基于结构化平均感知机的分词器Java实现

最新推荐文章于 2024-11-25 10:49:22 发布
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文章标签： java 人工智能
原文链接：https://my.oschina.net/hankcs/blog/745565
本文介绍了一种基于AP的中文分词器实现，该分词器在MSR语料上的F值达到96.11%，仅需23秒训练时间。通过裁剪算法，模型体积控制在11兆，准确率仅下降0.1个百分点。

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基于结构化平均感知机的分词器Java实现
最近高产似母猪，写了个基于AP的中文分词器，在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%。最重要的是，只训练了5个迭代；包含语料加载等IO操作在内，整个训练一共才花费23秒。应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后，准确率才下降不到0.1个百分点，体积控制在11兆。如果训练一百个迭代，F值可达到96.31%，训练时间两分多钟。结构化预测关于结构化预测和非结构化预测的区别一张讲义说明如下：更多知识请参考Neubig的讲义《The Structured Perceptron》。本文实现的AP分词器预测是整...

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原文链接：http://www.hankcs.com/nlp/segment/implementation-of-word-segmentation-device-java-based-on-structured-average-perceptron.html

转载于:https://my.oschina.net/hankcs/blog/745565

《自然语言处理实战入门》第三章 ：中文分词原理及相关组件简介 ---- 结构化感知机
shiter编写程序的艺术
11-02 1088
文章大纲参考文献 参考文献 结构化感知器 结构化感知器（Structured Perceptron, SP）是由Collins 在 （“Discriminative training methods for hidden markov models: Theory and experiments with perceptron algorithms.”）EMNLP’02上提出来的，用于解决序列标注的问题。 参考： https://www.cnblogs.com/en-heng/p/6416297.htm
智能客服平台的架构设计，实现高效、安全、可靠的服务运行：基于LLM的智能客服系统设计与实现
AI天才研究院
05-11 1086
随着互联网技术的快速发展和人工智能技术的不断突破,智能客服系统已经成为企业提供优质客户服务的重要手段。传统的人工客服模式已经无法满足日益增长的客户需求,因此构建一个高效、安全、可靠的智能客服平台就显得尤为重要。智能客服平台通过整合自然语言处理、知识库、对话管理等技术,能够自动理解用户的问题,并给出相应的解答或服务指引。这不仅能够减轻人工客服的工作压力,还能提高服务效率,缩短响应时间,从而提升客户体验。然而,构建一个高质量的智能客服平台并非易事。
基于结构化感知机的词性标注与命名实体识别框架
adnb34g的博客
04-08 1326
上周就关于《结构化感知机标注框架的内容》已经分享了一篇《分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架》，本篇接上一篇内容，继续分享词性标注与命名实体识别框架的内容。 词性标注 训练 词性标注是分词后紧接着的一个任务，训练语料同上，接口如下： 命令行 java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task PO...
机器学习--结构化感知机
qq_36102055的博客
05-06 2006
结构化学习 对于现实中的问题，总是多种多样的，我们不单想要预测一个连续的值，或者一个类别，有时我们可能还需要输出一个具有结构的结果，比如一个序列，一棵树，一个列表之类的，此时我们就需要用到结构化学习。 结构化学习可以解决结构化预测的问题，即我们的输出既有值还有对应的结构，结构化学习有一个通用的框架，具体如下 训练： 寻找一个合适的函数score(x, y)其中x为输入y为输出。 score可以评价输入和输出之间的分数，分数越高，说明y越准，我们也把score叫做打分函数。 预测： 输入一个x，其预测结
基于感知机的分词算法简介
05-27
我原来发过一个“python写的基于感知机的中文分词系统”的资源，那个是很完整的代码，包括训练数据等。但是代码没有任何注释，所以我又提交这个说明文档。但这个文档是用pageplayer做的（pageplayer压缩后有19M我发不上来），写的简略，但是还比较清楚，包括算法时间分析，改进等等。希望对大家有所帮助吧。
分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架
adnb34g的博客
04-03 1528
结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务，并且应用到中文分词、词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架，该框架利用1个算法解决3个问题，时自治同意的系统，同时三个任务顺序渐进，构成流水线式的系统。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...
java分词框架_分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架
weixin_32364911的博客
02-13 867
结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务，并且应用到中文分词、词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架，该框架利用1个算法解决3个问题，时自治同意的系统，同时三个任务顺序渐进，构成流水线式的系统。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.ja...
java hanlp分词_Hanlp分词实例：Java实现TFIDF算法
weixin_31220971的博客
02-25 980
算法介绍最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html。计算公式比较简单，如下：预处理由于需要处理的候选词大约后3w+，并且语料文档数有1w+，直接挨个文本遍历的话很耗时，每个词处理时间都要一分钟以上。为了缩短时间，首先进行分词...
基于AI大模型的智能知识图谱系统
AI天才研究院
10-19 1502
基于AI大模型的智能知识图谱系统 关键词：AI大模型、知识图谱、智能系统、深度学习、自然语言处理、架构设计、应用案例、技术挑战、发展趋势 摘要：本文深入探讨了基于AI大模型的
结构化感知器进行中文切词
01-11
结构化感知器进行中文切词，自然语言处理
北京大学 自然语言处理导论期末大作业
03-04
北京大学自然语言处理导论期末大作业 中文自动分词 结构化感知器
北京大学自然语言处理 非结构化感知器
03-04
北京大学自然语言处理导论 期末大作业 非结构化感知器
感知机的分类与结构化预测_CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
08-04 1824
【线性分类与感知计算法】&【给出人名判断性别】 【线性模型的结构化感知机算法】&【中文分词cws】 @python
感知机
weixin_43851211的博客
05-13 447
线性模型 对于隐马尔科夫模型的优点 隐马模型只能捕捉到当前字符和前一个标签这两个特征.为了能够充分利用文本的结构，提高准确率，可以引入线性模型 线性模型的组成 用于提取特征的特征函数Ø和每个特征的权重w 感知机的引入 通过特征函数抽取出大量样本（特征向量）x，构成样本空间，这时需要将样本空间分类，得出想要的结论。 超平面可以划分样本，方法为为特征向量构造一个对应的权重向量w，x中的每一个元素对应w中的一个权重. 如何分离出超平面呢？感知机是一个不错的选择. 感知机的简单原理 读入训练样本(x, y)，通过s
java分词器种类_基于结构化平均感知机的分词器Java实现
weixin_32787485的博客
02-24 728
最近高产似母猪，写了个基于AP的中文分词器，在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%。最重要的是，只训练了5个迭代；包含语料加载等IO操作在内，整个训练一共才花费23秒。应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后，F值才下降不到0.1个百分点，体积控制在11兆。如果训练一百个迭代，F值可达到96.31%，训练时间两分多钟。数据在一台普通的IBM兼容机上得到：head/proc/cpuin...
深入理解结构化学习：从结构化感知器到条件随机场
最新发布
xyaixy的博客
11-25 1441
结构化学习是一类能够处理复杂输出空间问题的机器学习方法，被广泛应用于自然语言处理、图像分析等领域。本文将从三个经典模型——结构化感知器、隐马尔可夫模型 (HMM) 和条件随机场 (CRF) 入手，详细解析其理论基础、算法实现及应用案例，并对比它们的适用场景和性能表现。通过深入的剖析与代码示例，帮助读者理解结构化学习在解决序列标注和结构预测问题中的核心价值。
带你搞懂感知机算法原理
akira
03-04 2915
很多人可能听过大名鼎鼎的SVM，这里介绍的正是SVM算法的基础——感知机，感知机是一种适用于二类线性分类问题的算法 原理 问题的输入与输出： X = {x1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_n} Y = {+1, -1} 模型： 感知机的目的是找到一个可以正确分类数据的超平面S：ω⋅x+b=0ω⋅x+b=0\omega\cdot x+...
VC++平台下基于感知器的分词软件实现与Viterbi寻优
感知器分词软件是一种利用感知器算法来实现中文分词的软件。感知器是一种基本的二元分类器，属于线性分类模型，其基本思想是通过迭代训练来调整权重向量，以期实现分类器的不断优化。在此背景下，感知器被应用于分词...
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