NLP中文分词C++实现

最新推荐文章于 2025-05-29 09:00:05 发布
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分类专栏： 机器学习 NLP
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https://github.com/myazi/NLP

NLP

主要实现以下几个算法，以分词为任务，语料库为标准语料库PKU，MSR

1 朴素贝叶斯

2 最大匹配 中文分词

3 N-gram模型

4 隐马尔科夫模型

5 隐马尔科夫（最大似然估计）中文分词

6 最大熵马尔科夫模型

7 W条件随机场 中文分词

WCRF在msr上分词F1值达95.7%

C++实现NLP中文分词（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-27 521
C++实现NLP中文分词（附完整源码）
C++中文分词NLP：实现自然语言处理的关键步骤
KkowServer的博客
09-18 431
在NLP中，中文分词是一个关键的步骤，它将连续的中文文本切分成有意义的词语，为后续的文本处理和分析提供基础。通过词典匹配和规则匹配的方式，可以将连续的中文文本切分成有意义的词语。在实际应用中，可以使用更大规模的词典，并结合统计和机器学习等技术来提高分词的准确性和效果。中文分词算法的基本原理是通过词典匹配和规则匹配的方式，将连续的中文文本切分成有意义的词语。在上述代码中，我们首先定义了一个简单的中文词典，其中包含了一些常见的词语。函数，该函数接受一个中文文本作为输入，然后使用词典匹配的方式进行分词。
C++实现的中文分词
03-10
中文分词 正想最大匹配 结合词典所完成的分词系统 C++代码
c++ 中文分词介绍
zhulinu的专栏
03-03 1万+
本文不是专业的介绍中文的知识，只是由于项目上可能需要中文分词，在网上找了一些资料，再次记录一下。 主要参考网站是oschina里面收录的内容： 中科院中文分词 ICTCLAS 这个据说效率挺高，但不是纯开源版本，里面有个文章12年7月1日失效，就是由于授权协议失效，所以要用到这个类库的时候要小心了，当然你可以购买版权。 还有一个重要的问题是官网打不开。http://www.ictc
spacy-cpp：C++中的自然语言处理利器
最新发布
gitblog_00981的博客
05-29 236
spacy-cpp：C++中的自然语言处理利器 项目介绍 spacy-cpp 是一个为 NLP（自然语言处理）库 spaCy 提供的 C++ 封装库。该项目不属于 spaCy 官方项目，但是遵循同样的 MIT 开源协议。spacy-cpp 的主要目标是让 C++ 应用程序能够使用 spaCy 的强大功能，并提供一个与 spaCy 类似的 API，使得 Python 开发者可以快速开发，并轻松地将项...
C++编写的中文分词程序
09-21
C++编写的中文分词程序，可以运行: 输入一个汉字的文本文件,可将里面的汉字分解成一个个符合人们心理的词，有点智能化了哦~
自然语言处理之：c++中文分词（附源码）
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举杯邀明月的专栏
08-02 1万+
githup地址：https://github.com/jbymy c++中文分词, 分词算法， 有向无环图， hmm,隐性马尔科夫模型
scws-1.1.7.rar_SCWS-1.1.7_scws_中文分词 C++_分词_开源
09-22
中文分词是自然语言处理中的基础步骤，它将连续的汉字序列分割成具有语义的词汇单元，这对于后续的文本分析、信息检索、机器翻译等任务至关重要。 SCWS采用了一种机械分词法，也称为基于规则的分词方法。这种方法...
中文分词，c++应用，想到jieba分词，结果还的自己封装。探索中
PHP代码的博客
04-12 1238
另一个部分是根据输入的语句，构建具体的模型参数（通过上面也可以看到，根据具体输入得到对应的概率），然后执行维特比算法求出最佳的隐含状态序列。在本工程中，通过当前状态的前一个状态，计算出在前面状态出现的条件下出现当前状态的概率，并取最大值作为当前状态出现的概率。（4）由于每个字都有一个状态，所以在分词过程中，有可能会把原来是词的分开了，原来不是词的合成了词，造成错误的分词。（3）分词说明：根据维特比算法求得了隐含序列后，顺序输出，当该字是处于E状态或者S状态时，在该字后添加‘/’，输出后即可看到分词的效果。
中文分词原代码（C++版）
09-07
一个基于又又C++的中文分词原代码，写得比较复杂，里面一些注释，不过比较少，总的看还是比较简单的，可以供需要的人参考一下！（注：版权归原作者所有）
C++实现NLP中文分词（附带源码）
欢迎来到我的博客！这里是一个专注于计算机技术的分享平台，涵盖编程开发、算法研究、系统架构、软件工程等多个领域。无论你是初学者还是资深开发者，都能在这里找到有价值的内容。
01-25 828
中文分词（Chinese Word Segmentation，CWS）是自然语言处理中一项非常基础且重要的任务。中文文本不同于英文文本，中文没有空格分隔单词，因此需要通过算法来进行分词。中文分词的难点在于同一词汇在不同语境中的含义可能会有所不同，而且存在大量的词语歧义。为了进行准确的中文分词，通常需要使用一些NLP技术，如统计模型、词典匹配、机器学习等。
中文分词C语言程序
08-22
基于C语言文本文件的中文分词程序，可实现基本功能，还有待完善
简单的中文分词程序 vc++
05-28
简单的中文分词，可以做到对于一个长句子的分词 。 建立环境 mfc
中科院FreeICTCLAS中文分词工具C++源码
11-28
//ICTCLAS简介：计算所汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)， // 功能有：中文分词；词性标注；未登录词识别。 // 分词正确率高达97.58%(973专家评测结果)， // 未登录词识别召回率均高于90%，其中中国人名的识别召回率接近98%; // 处理速度为31.5Kbytes/s。 //著作权： Copyright?2002-2005中科院计算所 职务著作权人：张华平 刘群 //遵循协议：自然语言处理开放资源许可证1.0 //Email: zhanghp@software.ict.ac.cn //Homepage:www.nlp.org.cn;mtgroup.ict.ac.cn
C++中文分词源码，分词的方法
11-12
西方语言在语句（或从句）内词汇之间存在分割符（空格），而汉语的词汇在语句中是连续排列的。因此，汉语词汇的切分（分词）在中文信息处理的许多应用领域，如机器翻译、文献检索、文献分类、文献过滤、以及词频统计等，是非常重要的第一步。 自动分词是基于字符串匹配的原理进行的。迄今为止，已经有许多文献对各种分词方法进行探讨，其着重点或为分词的速度方面，或为分词的精度方面以及分词的规范。本文主要探讨分词的速度问题，通过实验对比和理论分析，说明我们所提出的算法是有效的。 目前人们所提出的分词方法，在考虑效率问题时，通常在词典的组织方面进行某种调整，以适应相应的算法，如最大匹配法、最小匹配法、逐词遍历法、以及最佳匹配法等。这些方法中，或将词典按词条长度排序或按词频排序，其目的在于协调算法与数据结构，使之效率最高。客观地说，它们都在一定程度上提高了分词的效率。 本文所介绍的是基于词典的最大向前匹配方法。而在数据结构方面，我们则是将词典组织成自动机形式。
C语言编写的中文分词程序
11-15
包内包含中文分词作业描述、C语言源程序、可执行文件和说明文档
写了一个基于MMSeg分词算法的中文分词器（C++)
weixin_33982670的博客
12-13 195
MMSEG恐怕是最简单易实现而且效果还可以的基于字典的机械分词算法。http://nzinfo.spaces.live.com/Blog/cns!67694E0B61E3E8D2!344.entry 当前我的程序放在http://code.google.com/p/chinese-word-segmentaion/ 网上有一个C++版本的源代码，但是我运行老是字典载入不成功。我看了下他的代码内...
简单的中文分词加上kmean聚类 （c++）
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04-11 147
简单的中文分词加上kmean聚类 （c++） 程序代码参考了csdn某博客，具体名字忘记了 变量命名的头文件 //common.h #ifndef COMM_H #define COMM_H #include <iostream> #include <vector> #include <st...
C++实现NLPIR-ICTCLAS2014中文分词技术详解
在中文自然语言处理（NLP）中，分词是处理中文文本的基础步骤。NLPIR-ICTCLAS是北京语言大学研制的中文分词系统，它支持多种功能，例如词性标注、命名实体识别等。NLPIR-ICTCLAS2014是该系统的一个版本，它能够有效...
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