一、分词的困难- 分词规范化的的问题 1. 单字词与词素主机的划界 2. 短语划界 3. “二字词或三字词”，以及结合紧密，使稳定的二字次或三字词一律划分为词单位- 歧义切分问题 1. 交集型切分歧义 2. 组合型切分歧义 3. 多义组合型切分歧义- 未登录词的问题 1. 人名、地名、组织名 2. 新出的词汇 3. 术语、俗语、命名体识别二、 分词的方法1. 正向最大匹配（FMM
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2024-03-14 12:18:48
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Elasticsearch实战-中英文分词及拼音搜素 文章目录Elasticsearch实战-中英文分词及拼音搜素1.ElasticSearch 中英文分词插件1.1 分词插件1.2 默认分词1.3 IK分词-ik_smart1.4 IK分词-ik_max_word1.5 拼音分词1.6 拼音分词 查询 1.ElasticSearch 中英文分词插件基于文章 Elasticsearch实战（一）—
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2024-04-02 09:12:14
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# 中英文分词在Python中的应用
分词是自然语言处理（NLP）中的一个基本步骤，它将文本分解成更小的单元，例如词或词组。对于中文和英文的分词，技术和方法有所不同。本文将介绍如何在Python中使用不同的库进行中英文分词，并提供代码示例。
## 一、中英文分词的不同
在英文中，单词之间有空格，分词相对简单。而中文则没有明显的分隔符，分词变得复杂。因此，需要使用不同的工具来处理这两种语言。
### **Java中英文分词的实现**
#### **流程图**
下面是实现Java中英文分词的流程图，包括了整个过程的步骤及每个步骤所需的代码。
```mermaid
flowchart TD
A[导入相关库] --> B[创建分词器]
B --> C[加载字典]
C --> D[输入待分词的文本]
D --> E[执行分词]
E --> F[获取分词结果]
```
#### **步骤
原创
2023-11-10 13:15:12
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一、简介Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#
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2024-07-30 11:58:46
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中文分词—Jieba 是一款Python 中文分词组件“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.特点支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词
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2024-07-16 13:04:06
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首先给出昨天文章里最后的小思考题的答案，原文链接为：Python从序列中选择k个不
原创
2023-06-10 04:49:33
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coreseek是针对中文搜索引擎在sphinx搜索引擎上添加了中文分词功能中文分词使用的是Chih-Hao Tsai的MMSEG算法提供了分词字典，
朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y)P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)P(Y|X
# Python 中英文分词模型实现指南
在进行文本处理时，分词是一个非常重要的步骤。尤其是在处理中文与英文混合的文本时，使用合适的分词模型能极大地提高后续自然语言处理(NLP)任务的效果。本文将向你介绍如何在Python中实现一个中英文分词模型，以下是整个流程的概述。
## 项目流程
| 步骤 | 描述 | 预计完成时间 |
|------|------
# 实现Java中英文语句分词的指南
在自然语言处理（NLP）领域“分词”是一项基础而重要的任务，特别是对于中英文混合的语句。本文将引导你进行Java中的中英文分词实现，并提供了详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
首先，我们需要了解整个分词的流程，以下是实现分词的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备项目环境，包括引入依赖库。 |
|
原创
2024-08-22 07:49:59
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做kaggle的quora比赛需要用Python处理英文首先分词import nltksentence = "At eight o'clock on Thursday morning Arthur didn't feel very good."tokens = nltk.word_tokenize(sentence)print tokens['At', 'eight', "o'clock", 'o
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2023-06-30 21:59:18
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一、分词器作用在创建索引的时候需要用法哦分词器，在使用字符串搜索的时候也会用到分词器，并且这两个地方要使用同一个分词器，否则可能会搜索不出来结果； 分词器的作用是把一段文本中的词按规则取出所包含的所有词，对应的是Analyzer类，这是一个抽象类，切分词的具体规则是由子类实现的，所有对于不同语言的规则，要有不同的分词器；二、分词器分类 分词器为中文分词器和英文分词器： 英文分词器是按照词
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2024-01-28 10:23:30
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最近在看一些NLP相关的内容，用博客记录整理一下。无论是CV还是NLP，说到底是将图像和文本转化为数据的方式，在计算机中进行用不同算法进行处理。对文本处理的第一步一般都是分词。现在有很多现成的分词工具：Jieba分词、SnowNLP、哈工大LTP、HanNLP等。具体算法方面主要是最大匹配（Max Matching）和考虑语义（lncorporate Semantic）。1. 前向最大匹配算法1.
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2024-02-02 19:42:08
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NLP-统计分词一、统计分词综述1.概念2.步骤二、语言模型1.概念2.语言模型中的概率产生三、n元模型1.马尔可夫假设2.n元模型3.缺陷4.解决方法四、神经网络模型-NNLM 一、统计分词综述1.概念基于统计的分词算法的主要核心是词是稳定的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻出现的概率或频率能较好地反映成词的可信度。可以对训练文本中相邻出现的
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2023-08-10 13:22:22
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中文分词工具简介0. 引言1. jieba分词1. jieba分词的基本用法2. jieba分词的进阶版用法1. 全模式的分词2. 自定义领域词表加入3. 使用jieba进行关键词抽取1. tf-idf关键词抽取2. TextRank关键词抽取2. pyltp分词1. 分词模块调用方法2. pos模块调用方法3. ner模块调用方法4. dp模块调用方法5. srl模块调用方法3. sentenc
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2023-08-02 07:59:20
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友情提示：本篇文章可能读起来有点晦涩难懂，但读完一定会让你明白NLP是做什么的以及它的使用场景，甚至还能让你走上NLP的道路，且听我来聊聊。NLP,是英文Natural Language Processing的缩写，翻译过来叫自然语言处理，是人工智能和语言学领域的分支学科。人们自古以来都在和文字打交道，无论是外国的英文还是我们的中文。我们使用文字挺简单的，那么到了计算机时代能不能让计算机也能够理解
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2023-08-21 18:04:56
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跟着博主的脚步，每天进步一点点 这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍，同时添加一些其他的Python中文分词相关资源，甚至非Python的中文分词工具，仅供参考。首先介绍之前测试过的8款中文分词工具，这几款工具可以直接在AINLP公众号后台在线测试，严格的说，它们不完全是纯粹的中文分词工具，例如SnowNLP, Thulac, HanLP，LTP，CoreNLP都是很全面的(中文
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2023-10-06 20:16:49
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# NLP中英文句子提取技术的科普文章
自然语言处理（NLP）是一个快速发展的领域，涵盖了许多技术，其中包括在文本中提取句子的能力。中文和英文句子提取（Sentence Extraction）是文本处理中的关键任务之一，广泛应用于信息检索、文本摘要和机器翻译等领域。本文将探讨句子提取的基本概念、方法及其应用，并提供代码示例进行解释。
## 1. 什么是句子提取？
句子提取是一种将特定文本中有
原创
2024-10-20 06:19:17
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继续中文分词在线PK之旅，上文《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》我们选择了5个中文分词开源工具，这次再追加3个，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装)、斯坦福大学的CoreNLP(stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreN
