目录概述从序列到图Unigram 模型Bigram 模型实现 概述分词是NLP任务Pipeline中的重要步骤，一般来说都需要将句子切分成词之后，才能进一步把词进行向量化，最终输出各种各样的数学模型中，从而完成特定的NLP任务。中文不同于英文句子那样天然会用空格分割单词，所以中文句子切成独立的词相对困难，并且中文句子的词是上下文相关的，不同的分词方式会导致同一个句子出现不同含义。例如: 研究所取
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2024-01-11 08:49:45
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第一部分：分词的方法概述基于词表: 正向最大匹配法、逆向最大匹配法基于统计： 基于N-gram语言模型的分词方法基于序列标注: 基于HMM/CRF/DeepLearning的端到端的分词方法第二部分：方法简要说明正向最大匹配法：逆行向最大匹配法： 这种基于词表的方法，前提是有一个已经分的较好的词表，然后匹配。正向与逆向只是匹配的方式不同而已。这种基于词表的方法，前提是有一个已经分的较好的词表，然后
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2023-09-13 20:45:53
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NLP底层任务----分词算法简介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95%以上，说复杂是因为剩下的5%很难有突破，主要因为三点：粒度，不同应用对粒度的要求不一样，比如“苹果手机”可以是一个词也可以是两个词歧义，比如“下雨天
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2023-07-07 20:43:18
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规则分词规则分词是一种机械分词方法，主要通过维护词典，在切分语句时将语句的每个字符串和词表中的词逐一匹配找到则切分，找不到则不切分。 具体包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向最大匹配法正向最大匹配算法描述①从左向右取待切分汉语句的m 个字符作为匹配字段， m 为机器词典中最长词条的 字符数。 ②查找机器词典并进行匹配。 若匹配成功， 则将这个匹配字段作为一个词切分出来。 若匹配不成功，则将这个
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2023-11-17 14:46:37
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常见的分词算法：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法。
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2023-06-02 10:26:23
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nlp中文分词（jieba和pyltp）
分词是中文自然语言处理的基础。目前常用的分词算法有1.张华平博士的NShort中文分词算法。2.基于条件随机场（CRF）的中文分词算法。这两种算法的代表工具包分别是jieba分词系统和哈工大的LTP语言技术平台。下面就分别演示这两个工具的使用方法。jieba包有两个分词函数，cut和cut_for_search，后者主要为搜索引擎设计，粒
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2023-07-08 17:25:48
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基于词表的分词方法正向最大匹配算法FMM从左到右扫描文本，得到词的最大匹配。案例分析： 用正向最大匹配法对“秦皇岛今天晴空万里”进行中文分词，见下表。 词典 ：“秦皇岛”“岛”“今天”“天晴”“晴空万里”“万里”…… 根据当前词典，单词扫描的最大长度 max=4正向最大匹配函数：def FMM(dict, sentence): # 正向最大匹配算法FMM函数，参数dict: 词典 ，参数sente
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2024-05-20 20:05:57
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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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# NLP分词算法概述
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交叉领域，分词是其中的一项重要任务。分词的目的是将一段连续的文本切分成有意义的词汇，特别是在汉语等没有明显分隔符的语言中尤为重要。本文将介绍常见的分词算法，并提供代码示例以帮助理解。
## 1. 分词的重要性
分词不仅是信息处理的基础，更是文本分析、机器学习、搜索引擎和自然语言理解的前提。通过将文本切分为词汇单元，计算机可以
原创
2024-10-05 05:35:02
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Task2 特征提取 (2 days)1. 分词 1.1 分词概念 1.2 词、字符频率统计 2. unigram、bigram、trigram 2.1 语言模型中unigram、bigram、trigram的概念 2.2 unigram、bigram频率统计；（可以使用Python中的
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2024-02-05 14:57:13
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库如其名，Jieba库主要用于中文分词，Jieba函数的处理过程就像结巴一样，一个接一个的产生词语。是目前非常好用的Python中文分词组件。 Jieba分词支持四种模式：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的词语都
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2024-06-08 13:28:40
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1. 基本文本处理技能——中文分词1.1 分词的概念 中文分词，即Chinese Word Segmentation，即将一个汉字序列进行切分，得到一个个单独的词。根据中文的特点，可以将分词算法分为四大类：1）基于规则的分词方法；2）基于统计的分词方法；3）基于语义的分词方法；4）基于理解的分词方法。下面对这几种方法分别进行总结：1）基于
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2024-06-03 11:31:54
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文本分类 （Text Classification 或 Text Categorization，TC）指计算机将载有信息的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几类别主题的过程，实现这一过程的算法模型叫做分类器。基本分类根据预定义的类别不同，文本分类分两种：二分类和多分类，多分类可以通过二分类来实现。根据文本的标注类别上来讲，文本分类又可以分为单标签和多标签，因为很多文本同时可以关联到多个
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2023-09-18 14:54:36
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CRF：条件随机场，一种机器学习技术。给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量的条件概率分布模型。以一组词性标注为例，给定输入X={我，喜欢，学习}，那么输出为Y={名词，动词，名词}的概率应该为最大。输入序列X又称为观测序列，输出序列Y又称为状态序列。这个状态序列构成马尔可夫随机场，所以根据观测序列，得出状态序列的概率就包括，前一个状态转化为后一状态的概率（即转移概率）和状态变量到观测变量
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2023-12-16 20:06:58
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大家好，我是半虹，这篇文章来讲分词算法1 概述所谓分词就是将文本段落分解成基本语言单位，这里的基本单位也可以称为词元在上篇文章，我们主要从分词过程的角度出发，介绍了一些不同类型的分词算法而本篇文章，我们将要从分词结果的角度出发，来介绍一些不同粒度的分词算法 2 按粒度划分分词算法按照粒度可以分为以下三类：词粒度、字粒度、子词粒度，下面会逐一进行讨论 2.1 词粒度基于词粒度
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2023-08-18 15:30:03
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一、基本文本处理技能分词的概念 中文和英文不同，英文中句子天然已经分割为单词，但是中文中字与字之间紧紧连在一起，需要进行分词，分词算法有：基于字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的算法分词的正向最大匹配 分词的正向最大匹配是基于分治和贪婪两种算法思想，若不设立最大的处理长度，就是贪婪的思想，具体是先以整句为单位，就去词典匹配，若匹配不到，就减少句子长度进行匹配，若匹配到，句子起点后移，继续递归
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2024-06-03 11:07:06
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前面的内容我们以算法为主，主要讲解了HMM和CRF算法，为了解决HMM的问题，使用了EM算法，但是整个HMM算法是产生式模型的，计算量大和复杂，因此为了解决这个问题，我们引入了CRF算法，该算法是借鉴了最大熵模型的算法，然后在HMM的基础上加入了概率图模型和团的概念，使的最后模型称为判别式模型了，因此各方面的问题都得到而来解决，所以CRF得到了大量的应用，前面的就是总结了四个算法，下面我么就开始真
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2023-10-09 22:17:48
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中文分词的研究经历了二十多年，基本上可以分为如下三个流派。1.机械式分词法(基于字典)。机械分词的原理是将文档中的字符串与词典中的词条进行逐一匹配，如果词典中找到某个字符串，则匹配成功，可以切分，否则不予切分。基于词典的机械分词法，实现简单、实用性强，但机械分词法的最大的缺点是词典的完备性不能得到保证。2.基于语法和规则的分词法。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息
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2023-09-27 07:13:45
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NLP(1) | 词向量one hot编码词向量编码思想分词的概念 简单来说就是把词进行分开，分词的难点： 1.如何避免歧义，如：“白开水不如果汁甜”。如何让机器避免将“如果”分到一起。 2.如何识别未登录词，并判断词性（人物，地点） 解决歧义的方法有很多，使用n_gram模型或者概率统计在解决歧义的作用下很好实现，如下面要介绍的HMM和CRF
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2024-04-02 22:22:08
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文章目录一.中文分词简介二.规则分词1.正向最大匹配法2.逆向最大匹配法3.双向最大匹配法三.统计分词1.语言模型2.HMM模型3.其他统计分词算法四.混合分词 一.中文分词简介“词”这个概念一直是汉语语言学界纠缠不清而又绕不开的问题。“词是什么”（词的抽象定义）和“什么是词”（词的具体界定），这两个基本问题迄今为止也未能有一个权威、明确的表述，更无法拿出令大众认同的词表来。主要难点在于汉语结构
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2023-09-05 13:53:16
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