中文分词处理

最新推荐文章于 2025-04-07 09:52:55 发布
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自然语言处理-中文分词原理
王瑞学习笔记
06-12 1766
1.中文分词原理介绍 1.1中文分词概述： 中文分词：将一个汉字序列分成一个一个的单独的词。 分词：将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。 1.2中文分词方法： 一般有以下三类：基于词典匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 1.2.1 基于词典（字符串匹配、机械分词法）匹配的分词方法 按照一定的策略将待分...
分词之后的如何做特征选择_如何去实践一个完整的数据挖掘项目
weixin_39889642的博客
12-05 458
如何去实践一个完整的数据挖掘项目机器学习项目1 抽象成数学问题(明确问题)2 获取数据3 特征预处理与特征选择4 训练模型与调优5 模型诊断6 模型融合(非必须)7 上线运行大部分机器学习项目死在第1步和第2步，平时我们说的机器学习，指的是3、4、5这3步，实践中，其实最难的是业务理解这一步，业务理解OK了，后面的一切都有章可循。NLP项目1 获取语料已有语料：业务部门、公司积累大量的文...
【自然语言处理】统计中文分词技术（一）：1、分词与频度统计
天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
03-24 3164
本质上是字符串匹配的方法，将一串文本中的文字片段和已有的词典进行匹配，如果匹配到，则此文字片段就作为一个分词结果。利用词典匹配和统计模型的方法，结合了基于词典的规则和基于统计的概率模型，以提高分词准确性和效率。1.基于词典的词汇切分方法（又称机械词汇切分）1）正向最大匹配法（从左到右的方向）；2）逆向最大匹配法（从右到左的方向）；3）最小切分（每一句中切出的词数最小）4.词典与统计相结合的词汇切分方法。利用前趋字串和后继字串在。2.基于统计的词汇切分方法。3.基于理解的词汇切分方法。
科学运用中文分词处理技术
haruko2009c的专栏
10-01 723
众所周知人们在搜索引擎上搜索自己所要的信息都是通过输入关键词触发行为才得到相关结果的,那么在这个相关的数据结果少则上万多则上几十亿相关信息,在这种海量的数据中要想让站长的相关信息出现在搜索引擎较前的位置起航视觉SEO工作室认为是需要站门必学课程。其实道理很简单科学运用中文分词处理
NLP-中文分词-预处理
千寻的博客
04-05 3641
规则分词：机械的分词方法，主要是通过维护词典，每次分割时将词语中每个字符串与词典表中的词逐一比较，确定是否切割（很费时）。按照切分方式，主要有正向最大匹配法，逆向最大匹配法，及双向最大匹配法。 1.正向 从左至右取切分汉语的m个字符串作为匹配字段，m是需要设置的字典中最大词条长度； 在词典中进行查找，若匹配成功则将匹配字段作为切分词提取出来；若不成功，去掉最后一个字，新的字段再从新去词典里匹...
英文分词处理
Claire的博客
04-29 1814
纯粹的文本我们也叫作语料 文本数据特点： 非结构化 海量数据 高维稀疏性 语义/情感 一句话里面有多少个词就有多少个维度 文本的分析就是他所包含的语义 往往都存在一个倾向性 自然语言处理-NLP 机器翻译 自动摘要（当我们在做舆情分析的时候，找到一个文章，能不能自动生成一个文本的摘要） 文本分类（根据文本的关键词进行文本的分类，在自然语言中有一个实体命名，时间，地点等） 信息检索（通过词相互之间的...
精选资源
基于NLP的中文分词处理系统.zip
05-07
《基于NLP的中文分词处理系统》是一个大学生课程设计项目，主要利用Python语言实现，旨在探讨和实践自然语言处理（NLP）技术中的中文分词处理。在NLP领域，中文分词是预处理阶段的关键步骤，对于后续的文本分析、...
Java基于人民日报语料库实现的中文分词处理项目源码,实现FMM和BMM的分词方法
02-26
在本项目中，我们主要探讨的是使用Java编程语言来实现基于人民日报语料库的中文分词处理。这个项目的核心目标是开发一个能够有效处理中文文本的分词系统，通过FMM（Fixed-Size Memory Management）和BMM（Bigram ...
基于隐式马尔可夫模型与正向最大化匹配算法构建的中文分词系统 基于正向最大化匹配与隐式马尔可夫模型研发的中文分词处理系统 融合隐式马尔可夫模型和正向最大化匹配技术的中文分词系统 采用隐式马尔可夫模型及正
最新发布
08-23
中文分词是将连续的中文文本切分成有意义的词汇序列，是中文信息处理领域的一项基础而重要的任务。 正向最大化匹配算法（Maximum Matching Algorithm，简称MM）是另一种常用的中文分词方法。该算法的基本思想是按照...
Java实现的用于生产环境的中文分词处理工具，可自定义语料、可自定义模型、架构清晰，分词效果好
09-18
Java实现的用于生产环境的中文分词处理工具，可自定义语料、可自定义模型、架构清晰，分词效果好 crf-seg是CRF模型用于自然语言处理（NLP）的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。 crf-seg具备...
中文分词处理工具包，很准的一款分词器
07-23
基于BiLSTM模型训练而成，包含词性标注，分词，实体识别等,　都准确率挺高的，用来做分词挺好的，调用简单无需配置一大堆东西，仅在linux Python3　环境测试通过，使用案例： import fool text = "两个傻子" print...
中文分词系统的设计与实现
05-21
这是一个基于JAVA的中文分词的系统，实现了正向最大匹配和逆向最大匹配，以及简单的歧义处理。
文本处理—分词
qq_25174485的博客
09-14 712
一、分词算法 1、词典分词--字符串匹配分词 该算法是按照一定的策略将待匹配的字符串和一个已建立好的“充分大的”词典中的词进行匹配，若找到某个词条，则说明匹配成功，识别了该词。常见的基于词典的分词算法分为以下几种：正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向匹配分词法等。 链接：https://www.jianshu.com/p/7377f6d24e87 分词的难点： 1、分词标准的制定 2、歧义 1）组合型歧义——比如“中华人民共和国”，粗粒度的分词就是“中华人民共和国”，细粒度的分词可能是“中.
一周乱谈 - 中文分词
weixin_33694172的博客
08-06 110
中文分词 NLP（Natural language processing）自然语言处理一直都是比较热门的领域，现在不管是搜索，推荐神马的基本都需要和nlp打交道，而中文的nlp处理的第一步就是分词了，所以中文分词一直扮演者举足轻重的角色。当然了，分词的算法也是层出不穷，从最初的字典匹配到后来的统计模型，从HMM到CRF，分词精度都在不断提高，下面我就简单介绍下基本的分词算法。 字典匹配...
词处理之分词
tyler_张的博客
03-26 295
参考https://cloud.tencent.com/developer/article/1591668 分词原理 1.基于字典 向前最大匹配，向后最大匹配等 2.基于统计 基于语言模型，N-Gram语言模型 基于统计机器学习，中文分词可以建模成序列标注问题，即一个考虑上下文的字分类问题。因此可以先通过带标签的分词语料来训练一个序列标注模型，再用这个模型对无标签的语料进行分词。 1.隐马尔可夫...
中文分词管理系统设计图
weixin_34239592的博客
01-22 280
　　为了便于管理词库及分词算法，我设计了一个分词管理系统。 　　系统具备完整的工程逻辑，从生成词库到分词服务，再到一个自我测试模块。 　　根据测试结果，还可以对词库进行修正，使系统具有了自我扩充能力。 系统架构图如下： 转载于:https://www.cnblogs.com/maczpc/archive/2010/01/22/1654246.html...
自然语言处理之分词
weixin_43913717的博客
08-04 772
一.分词 1.定义：将连续的自然语言文本切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列。 中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块，不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性，句法树等模块的效果，当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自...
中文文本处理：分词与摘要生成实战
weixin_42437253的博客
09-02 1525
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：在IT领域，处理电子计算机、微型计算机、金属加工和机械制造等领域的文献时，中文分词是首要步骤。本文将探讨如何有效进行文本分词、摘要生成、停用词处理以及关键词提取，使用开源分词库和深度学习模型如RNN、Transformer等，以提高信息检索和数据分析的效率。 1. 中文分词技术与应用 1.1 中文分词技术的基本概念 ...
浅谈「分词」：原理 + 方案对比 + 最佳实践
qq_36291550的博客
04-07 1516
分词（Tokenization）是指将一段连续的文本切分为有意义的「词语」或「短语」的过程。它是 NLP（自然语言处理）和全文搜索的第一步。
中文分词处理系统课程设计：NLP技术实现
资源摘要信息:"基于NLP的中文分词处理系统.zip" 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域的一个重要方向，它主要研究如何让计算机理解、解析和生成人类...
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