切分出的词的数目/应切分出的词的总数   综合性能指标F-measure Fβ = (β2 + 1)*Precision*Recall/(β2*Precision + Recall) β为权重因子，如果将准确率和召回率同等看待，取β = 1，就得到...
中文语料库and分词
蓁蓁尔的博客
02-25 6698
北京大学计算语言学研究所： 《人民日报》切分/标注语料库 中文对白语料：可用作聊天机器人训练语料 THUOCL：清华大学开放中文词库 （1） http://thuocl.thunlp.org/ （2）一篇微信文章 THULAC：一个高效的中文词法分析工具包 专栏 | 中文分词工具测评 http://chuansong.me/n/1205988942333
授课点评：汉语分词技术
程序猿视角
11-30 150
授课讲师第一次上课，表现总体不错，这里只说问题吧！按照逻辑顺序组织科介绍了四种分词方法，算法效果逐步提升，逻辑思路问题不大。但是，作为教学课程来讲，也存在较为严重的问题。 教学的目的不仅仅是把方法解释明白，更重要的是要培养学生的思维能力。因此，方法讲清楚，仅仅算是教学方法合格，距离优秀的课程还有很大的差距。 1. 明确问题的本质 课程提出了一个问题，如何对下面的句子分词。应该说，这个例子选择的相当不错。 问题：对下面的句子进行分词。 他说的确实在理。 假设用 x1,x2,...,x6x_1,x_2,..
几个不错的中文分词系统
climbs的专栏
11-24 1010
SCWS 1.1.8  http://ftphp.com/scws/  官方文档非常明了，如果想在PHP中使用它非常简单. http://ftphp.com/scws/download.php  http-scws 2.0  http://code.google.com/p/http-scws/  http-scws软件基于scws 1.1.7版本二次开发，可以玩玩看.  MM
使用python实现微博评论分词与关键词提取（从MySQL数据库中读取数据）
qq_40379132的博客
05-16 2588
data_full.dat、data_keywords.dat 的具体内容如下，分别是分词结果和关键词提取结果，每个文件中有25行数据，对应五个表中的五个id。（2）在该文件下写入代码，jieba 安装包可在终端处用命令 pip install pymysql 导入 ，如果速度很慢，可以多试几次，或者用镜像下载。（3）在该文件下写入代码，pymysql 安装包在终端处用命令 pip install pymysql 导入 , 运行后即可向数据库db1中插入数据。可以看到新的数据库已加入到数据库列表中。
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