NLPIR（Natural Language Processing for Information Retrieval）是一个基于中文文本的自然语言处理工具包。其中最常用的功能之一是分词和词性标记。分词就是将一个句子分割成一个个词语的过程，而词性标记则是为每个词语标注其在句子中的词性，比如动词、名词、形容词等。
NLPIR分词和词性标记的过程是通过一个训练有素的模型来实现的。这个模型会基于大量的
原创
2024-05-12 06:42:22
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词性: 语言中对词的一种分类方法，以语法特征为主要依据、兼顾词汇意义对词进行划分的结果, 常见的词性有14种, 如: 名词, 动词, 形容词等.顾名思义, 词性标注(Part-Of-Speech tagging, 简称POS)就是标注出一段文本中每个词汇的词性.举个栗子:我爱自然语言处理
==>
我/rr, 爱/v, 自然语言/n, 处理/vn
rr: 人称代词
v: 动词
n: 名词
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2023-10-13 23:32:05
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一、安装官方链接：http://pynlpir.readthedocs.org/en/latest/installation.html官方网页中介绍了几种安装方法，大家根据个人需要，自行参考！我采用的是：Install PyNLPIR using easy_install:
$ easy_install pynlpir二、使用NLPIR进行分词注：此处主要使用pynlpir.nlpir模块，该模块
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2023-09-02 16:12:09
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nlpir是一个常用的中文自然语言处理工具，主要用于中文分词、词性标注等环节。在实际应用中，我们发现“nlpir java 分词”的使用过程中存在诸多技术痛点，尤其是在高并发环境下的性能和准确性表现。此外，随着数据量的增长和用户需求的多样化，对nlpir的期望也水涨船高，如何高效、准确地实现分词处理成为一个重要挑战。
> 用户原始需求：
>
> "我们需要一个能够处理海量中文文本分词的系统，要
一、普通java项目(1)添加项目jar包File -> Project Structure Libarries 添加jar包jna-4.0.0.jar(2)将Data文件夹复制到ICTCLAS2015文件夹下(3)声明调用分词器的接口，如下：//定义接口Clibrary，继承自com.sun.jna.Library
public interface CLibrar
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2023-07-03 13:06:05
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NLPIR介绍NLPIR是中科院出的一款汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。工程lib目录下win32、win64、linux32、linux64都是包含库文件的文件夹。你需要根据自己的系统配置，选择相关的目录里的文件。 关于中科院分词软件的详细使用请见：http://www.datal
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2024-03-07 20:05:38
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练习介绍【程序功能】我们将完成一个和语义识别相关的爬虫程序，输入任意词汇、句子、文章或段落，会返回联想的词汇。【背景信息】有一个非常牛的处理语言的网站nlpir，上面有非常多的处理语言的功能（如分词标注、情感分析、相关词汇）。举个例子，我输入“音乐剧”：然后点击“Word2vec”（返回联想词汇的功能）：下面就会返回“音乐剧”的联想词汇：当然这个网站还有其他的功能，像“分词标注”，就是把你输入的文
目录一、分词工具二、分词工具底层算法1.前向最大匹配2.语言模型3.维特比算法一、分词工具现有的分词工具有很多，比较常用的是jieba分词，直接调用cut方法即可。可以通过add_word添加jieba词库中没有的词。也有其他的工具，这里简单列举几个以及网址。二、分词工具底层算法1.前向最大匹配前向最大匹配是一种贪心算法。比如我们需要分词的句子是“我们经常有意见分歧”，并且我们的词典如下面所示：我
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2023-10-31 11:02:56
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0 词性 & 词性标注词性（pos, part-of-speech）是词汇基本的语法属性，常见的词性有名词、动词、形容词、副词等。词性标注（pos tagging），是指为句子当中的每一个单词标注一个词性，即确定每个单词是名词、动词、形容词或者其他词性的过程。词性标注是很多NLP任务（如句法分析）的预处理步骤，经过词性标注后的文本会给后续任务带来极大的便利性。1 案例说明1.
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2024-01-02 22:02:24
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如何进行词汇标注呢？首先进行数据预处理，例如如果给定的是句子，先要对句子进行分割；最简单的标注器，可以给定词汇使用得最频繁的词性作为标注器中该词汇的词性，但是由于词汇存在二义性，使得这种标注准确度受限，通过上下文语境，可以在一定程度上解决这个问题，可以采用N-gram标注器，此外，Brill标注器具有修正功能。为了使python的中文注释正确，必须在开头加上一句代码# -*- coding: ut
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2023-08-31 07:18:50
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大家好，我是半虹，这篇文章来讲分词算法1 概述所谓分词就是将文本段落分解成基本语言单位，这里的基本单位也可以称为词元在上篇文章，我们主要从分词过程的角度出发，介绍了一些不同类型的分词算法而本篇文章，我们将要从分词结果的角度出发，来介绍一些不同粒度的分词算法 2 按粒度划分分词算法按照粒度可以分为以下三类：词粒度、字粒度、子词粒度，下面会逐一进行讨论 2.1 词粒度基于词粒度
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2023-08-18 15:30:03
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随着计算机技术的发展，信息数据越来越多，如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。由此产生了数据挖掘技术，它是一门新兴的交叉学科，汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能等各领域的研究成果。聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域。它在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用。数据挖掘是从大量数据中提取出可信、 数据无处不在，且大数据能够超越
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2023-11-09 09:51:20
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nlpir分词库问题是一种常见的文本处理技术问题，通常涉及到如何有效地进行中文分词处理。在这篇博文中，我们将探讨如何解决nlpir分词库问题的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和生态集成。
首先，准备环境配置是非常重要的一步。我们需要确保系统能够成功安装所有必要的依赖项。以下是我们的流程图和相关的Shell配置代码以及依赖版本表格：
```mermaid
flowc
随着计算机网络的飞速普及,人们已经进入了信息时代。在这个信息社会里,信息的重要性与日俱增,无论是个人,企业,乃至政府都需要获取大量有用的信息。谁掌握了信息,谁就能在竞争中处于有利位置。在这种环境下,搜索引擎技术逐渐成为技术人员的开发热点,而其中最为重要的技术就是分词技术。 中文分词，顾名思义，就是借助计算机自动给中文断句，使其能够正确表达所要表达的意思。中文不同于西文，没有空格这个分隔符，同
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2024-03-13 17:23:45
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中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所 NLPIR、哈工大 LTP、清华大学 THULAC 、斯坦福分词器、Hanlp 分词器、jieba 分词、IKAnalyzer 等。jieba官方： https://github.com/fxsjy/jieba1、分词三种分词算法基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）
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2023-08-10 13:55:42
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作者：刘建平Pinard 在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。1. 分词的基本原理现代分词都是基于统计的
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2024-06-03 12:35:11
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1.导语：全视角的概览，目标是掌握什么是分词技术、为什么需要分词技术和如何使用分词技术。后续将分不同篇幅对其中内容进行深挖和讲解。文章结构如下（全文阅读时间大约10分钟）: 2.简介：NLP），是人工智能领域中一个重要的方向，主要研究如何让人类和计算机之间，能够使用人类能够理解的语言进行有效沟通，其涵盖语言学、计算机科学、数学等多种交叉学科。在现如今人工智能
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2024-04-20 22:54:27
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Java分布式中文分词组件 - word分词word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵
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2023-06-22 21:57:05
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1 import jieba 2 3 import jieba.analyse 4 5 import jieba.posseg 6 7 8 9 def dosegment_all(sentence): 10 11 ''' 12 13 带词性标注，对句子进行分词，不排除停词等 14 15 :param
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2022-06-27 20:17:12
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jieba分词和词性标注是自然语言处理中常用的技术之一。jieba分词是一款基于Python的中文分词工具，能够将中文文本切分成一个个独立的词语。而词性标注则是对每个词语进行进一步的分类，将不同的词语标注为相应的词性，如名词、动词、形容词等。
## jieba分词
首先我们来了解一下jieba分词的使用。首先需要安装jieba库，可以通过以下命令进行安装：
```python
!pip inst
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2024-01-31 08:53:40
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