中文分词≠自然语言处理！ 中文分词只是第一步；HanLP从中文分词开始，覆盖词性标注、命名实体识别、句法分析、文本分类等常用任务，提供了丰富的API。 不同于一些简陋的分词类库 ...
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2021-07-19 17:05:00
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实例demo类 功能 实例用到的语料 具体使用方
原创
2021-11-12 17:31:52
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HanLP 中文自然语言处理[网站地址] https://hanlp.hankcs.com/[Java项目地址] https://github.com/hankcs/HanLP (19.5k星标)[Python项目地址] https://github.com/hankcs/pyhanlp (1.7k星标)功能齐完善，性能高效、可拓展性强的中文自然语言处理包。包括基于多种模型的中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、依存句法分析、语义依存分析等功能。...
原创
2022-03-28 13:53:05
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HanLP 中文自然语言处理[网站地址] https://hanlp.hankcs.com/[Java项目地址] https://github.com/hankcs/HanLP (19.5k星标)[Python项目地址] https://github.com/hankcs/pyhanlp (1.7k星标)功能齐完善，性能高效、可拓展性强的中文自然语言处理包。包括基于多种模型的中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、依存句法分析、语义依存分析等功能。...
原创
2021-08-26 10:51:20
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目录获取语料语料预处理特征工程特征选择模型训练模型评估模型预测NLP，Natural Language Processing 即自然语言处理。是人工智能的一个子领域，就是用计算机计算处理自然语言。进行自然语言处理一般需要以下步骤。获取语料预料，即语言材料，文本的集合成为语料库。在机器学习中，我们通常处理把用于模型训练的一行数据称为一个文本。但是日常中我们一般把一个文件称为一个文本，这个概念对初学者
自然语言处理TransformerTransformer的优势相比LSTM和GRU模型，Transformer有两个显著的优势：
Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提高模型训练效率在分析预测更长文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好认识Transformer架构Transformer模型的作用：基于seq2seq架构的Transformer模型可以完成NLP领域研究的典
Hanlp中文自然语言处理相信很多从事程序开发的朋友都应该知道或者是比较熟悉的。Hanlp中文自然语言处理是大快搜索在主持开发的，是大快DKhadoop大数据一体化开发框架中的重要组成部分。下面就hanlp中文自然语言处理分词方法做简单介绍。
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2018-04-27 10:40:24
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中文分词中文分词中有众多分词工具，如结巴、hanlp、盘古分词器、庖丁解牛分词等；其中庖丁解牛分词仅仅支持java，分词是HanLP最基础的功能，HanLP实现了许多种分词算法，每个分词器都支持特定的配置。接下来我将介绍如何配置Hanlp来开启自然语言处理之旅，每个工具包都是一个非常强大的算法集合，所以小编以后将花一些时间去看看里面源码如何。下载jar、property和data文件下载jar文件
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2018-12-07 10:06:38
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HanLP自然语言处理包介绍
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2021-06-05 11:26:35
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在文章的开头，我必须说明，自然语言理解的定义、理论在网上有太多不同的说法，我在这里给出的是我个人认为比较好理解、能梳理清楚各个子领域的一种概述，如果有哪里出错了麻烦指正。所谓自然语言理解，就是希望机器能像人类一样，具备理解语言的能力，就像另一半说没有生气，到底是真的没有生气还是气到肺都炸了，这就需要很高的语言理解能力了。具体来说，我觉得自然语言理解要解决两个问题，第一个是理解什么，第二个是机器怎么
自然语言处理结巴分词+文本分类TF-IDF表达 1.自然语言处理简介基本概念研究内容应用领域2.自然语言处理-结巴分词安装jieba库常用方法介绍小示例3.文本分类TF-IDF表示基本介绍文本分类实例 1.自然语言处理简介基本概念自然语言(Natural language)通常是指一种自然地随文化演化的语言：汉语、英语等。 人造语言是一种为某些特定目的而创造的语言：Python、C、R等。研究内
本篇博客我们将介绍使用NLTK对英文文本进行一些基本处理，之后我们还会学习一些更高级的模型或方法，不过这些基本处理要熟练掌握，因为他们可以对我们的数据进行一些预处理，作为更高级模型或工具的输入。目录1.NLTK简介2.英文Tokenization(标记化/分词)3.停用词4.词性标注5.chunking/组块分析6.命名实体识别7.Stemming和Lemmatizing8.WordNet与词义解
本博客主要是对网络上的一些关于中文自然语言处理开源工具的博客进行整理、汇总，如果有涉及到您的知识产品等，请联系本人已进行修改，也欢迎广大读者进行指正以及补充。本博客将尽量从工具的使用语言、功能等方面进行汇总介绍。1 IKAnalyzer语言：Java功能：支持细粒度和智能分词两种切分模式；支持英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符；支持用户自定义的词典，通过配置IKAnalyzer
自然语言处理的库非常多，下面列举一些对Python友好，简单易用，轻量，功能又全的库。1 中文中文自然语言处理工具评测：https://github.com/mylovelybaby/chinese-nlp-toolkit-testawesome: https://github.com/crownpku/Awesome-Chinese-NLPHanlp地址：https://github.
1. 基本概念1. 1 语料库&词典一般语料库就是很多篇文章（可能一篇文章有好几句话，也可能只有一句话），在实际业务中，每篇文章一般要先进行分词词典：语料库中词的种类数，即有多少个词，一般用|V|表示树中根节点就是最上面那个，叶子结点就是结果（如分类的标签），结点泛指所有（包括根节点、叶子结点）2. 词向量：one-hot & 特征、标签的ont-hot编码2.1 词向量one-h
在讲Python编译常用语法之前，我们先来看一下几个名词解析，快速扫盲。1.自然语言，即人们日常使用的语言，与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。计算机中的自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。它是计算机科学的一部分。1.1自然语言(Natural language)通常是指一种自然地随文化演化的语言。例如，汉语、英语
NLP组成部分
自然语言理解NLU
将给定的自然语言输入映射为有用的表示。
分析语言的不同方面。
自然语言生成NLG
文字规划 - 这包括从知识库中检索相关内容。
句子规划 - 这包括选择所需的单词，形成有意义的短语，设定句子的语气。
文本实现 - 这是将句子计划映射到句子结构。
NLP术语
音韵 - 这是系统地组织声音的研究。
形态 - 这是建设从原始的有意义的单位的话的研究。
语素 -
在本书中这一篇章就写的略显单薄，不过作者也说明了，本书是NLP入门实践书籍，句法分析又属于NLP中较为高阶的问题，所以并没有深入讲解，我学习本书也是入门NLP，学习完本书后会学习《统计自然语言处理》。 由于本章实战内容很少，而且也没有特别晦涩的代码，所以在本文中更多的是讲解windows配置等问题。 目录一、JDK安装与配置二、PCFG文件下载三、代码四、总结五、参考 一、JDK安装与配置因为st
这里要分享的HanLP是我在学习使用大快DKhadoop大数据一体化平台时使用到的自然语言处理技术，使用这个组建可以很高效的进行自然语言的处理工作，比如进行文章摘要，语义判别以及提高内容检索的精确度和有效性等。
本想找个通俗的案例来介绍一下HanLP,一时间也没想到什么好的案例，索性就从HanLp数据结构HE 分词简单介绍下吧。
原创
2018-04-12 15:15:15
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此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的，虽然hanlp的最新1.7版本已经发布，但对于入门来说差别不大！分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友！
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2019-01-18 10:00:59
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