中文分词模型的调研

最新推荐文章于 2024-04-01 11:36:49 发布
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文章标签： 中文分词 python 机器学习
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2019.12.08：北大开源全新中文分词工具包：准确率远超THULAC、jieba 分词 https://www.jianshu.com/p/3d9cd356da1a
认为pkuseg准确率远超THULAC、jieba 分词。
2020-06-05：开源！我知道你不知道，百度开源词法LAC 2.0帮你更懂中文
认为百度LAC 2.0分词效果比市面上流行的3款分词工具摇号。LAC默认模型的分词标准偏向于实体粒度，会比其他开源工具的分词粒度更大一些，有需要的同学，可通过增量训练接口和定制接口快速实现模型微调和粒度迁移。
LAC代码库
https://gitcode.net/mirrors/baidu/lac

基于LAC分词与gensim的词向量训练，pandas批量中文分词：
https://blog.youkuaiyun.com/chen10314/article/details/121996866

jieba分词——中文分词模型介绍
白话机器学习
06-03 1121
中文分词就是通过计算机将句子转化成词的表示，自动识别句子中的词，在词与词之间加入边界分隔符，分割出各个词汇。中文分词在自然语言处理、文本分析预测工作中是一项最基础的工作。中文分词的基本原理从原理上来讲，中文分词的模型实现主要分类两大类：基于规则和基于统计。基于规则：基于规则是指根据一个已有的词典，采用前向最大匹配、后向最大匹配、双向最大匹配等人工设定的规则来进行分词。例如对于“上海自来水来自海上”这句话，使用前向最大匹配，即从前向后扫描，使分出来的词存在于词典中并且尽可能长，则可以得到“上海/自来水/来自/
NLP自然语言处理分词模块PaddleNLP
Mr数据杨
01-14 400
PaddleNLP凭借其基于飞桨的强大支持，为中文自然语言处理提供了全面的功能和高效的解决方案。其分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多项功能，极大地提升了对文本的理解和处理能力，广泛适用于情感分析、文本生成、机器翻译等任务。通过对PaddleNLP模块的深入了解和合理应用，可以帮助开发者在中文自然语言处理项目中实现高效的解决方案，并进一步推动智能化文本处理的发展。
中文分词1-传统模型
屁屁
04-03 733
中文博大精深，而中文分词是利用计算机完成中文各种复杂应用的基础。本教程试图循序渐进、由浅入深的开发一系列简单的中文分词系统。熟练掌握本课程后不仅可以 diy 分词任务，还可以扩展到机器翻译，知识问答等其他应用场景，当然也可以自动写对联，自动作诗了。通过本教程的学习，我们可能掌握如下技能： 规则分词方法的使用 机器学习分类算法的使用 简易版RNN的实现 RNN分词的实现 对于tensorflow不甚
中文分词-隐马尔可夫模型
01-02
参考网上大神给的代码，自己调通了，使用隐马尔可夫模型进行中文分词
中文分词语言模型和动态规划
zhoubl668的专栏：远帆，梦之帆！
10-22 3087
=============================================================================== 如有需要可以转载，但转载请注明出处，并保留这一块信息，谢谢合作！ 部分内容参考互联网,如有异议,请跟我联系! 作者:刀剑笑(Blog:http://blog.youkuaiyun.com/jyz3051) Email:jyz3051
深度学习项目四： 实现自己的中文分词模型，基于双向的LSTM（含数据和所需源码）
shawroad的博客
04-25 4720
讲一下大概的思路： 数据有训练集（已分词的），词表，测试集（未分词的），测试集（已分词的），总共四个文件夹，具体看下面的截图。 训练集： 词表： 测试集（未分词的） 测试集（已分词的） 首先整理汉字到id的映射，就是将词表读入，然后将所有词连接起来，统计每个词出现的次数，...
基本的分词算法调研
不眠旅行
02-07 998
NLP领域基本技术之一，分词（word segmentation） 功能是将一句话用最合理的方式划分成词集合，符合语言特点和语义连贯。 基于字典词库匹配的分词方法（机械分词法） 应用词典匹配、汉语词法或其它汉语语言知识进行分词，如：最大匹配法、最小分词方法等。这类方法简单高效，但汉语语言复杂丰富，词典完备性、规则一致性等问题使其难以适应大规模文本的分词处理。 MM   
基于Gensim和Jieba的中文文本聚类LDA模型构建与优化
最新发布
04-23
内容概要：本文详细介绍了如何利用Gensim库和Jieba分词工具进行中文文本聚类，尤其是LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型的应用。首先，通过自定义词典和停用词表来提高分词准确性，确保专业术语不会被错误...
Android 分词功能,Android版中文分词：原理、接入和启动优化
weixin_42136477的博客
05-25 840
中文分词中文分词功能是一项常用的基础功能，有很多开源的工程实现，目前能应用于Android手机端的中文分词器没有很完善的版本。经过调研，我选择了结巴分词，该开源工程思路简单，易于理解，分词效果也还不错，目前有众多语言版本，PYTHON、C++、JAVA、IOS等，暂时还没有Android版本，所以我在Java版本的基础上进行了移植，开发了适用于Android手机的结巴分词Android版(Gith...
统计语言模型-词向量-中文分词-jieba/wordcloud-分类算法
Minion_Yellow的博客
05-04 1288
文本分析，词向量，word2vec，jieba库，wordcloud库，语言处理
【中文分词】二阶隐马尔可夫模型2-HMM
weixin_34043301的博客
12-15 654
在前一篇中介绍了用HMM做中文分词，对于未登录词（out-of-vocabulary, OOV）有良好的识别效果，但是缺点也十分明显——对于词典中的（in-vocabulary, IV）词却未能很好地识别。主要是因为，HMM本质上是一个Bigram的语法模型，未能深层次地考虑上下文（context）。对于此，本文将介绍更为复杂的二阶HMM以及开源实现。 1. 前言 n-gram语法模型 n-gra...
机器学习——基础算法（十七）
qq_41511262的博客
02-04 400
机器学习——基础算法（十七） 一、Hmmlearn的安装 二、隐形马尔科夫模型实践
大模型中的分词方法探究
qq_29837229的博客
04-01 1144
比如，在扩展词表后的模型中，单个汉字倾向于被切成1个token，而在原版LLaMA中可能就需要2-3个才能组合成一个汉字，显著降低编解码的效率。1.扩充中文词汇表：在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文 tokenizer 与 LLaMA 原生的 tokenizer 进行合并，通过组合它们的词汇表，最终获得一个合并后的 tokenizer 模型。思路是：SentencePiece提出的目的是在给定词汇表大小的前提下，最大化词表信息编码（词频+多样性）subword编码。
简明Jieba中文分词教程（分词、关键词提取、词性标注、计算位置）
热门推荐
lty_sky的专栏
04-16 2万+
目录 0 引言 1 分词 1.1 全模式和精确模式 1.2 搜索引擎模式 1.3 HMM 模型 2 繁体字分词 3 添加自定义词典 3.1 载入词典 3.2 调整词典 4 关键词提取 4.1 基于 TF-IDF 算法的关键词提取 4.2 基于 TextRank 算法的关键词提取 4.3 自定义语料库 5 词性标注 6 并行分词 7 返回词语在原文的起止位置 ...
中文分词算法 | 基于统计模型的三种分词算法
ttrr27的博客
10-10 2364
Hi，大家好，我是半亩花海。上一篇博客主要介绍了关于词表中的分词算法的内容，继续基于中文分词算法，学习统计模型中的分词算法，进一步探索自然语言处理的独特魅力！
中文分词模型算法调研
qq_29153321的博客
01-17 1751
1. 原理-分词算法 1.1. 基于词典的分词 1、最大匹配分词算法：寻找最优组合的方式是将匹配到的最长词组合在一起。其缺点是严重依赖词典，无法很好地处理分词歧义和未登录词。优点是由于这种方法简单、速度快、且分词效果基本可以满足需求，因此在工业界仍然很受欢迎。 2、最短路径分词算法：将一句话中的所有词匹配出来，之后寻找从起始点到终点的最短路径作为最佳组合方式 基于Dijkstra算法求解最短路径、...
HMM隐马尔可夫模型进行中文文本分词
BCblack的博客
10-02 3538
文章目录一、HMM简述1.引入2.隐马尔科夫模型（1）定义（Definition of a hidden Markov model）（2）应用3.前向算法（了解）4. 维特比算法5.前向-后向算法（了解）二、使用HMM进行文本分类1.问题分析2. 代码流程三、总结1.模型2.算法三、总结1.模型2.算法四、源码 一、HMM简述 1.引入 民间传说告诉我们水藻的状态与天气状态有一定的概率关系——天气和水藻的状态是紧密相关的。在这个例子中我们有两组状态，观察的状态（水藻的状态）和隐藏的状态（天气的状态）。 ​
中文分词的探索，CRF（条件随机场）和HMM（隐马尔可夫模型）用于分词的对比，以及中文分词的评估
outsider
11-10 4867
在中文分词这个应用上我试验得比较多了，所以这里想对自己做过关于分词的做一些对比，总结。 可能很多人在入门隐马尔科夫模型的时候都举例过分词这个模型，我也是，当时觉得好神奇，竟然这么准确，但是后面当我越来越深入做分词这一块，学到条件随机场，并且自己实现测试，发现纯序列标注用HMM分词实际上一般般，下面就我这2个标注模型在分词种做一个对比。 1.CRF和HMM模型特点的对比 首先，先说一下2个模型...
讲讲语言模型和中文分词
smilejiasmile的博客
07-09 2973
一、语言模型无论什么做自然语言处理的工具，都是基于计算机程序实现的，而计算机承担了数学计算的职责，那么自然语言和数学之间的联系就是语言模型，只有理解语言模型才能理解各种工具的实现原理，本节让我们深究语言模型的世界  请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址什么是数学模型数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型。说白了，就是用数学的方式来解释...
文本分类词频统计工具：分词、词干提取、去停用词
3. 基于机器学习的分词：采用机器学习算法（如隐马尔可夫模型、条件随机场、深度学习模型等）对分词问题进行建模，然后使用标注好的训练数据来训练模型进行预测。 分词是文本分析的第一步，其准确度直接影响到后续...
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