HANLP分词工具是一种自然语言处理（NLP）技术，主要用于将一段文字分解成可识别的词汇单位。在进行汉字文本处理时，由于汉字的连续性与组合多样性，分词工作显得尤为重要。然而，很多初学者在使用HANLP进行分词时，面临着分类、准确性和多样化的挑战。因此，本文将详细探讨如何解决“HANLP分词类别”问题，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析以及扩展讨论。
## 背景描述
在当前信息
中文分词基本算法主要分类基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、（传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统，按下不表）1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法）定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。按照扫描方向的不同：正向匹配和逆向匹配按照长度的不同：最大匹配和最小匹配1.1正向最大匹配思想MM1》从左
分词就是在动词后加上-ing或-ed，起形容词的作用。分词的种类分词有以下两种：在动词后加上-ing的现在分词在动词后加上-ed或不规则的过去分词1、现在分词例“睡觉的孩子”，用“a sleep baby”是错误的，sleep是动词。可以写成“a sleeping baby”，分词sleeping是“正在睡觉的”意思，表示现在进行时，所以叫做现在分词。记住，现在分词就是动词变成了含有主动、进行意思
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2023-09-23 09:55:15
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1、分词可分为三个流派：规则分词，统计分词， 混合分词。规则分词是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，其实现简单高效，但对新词很难进行处理。随后统计机器学习技术的兴起，应用于分词任务上后，就有了统计分词，能够较好应对新词发现等特殊场景。然而实践中，单纯的统计分词也有缺陷，那就是太过于依赖语料的质量，因此实践中多是采用这两种方法的结合， 即混合分词。1.1 规则分词基于规则的分词是一种机械分
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2023-12-15 21:27:02
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第五章 词类标注词类(Part-of-Speech, POS)，能够提供关于单词及其近邻成分的大量有用信息。词类标注的方法：手写规则(基于规则标注)，统计方法(隐式马尔科夫模型标注HMM，最大熵标注，基于转换的标注，基于记忆的标注)。5.1 英语词的分类词类是根据单词的句法功能和形态功能来定义的。分为两大类：封闭类和开放类。前者是单词成员相对固定的词类，又称虚词，如介词，一般很短，在语法中表示结构
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2023-12-03 13:03:00
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背景:公司最近采用Elasticsearch搜索，以前一直没有深入的了解过，今天看了一下Elasticsearch文本分析这一块，记录自己的理解，也为大家分享自己的见解 分词是针对于文字内容的，所以这里只说文本类型，说起分词，首先来说一下es中的类型，es以前的文本类型是String类型，后来将String类型一分为二，改为keyword与text类
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2024-03-22 16:01:55
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文档(Document)：一般搜索引擎的处理对象是互联网网页，而文档这个概念要更宽泛些，代表以文本形式存在的存储对象，相比网页来说，涵盖更多种形式，比如Word，PDF，html，XML等不同格式的文件都可以称之为文档。再比如一封邮件，一条短信，一条微博也可以称之为文档。 文档集合(Document Co
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2024-07-22 17:28:39
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词典分词中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两个大学派，词典分词是最简单、最常见的分词算法。 基于词典的分词首先要准备一份充分大的词典，然后依据一定的策略扫描句子，若句子中的某个子串与词典中的某个词匹配，则分词成功。常见的扫描策略有：正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配和最少词数分词。切分算法1.正向最长匹配考虑越长的单词表达的意义越丰富，于是定义单词越长优先级越高，具体来说就是在以
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2023-09-04 15:10:49
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pyhanlp的github：https://github.com/hankcs/pyhanlppyhanlp官方文档:https://pypi.org/project/pyhanlp/HanLP主文档目录：https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/README.mdpyhanlp案例：https://github.com/hankcs/pyhanlp/tr
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2024-01-23 21:54:29
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流行中英文分词工具hanlp:
中英文NLP处理工具包, 基于tensorflow2.0, 使用在学术界和行业中推广最先进的深度学习技术.使用hanlp进行中文分词：>>> import hanlp
# 加载CTB_CONVSEG预训练模型进行分词任务
>>> tokenizer = hanlp.load('CTB6_CONVSEG')
>>&
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2023-07-12 15:38:42
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文章目录1、全文搜索说明2、单机安装（非集群）3、基本概念4、基本使用5、搜索的简单使用6、分词器7、字段类型8、Kibana的简单实用9、批量导入测试数据10、高级查询11、Elasticsearch的高级使用12、springboot整合Elasticsearch13、集群14、Elasticsearch原理 1、全文搜索说明搜索，如果是结构化数据库，那么要搜索的内容一般是某个或多个字段，如
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2024-07-03 10:38:13
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HanLP是由一系列模型与算法组成的工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。官方文档：https://github.com/hankcs/HanLPJava1.X官方文档：https://github.com/hankcs/HanLP
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2024-01-19 15:44:50
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hanlp是一套中文的NLP处理库，里面提供了分词、拼音、摘要等很多实用功能，本文我们只看分词能力。分词原理先根据核心词典（CoreNatureDictionary.txt）粗分，例如“话统计算”，粗分成：[[ ], [话], [统, 统计], [计, 计算], [算], [ ]]该步骤类似于结巴的全模式分词。然后结合二元概率词典（CoreNatureDictionary.ngram.mini.t
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2023-07-29 16:09:50
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HanLP（Han Language Processing）是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。环境搭建1.创建java项目，导入HanLP必要的包2.把对应的配置文件放置在src下3.修改hanlp.properties配置文件，使其指向data（data中包含词典和模型）的
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2023-09-22 20:04:22
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文章目录前言一、java版实战二、Python版实战总结 前言其实，单纯从我们的实用来看，前面的所有章节都无需理解，本节才是关键，就像绝大部分人不会去追究1+1为什么等于2，我们只需要知道它等于2即可hanlp分词主要有两个，对应前面章节学习的双数组字典树和基于双数组的AC树。 类名分别为：DoubleArrayTireSegment和AhoCorasickDoubleArrayTireSegm
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2023-07-12 15:44:54
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这篇文章主要是记录HanLP标准分词算法整个实现流程。HanLP的核心词典训练自人民日报2014语料，语料不是完美的，总会存在一些错误。这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果，这时请打开调试模式排查问题:HanLP.Config.enableDebug();那什么是语料呢？通俗的理解，就是HanLP里面的二个核心词典。假设收集了人民日报若干篇文档，通过人工手工分词，统计人工分词后的词频：①统计分词后
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2024-06-04 16:36:13
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1. RestClient查询文档文档的查询同样适用 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括：1）准备Request对象2）准备请求参数3）发起请求4）解析响应1.1.快速入门我们以match_all查询为例1.1.1. 发起查询请求代码解读：第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含
之前总是在看前沿文章，真正落实到工业级任务还是需要实打实的硬核基础，我司选用了HANLP作为分词组件，在使用的过程中才感受到自己基础的薄弱，决定最近好好把分词的底层算法梳理一下。1. 简介NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句法分析和语义分析。分词是词法分析（还包括词性标注和命名实体识别）中最基本的任务，可以说既简单又复杂。说简单是因为分词的算法研究已经很成熟了，大部分的准确率都可以达到
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2024-05-23 10:15:43
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#-*- coding:utf-8 -*-
from jpype import *
startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=/home/lhq/桌面/NLP_basis/hanlp/hanlp-1.7.3.jar:/home/lhq/桌面/NLP_basis/hanlp",
"-Xms1g",
"-Xm
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2024-06-26 20:41:54
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前言 从本文开始，我们进入实战部分。首先，我们按照中文自然语言处理流程的第一步获取语料，然后重点进行中文分词的学习。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。这里针对 jieba 和 HanLP 分别介绍不同场景下的中文分词应用。jieba 分词 jieba 安装
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2023-10-11 15:57:38
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