Hanlp自然语言处理包中的基于HMM-Viterbi处理人名识别的内容大概在年初的有分享过这类的文章，时间稍微久了一点，有点忘记了。看了 baiziyu 分享的这篇比我之前分享的要简单明了的多。下面就把文章分享给大家交流学习之用，部分内容有做修改。本文主要介绍一下HanLP是如何利用HMM来做人名识别的。基本思想是把词语序列作为观测序列，将角色序列作为隐藏序列，当模型预测出最佳隐藏状
# 自定义NER模型在自然语言处理中的应用
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它研究如何让计算机能够理解、处理和生成人类语言。命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是NLP中的一个重要任务，它旨在识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。
在实际应用中，有时候通用的NE
## 如何使用hanlp自定义NER
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用hanlp自定义NER。本文将分为以下几个步骤：
1. 安装hanlp
2. 准备数据集
3. 训练模型
4. 使用自定义NER模型
下面是详细的步骤：
### 1. 安装hanlp
首先，你需要安装hanlp库。可以通过以下命令来安装：
```shell
pip install hanlp
```
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文章目录1、自定义模型的介绍2、自定义模型的实现 1、自定义模型的介绍在Qt中，MVC（Model-View-Controller）模式是常用的模式之一，用于将应用程序中的数据（Model）与用户界面（View）分离开来。自定义模型允许开发者使用自己的数据结构作为模型，并将其与Qt的视图部件结合使用。自定义模型需要实现Qt中的抽象模型类（QAbstractItemModel）中的纯虚函数。其中，
文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。对于文本来说，由于语言组织形式各异，表达方式多样，文本里面提到的很多要素，如人名、手机号、组织名、地名等都称之为实体。在工程领域，招投标文件里的这些实体信息至关重要。利用自然语言处理技术从形式各异的文件中提取出这些实体，能有效提高工作效率和挖掘实体之间的潜在联系。文本预处理1、文本清洗目前
# HanLP 自定义命名实体识别
在自然语言处理(NLP)领域，命名实体识别是一项重要的任务，它用于识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等。HanLP是一个开源的NLP工具包，提供了许多中文文本处理功能，其中包括命名实体识别。在HanLP中，我们可以使用预训练模型进行命名实体识别，同时，HanLP还支持自定义命名实体识别，以适应不同的应用场景。本文将介绍如何使用HanLP进行自定义命名实体识
原创
2023-07-31 03:49:43
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对于词典，直接加载文本会很慢，所以HanLP对于文本文件做了一些预处理，生成了后缀名为.txt.bin的二进制文件。 这些二进制文件相当于缓存，避免了每次加载去读取多个文件。 通过这种txt和bin结合的方式，HanLP一方面方便用户编辑查看词典，另一方面bin方便加载，这种方式可谓是兼二者之长，设计上堪称典范。打开hanlp的data目录data\dictionary\custom，删除所有的.
# Stanford CoreNLP 自定义NER
Stanford CoreNLP是一个强大的自然语言处理工具包，提供了一系列的功能，包括分词、词性标注、命名实体识别（NER）等。NER是一项重要的任务，它可以从文本中识别和分类命名实体，比如人名、地名、组织机构等。然而，Stanford CoreNLP默认的NER模型可能无法满足特定领域或任务的需求。因此，我们可以通过自定义NER模型来提高N
HanLP用户自定义词典源码分析1. 官方文档及参考链接关于词典问题Issue，首先参考：FAQ自定义词典其实是基于规则的分词，它的用法参考这个issue如果有些数量词、字母词需要分词，可参考:P2P和C2C这种词没有分出来，希望加到主词库关于词性标注：可参考词性标注2. 源码解析分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分
什么是命名实体识别？命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体，通常包括 人名、地名、机构名、日期时间、专有名词等。通常包括两部分：实体的边界识别确定实体的类型（人名、地名、机构名或其他）NER系统就是从非结构化的输入文本中抽取出上述实体，
文章目录如何阅读本文？Hanlp用户自定义词典引用简介操作步骤环境创建编辑词典文件将用户自定义词典路径加入配置文件删除缓存文件 如何阅读本文？首先我们对Hanlp用户词典进行简介，推荐首先阅读链接文章，它是本文的第一来源；环境配置方面分为几个步骤，每个需要动手操作的步骤都用黑体加粗显示，依据这些步骤你完全可以将用户自定义词典创建完成，但是我们建议将分析部分仔细看一看，加深理解；对每一个步骤出现的
# Spring Boot整合HanLP自定义
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## 导言
在开发过程中，我们经常需要使用一些自然语言处理（NLP）工具来进行文本分析、情感分析等任务。HanLP是一款非常优秀的中文NLP工具库，它提供了丰富的功能和易于使用的API，可以方便地进行中文文本处理。
在本文中，我们将探讨如何在Spring Boot项目中使用HanLP，并自定义一些功能来满足具体的需求。
## 整体流程
原创
2023-09-17 16:45:20
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# HanLP 自定义词典使用指南
## 前言
在自然语言处理（NLP）中，分词是基础且重要的步骤之一。对于中文文本，准确的分词依赖于对特殊词汇的识别，如人名、地名、行业术语等。为此，HanLP作为一个优秀的中文NLP工具，允许用户通过自定义字典来提高分词精度。本文将详细介绍如何使用HanLP的自定义字典，并提供代码示例和可视化关系图，以及使用饼状图对自定义字典的重要性进行分析。
## Ha
一、主要快捷键： 工具列快捷键 A: 螺旋线工具(双击该工具打开“选项”对话框的“工具框”标签) D: 网格工具 G: 交互式填充(将填充添加到对象,单击并拖动对象实现喷泉式填充) H: 平移工具 I: 自然笔填充工具 M: 交互式网状填充工具 N 显示导航窗口(Navigator
参考 ： c函数库http://www.code365.com/programe/c/hs/list_1.htm自定义函数库的方法及应用： 一、2个相关的命令 1、TCC——TC的DOS下的命令行编译连接工具 2、TLIB——TC的DOS下的库操作工具 二、1个自定义的函数库的例子 1、 在TC集成环境下，编一个文件USERADD.C #define _NO_MAIN int add(int *
1. 官方文档及参考链接关于词典问题Issue，首先参考：FAQ自定义词典其实是基于规则的分词，它的用法参考这个issue如果有些数量词、字母词需要分词，可参考:P2P和C2C这种词没有分出来，希望加到主词库关于词性标注：可参考词性标注2. 源码解析分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分词HanLP.segment(t
简介Stanza is a collection of accurate and efficient tools for many human languages in one place. Starting from raw text to syntactic analysis and entity recognition, Stanza brings state-of-the-art NLP
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2023-06-21 16:09:26
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今天写 Java 程序的时候遇到了中文分词的需求，我找了一个基于 NLP 的中文分词工具，感觉挺好用的，分享一下。导入Maven库在 pom.xml 中添加，这里我们使用最新的 1.7.8 版本:<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
## Hanlp Tree 自定义模型
在自然语言处理领域，Hanlp是一个非常知名的工具包，提供了丰富的功能和模型来帮助用户处理文本数据。其中，Hanlp Tree 自定义模型是一种非常有用的功能，可以让用户基于自己的数据集和需求，构建自己的文本处理模型。
在本文中，我们将介绍如何使用Hanlp Tree 自定义模型来构建一个简单的文本分类模型。我们将以一个旅行分类的示例来说明这个过程。
Hanlp自定义字典（文件） java1.idea需要更改的地方 位置： Hanlp.properties文件要放在resources目录下 然后更改hanlp.properties文件内容，如下：第一，root这里填写的目录是你解压后的data文件的目录（我的就是在D：/hanlp/data） 第二：customDictionary这里去掉上面圈起来的字典，然后加上自己的字典文件 最后截图如下：
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2023-07-12 16:22:04
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