关于最大概率分词

最新推荐文章于 2020-07-27 14:11:22 发布
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分类专栏： 中文分词 文章标签： 算法 Blog
本文分享了作者使用最大概率分词算法的经验，并计划优化Yard中文分词系统中的归并算法。作者打算通过调整词频词典进一步提高分词准确率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

今天晚上实验了一下最大概率分词算法感觉分词精度一般，词频词典用的是北语版的也有可能是词典的原因，明天周末打算再好好改一下Yard中文分词系统里面的归并算法。等后面下到现在汉语常用词词频词典再好好调一下最大概率分词程序。争取早一点将最大概率分词加到Yard中文分词系统中。

Yard中文分词系统V0.1版下载地址：[url]http://soul-fly.iteye.com/blog/406926[/url]
基于概率最大化的中文分词算法 Python
Chase1998的博客
10-21 5258
1 概述 汉语自动分词是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。本篇博客使用Python编程语言实现基于概率最大化的中文分词算法。 2 理论描述 基于概率的自动分词算法 (1)基本思想：选择概率最大的分词路径作为最优结果 (2)利用字与字间、词与词间的同现频率作为分词的依据， 可以没有建立好的词典。需要大规模的训练文本, ...
自然语言处理|MP最大概率中文分词
IDE不报错的博客
08-04 678
课程作业，只完成了最基本的算法，还有不足的地方，例如一些多位数的分词方式等，大家可以适当参考。 1.语言模型说明 语言模型为bigram，保存在一个（n*n）的numpy矩阵LM中，训练过程： 第一次遍历训练语料构建词表，即保存所有出现过的词 第二次遍历训练语料构建二维计数表，bigram[i][j] = count(wi-1,wi) 平滑（由于运算量较大，且测试较小所以平滑运算直接在后面的词表构建过程中单独进行） Laplace平滑仅在计算的二维计数表的每一个位置...
中文最大概率分词器
09-02
中文最大概率分词器，北邮自然语言处理期末考试，包含相关文档，ppt
最大概率分词
weixin_30565199的博客
11-13 197
　 这里介绍一种分词的方法--最大概率分词，也叫1-gram分词，因为它不考虑上下文关系，只考虑当前词的概率。 我们需要有一个词典，里面记录每个词的频次，比如: 基于这个词典，我们可以将一句话用一个有向无环图（DAG）的表示出来，比如 这个图里面，每个节点是一个字，边为两点构成词的概率。分词的问题，就是找出这个DAG里面概率和最大的一条从开始到结束覆盖所有字的路径。比如，辣...
最大概率法分词及性能测试
时空霹雳的专栏
07-19 6766
最大概率分词是一种最基本的统计方法分词。一个待分割的字符串有多种分词结果，最大概率分词的原则是将其中概率最大的那个作为该字符串的分词结果。 第一部分 理论基础         如对一个字符串：         S：有意见分歧         分词结果1： w1:有/ 意见/ 分歧/         分词结果2： w2:有意/ 见/ 分歧/         最大概率分
自然语言处理NPL-最大概率分词算法.zip_NPl_pullvqr_settlers691_最大概率分词算法源码_自然语言处理
09-24
综上所述，"自然语言处理NPL-最大概率分词算法.doc"文档很可能是关于如何实现最大概率分词算法的详细教程，包括理论介绍、模型设定、算法实现以及可能的优化策略。通过学习这个文档，读者不仅可以了解分词的基本概念...
最大概率分词算法源码及自然语言处理教程
资源摘要信息:"自然语言处理NLP-最大概率分词算法.zip_NPl_pullvqr_settlers691_最大概率分词算法源码_自然语言处理" 1. 自然语言处理（NLP） 自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个交叉学科，旨在...
自然语言处理-概率最大中文分词
最新发布
01-23
在这个主题中，“概率最大中文分词”是自然语言处理中的基础任务，其目标是将连续的汉字序列分割成具有独立语义的词语，以便进一步的文本分析和理解。 “Segmentation.py”很可能是一个Python脚本，用于实现中文...
最大概率分词法
08-03
最大概率分词法,这种分词算法能够较好的解决汉语分词中的歧义问题,但分词效率比最大匹配分词算法要低
基于出现概率的中文分词实验
11-18
基于出现概率的分词实验，没有试验过在读取大量样本书籍后的效果，就是娱乐一下。
基于MP最大概率的Ngram汉语切分（北邮计算机语言学基础）
01-11
基于MP最大概率的Ngram汉语切分（北邮计算机语言学基础） 有简洁的说明文档和python源代码
努力，从而最大化成功的概率
06-03 138
　　努力，从而最大化成功的概率，而不是某个确定的成果。 　　增大成果的概率，是我们付出时间的原因。 　　困难的路，越走越容易；容易的路，越走越困难... 转载于:https://www.cnblogs.com/UnMovedMover/p/3766055.html...
NLP概率分词实验——Python版
fyinh_的博客
03-30 1106
NLP概率分词实验报告 完成日期：2018.11.24 GitHub：https://github.com/fyinh/NLPLearning_2-gram_segment 文章目录NLP概率分词实验报告一、摘要二、理论描述三、算法描述四、算法说明五、演示六、总结 一、摘要   作为自然语言处理的分支，中文信息处理是指用计算机对中文进行处理，和大部分西方语言不同，书面汉语的词语之间没有明显的空格...
分词-概率图实现
u012050821的博客
07-27 460
分词-概率图实现 本文主要介绍分词的若干实现方法； 分词-最大匹配(Max Matching) 主要有前向最大匹配和后向最大匹配2种，本节只介绍前向最大匹配；这种方法主要依赖词典来进行分词。 给定词典： 【“他”，“说”，“的”，“的确”，“确实”，“实在”，“在理”】 给定问题：对句子“他说的确实在理”分词； 求解思路：从前向后，针对序列中每个字，依次从词典种查找其最大匹配词； 结果：他/说/的确/实在/理 正确结果应为：他/说/的/确实/在理 思想：单纯依赖词典来进行分词； 缺点： (1)分词效果完全依
中文分词笔记之一：概率基础
大鹏的专栏
01-28 7590
分词，对于一个字符串C= 可以输出多个词串S= ，而S中最大的那个，就是我们要的结果。 根据贝叶斯公式,其中P(C)，可以从语料库统计得出，在这里只是一个固定值； 且P(C|S)=1。因此，比较P(S|C)的大小变成比较P(S) 的大小：       根据马尔科夫模型可得： P(S) = P(w1,w2,...,wn)= P(w1)P(w2|w1) P(w3|w1,w2
分词学习(2)，最大概率分词
wangliang_f的专栏
12-24 3223
目前开源分词里面，最常用的还是最大概率分词，就是针对一个序列，获得一个概率最大的分词方式。如“abcde”，可能的分法有“abc de”，“a b cde”等等共2^(n-1)种,n为字符串的长度，如果取全部的切分形式，计算量会非常大。       我们一般会采用n-gram模型，就是假设一个词只与前n个词有关系，如n=1，就是假设所有的词都是独立的，因此一个分割形式的概率，就是各个分割词的概
概率语言模型的分词方法（上）
蓁蓁尔的博客
02-28 853
概率语言模型 分词
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