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2023-08-27 16:25:09
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# 如何实现“pyhanlp crf 分词”
## 基本信息
- 角色：经验丰富的开发者
- 任务：教导新手如何实现“pyhanlp crf 分词”
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装pyhanlp库 |
| 2 | 下载CRF模型文件 |
| 3 | 加载CRF模型 |
| 4 | 进行分词操作 |
### 操作描述
1. *
原创
2024-04-18 04:59:04
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作者：20届 ERIC写在前面：本人刚刚入门NLP三个月，希望通过记录博客来巩固自己的知识，增进对知识的理解。本人在进行序列标注(sequence tagging)方面的学习时，最先接触到两个经典的统计学习方法：一个是HMM(隐马尔可夫模型)，一个是CRF(条件随机场)。在查阅CRF有关的文章时，发现大体分为两类：一类硬核解析，从公式出发；一类重视概念，从原理出发。很多博文都写的很好，不过本人认为
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2024-02-01 07:55:40
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Java中的类加载过程 1.加载（Loading）： ①通过一个类的全限定名获取这个类的二进制字节流 ②将这个字节流的静态存储结构转化为方法区运行时的数据结构 ③在内存中创建一个java.lang.Class对象，作为方法区这个类的各种数据访问入口2.验证（Verification）: ①目的在于确保Class文件的字节流中包含信息符合当前虚拟机要求，保证被加载类的正确性，不会危害虚拟机的自身安全
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2023-07-18 17:05:56
43阅读
CRF常用在序列标注任务中，是找出一个隐藏状态序列，使得在该隐藏状态（简称状态）序列下对应的观测序列出现的概率最大，本质上是一个token分类问题。以常见的中文NER任务为例，需要找出每一个中文字符对应的状态标签（BIOS标签体系），即隐藏在每一个观测字符之后的状态，也即给每一个字符做分类。
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2023-10-27 00:48:42
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# 使用Python实现CRF模型的完整指南
条件随机场（CRF）是一种常用的序列标注模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别、词性标注等。本文将指导您如何使用Python实现CRF模型，适合刚入行的小白。
## 一、CRF实现流程
我们将分步骤进行CRF模型的实现，以下是每一步的详细流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ----- |
| 1. 环境配置 |
paper：https://arxiv.org/pdf/1507.05717v1.pdf摘要这篇论文主要研究计算机视觉领域的场景文本识别任务，提出一种新的网络架构，它的主要特点是1，可以端到端训练2，可以处理任意长度的序列3，在有字典和无字典情况下，效果都较好4，这个模型非常小论文内容引言最近，DCNN（Deep Convolutional Neural Network）在多种视觉任务中大放异彩，
经过测试，HanLP比nltk在中文分词和实体识别方面都更好用.
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2018-12-17 10:40:37
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这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
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2022-12-19 17:37:40
220阅读
条件随机场跟隐式马可夫模型常被一起提及，条件随机场对于输入和输出的机率分布，没有如隐式马可夫模型那般强烈的假设存在。条件随机域（场）（conditional random fields，简称 CRF，或CRFs），是一种判别式概率模型，是随机场的一种，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。如同马尔可夫随机场，条件随机场为具有无向的图模型，图中的顶点代表随机变量，顶点间的连线代表随机
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2024-07-29 00:01:43
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接着上次的【windows下CRF++的安装与使用】。得到了一个CRF模型文件：4_model.txt文件中的大致内容：version: 100cost-factor: 1maxid: 1000196xsize: 1BEMSU00:%x[-1,0] U01:%x[0,0] U02:%x[1,0] U03:%x[-1,0]/%x[0,0] U04:%x...
原创
2021-07-14 15:43:21
236阅读
2020/3/10更新一点：增加了CVPR2020的华为诺亚方舟实验室的一款轻量型网络GhostNet: More Features from Cheap Operations之前沿着这样的路线：AlexNet,VGG,GoogLeNet v1,ResNet,DenseNet把主要的经典的分类网络的paper看完了，主要是人们发现很深的网络很难train，知道之后出现的Batch Normaliz
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2024-01-28 05:32:40
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代码地址 Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF — PyTorch Tutorials 1.11.0+cu102 documentationhttps://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html这仅仅是pytorch 给的一个 BiLSTM
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2024-02-03 02:54:29
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目录在 Python 中估计 GARCH 参数存在的问题（基于 arch 包）概述GARCH(1,1) 模型参数的设定简单测试 arch 包纵向测试：收敛性横向测试：无偏性arch 包如何估计参数？几点启发在 Python 中估计 GARCH 参数存在的问题（基于 arch 包）概述本文承接前面的几篇博客，对 Python 中专门用于波动率模型分析的 arch 包进行了简单的测试，试图发现在估计
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2023-07-06 15:36:58
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CRF条件随机场 条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型 1.什么样的问题需要CRF模型（1）我们有一个句子X=“我 是 中国 公民” 需要对这句话中的四个词标注词性，最简单的方法就是拿一组标注好词性的句子作为训练数据，训练逻辑回归分类模型，然后再对句子X中每个词划分类别，但这里
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2024-04-08 21:25:21
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功能中文分词词性标注关键词提取文本摘要依存句法分析短语提取安装pip install pyhanlp离线安装pyhanlp所依赖的包：data和jar包 将下载的data和jar放入Lib\site-packages\pyhanlp-0.1.78\pyhanlp\static下将hanlp.properties中root的路径改为离线安装包路径D:xxxLib\site-packages
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2023-10-11 20:55:39
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HMM(Hidden Markov Model), 中文称作隐含马尔科夫模型, 因俄国数学家马
原创
2023-01-24 13:15:32
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hanlp的词典模式之前我们看了hanlp的词性标注，现在我们就要使用自定义词典与停用词功能了，首先关于HanLP的词性标注方式具体请看HanLP词性标注集。其核心词典形式如下：自定义词典自定义词典有多种添加模式，首先是展示的一个小例子，展示了词汇的动态增加与强行插入，删除等。更复杂的内容请参考后边的第二段代码。简单的例子from pyhanlp import *text = "攻城狮逆
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2018-11-16 09:36:54
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1.介绍 基于神经网络的方法，在命名实体识别任务中非常流行和普遍。在文献【1】中，作者提出了Bi-LSTM模型用于实体识别任务中，在模型中用到了字嵌入和词嵌入。本文将向你展示CRF层是如何工作的。 如果你不知道Bi-LSTM和CRF
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2024-09-30 08:11:14
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国内的有道词典和金山词典由于使用方便、宣传到位得到了许多同学的喜爱。在开源软件的领域，也有一款非常好用的词典GoldenDict，它的强项在于可以直接使用众多词典厂商的词库。那些正规的词典厂商通常购买了词典的版权，在词条的数目、内容的完整性，多媒体文件的齐全性、排版的美观性等方面比其他词典要好很多。不信可以看一下图文介绍（介绍引自互联网，
