Java分布式中文分词组件 - word分词word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为，能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境，能灵活指定多种分词算法，能使用refine功能灵
转载
2023-06-22 21:57:05
562阅读
# Java 结巴分词词性分析：深入理解中文文本处理
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，中文文本处理因其复杂的语言结构而具有挑战性。结巴分词（jieba）是一个广泛使用的中文处理工具，它能够有效地进行分词和词性标注。本文将介绍如何在 Java 中使用结巴分词进行中文文本的分词和词性分析，并通过代码示例来说明。同时，我们还将创建一个简单的甘特图和状态图来可视化整个过程。
## 结巴分词
原创
2024-10-14 05:58:54
109阅读
前言在博客网站构建的时候我们需要针对文章做检索，由于在检索的时候不可能检索所有文章的所有内容，所以我们采用关键词的检索，而且我们也需要将关键词放在网站的meta当中，提高网站在收索引擎中的权值。那么我们需要从文章中提取关键词的方案，首先想到的就是中文分词由于我们查找的关键词不是一般词语，而是相对来说比较偏技术的词语，而正常的可以生成词云的单词反而不是我们需要的对象，而这类技术词库要么自己训练，要么
首先这个词典管理类Dictionary类采用的设计模式是单立模式，实现的代码：1. /*
2. * 词典单子实例
3. */
4. private static final Dictionary singleton;
5.
6. /*
7. * 词典初始化
8. */
9. static{
10. new Dictionary();
11. }
12. pri
转载
2024-03-06 10:08:34
47阅读
在Java开发中无论是内置的分析器（analyzer），还是自定义的分析器（analyzer），都由三种构件块组成的：character filters ， tokenizers ， token filters。 内置的analyzer将这些构建块预先打包到适合不同语言和文本类型的analyzer中。Character filters （字符过滤器）字符过滤器以字符流的形式接收原始文本，并可以通
转载
2023-07-15 20:47:04
290阅读
分词器代码 1 package www.ygh.fenciqiUtils;
2
3 import java.io.FileReader;
4 import java.util.ArrayList;
5 import java.util.IdentityHashMap;
6 import java.util.List;
7 import java.util.Map;
jieba“结巴”中文分词：做最好的 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.Scroll down for English documentation.特点支持三种分
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的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义。具体来说，分词过程不会借助于词频查找最大概率路径，亦不会使用HMM；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持添加自定义词典和自定义词MIT 授权协议算法基于前缀词典实现高效
转载
2023-12-22 21:38:54
78阅读
1 import jieba 2 3 import jieba.analyse 4 5 import jieba.posseg 6 7 8 9 def dosegment_all(sentence): 10 11 ''' 12 13 带词性标注，对句子进行分词，不排除停词等 14 15 :param
原创
2022-06-27 20:17:12
1870阅读
# Java Jieba 分词器词性分析
在文本处理和自然语言处理的领域中，分词是一个非常重要的步骤。尤其在汉语中，词与词之间没有明显的分隔符，这使得分词变得尤为关键。Jieba 是 Python 中广受欢迎的分词库，而 Java Jieba 是其在 Java 中的实现。本文将介绍 Java Jieba 的基本用法，并展示如何提取词性。
## Jieba 分词器概述
Jieba 分词器能够通
import jiebaimport jieba.posseg as psegwords = pseg.cut("我爱毛主席北京
原创
2022-11-16 19:42:43
133阅读
# Python 中文分词与词性标注的实现
在处理中文文本时，分词和词性标注是两个非常重要的步骤。今天，我们将一起学习如何使用 Python 实现中文分词和词性标注。首先，我们将概述整个过程的步骤，然后深入了解每一步的代码实现。
## 整体流程
以下是实现中文分词和词性标注的整体流程示意图和步骤：
### 步骤流程图
```mermaid
erDiagram
过程 {
原创
2024-09-26 07:33:40
38阅读
# Python中的词性划分：技术、应用和示例
## 介绍
在自然语言处理（NLP）中，词性标注（Part-of-Speech Tagging）是将文本中的每个单词标注为其对应词性的过程，常见的词性包括名词、动词、形容词等。词性标注不仅有助于理解句子的结构，还在文本分析、信息提取等领域中起着重要作用。
本文旨在介绍Python中实现词性划分的方法，并提供一些示例代码，帮助您更好地理解这一概念
# 如何实现“java英文分词与词性标注”
## 一、流程概述
在实现java英文分词与词性标注功能时，我们可以使用开源库Stanford NLP。下面是整个流程的步骤概括：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入Stanford NLP的依赖库 |
| 2 | 创建分词器和词性标注器对象 |
| 3 | 对文本进行分词 |
| 4 | 对分词结果进行词性标注
原创
2024-05-16 04:05:31
112阅读
1. 分词（Word Cut）英文：单词组成句子，单词之间由空格隔开中文：字、词、句、段、篇词：有意义的字组合分词：将不同的词分隔开，将句子分解为词和标点符号英文分词：根据空格 中文分词：三类算法中文分词难点：歧义识别、未登录词 中文分词的好坏：歧义词识别和未登录词的识别准确率分词工具：Jieba，SnowNLP，NlPIR，LTP，NLTK。2. 词性标注（POS Tag）词性也称为词类或词汇
转载
2023-07-21 15:18:42
248阅读
分词技术是NLP领域中十分关键的一部分，无论是使用机器学习还是深度学习，分词的效果好坏直接影响到最终结果。在中文领域中最常用的分词工具是结巴分词（jieba）,下面简单的介绍下分词的技术以及jieba的原理和代码分析，主要是添加了一些注释，仅供参考。中文分词目前中文分词技术主要分为两类，基于词典的分词方法，基于概率统计的分词方法。基于词典分词 顾名思义，根据已有词典进行分词，类似于查字典。基于词典
转载
2023-12-14 13:14:09
162阅读
结巴分词在SEO中可以应用于分析/提取文章关键词、关键词归类、标题重写、文章伪原创等等方面，用处非常多。具体结巴分词项目：https://github.com/fxsjy/jieba安装方法：以mac系统为例(因为自己用mac系统)：在终端输入：[Asm] 纯文本查看 复制代码pip3 install jieba -i http://pypi.douban.com/simple --trusted
转载
2024-08-14 15:35:28
31阅读
词性: 语言中对词的一种分类方法，以语法特征为主要依据、兼顾词汇意义对词进行划分的结果, 常见的词性有14种, 如: 名词, 动词, 形容词等.顾名思义, 词性标注(Part-Of-Speech tagging, 简称POS)就是标注出一段文本中每个词汇的词性.举个栗子:我爱自然语言处理
==>
我/rr, 爱/v, 自然语言/n, 处理/vn
rr: 人称代词
v: 动词
n: 名词
转载
2023-10-13 23:32:05
756阅读
# 实现"pyhanlp分词 不显示词性"教程
## 1. 整件事情的流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------ |
| 1 | 导入pyhanlp库 |
| 2 | 初始化分词器 |
| 3 | 对文本进行分词处理 |
| 4 | 输出分词结果 |
## 2. 每
原创
2024-04-17 04:37:06
57阅读
本篇分享一个hanlp分词工具应用的案例，简单来说就是做一图库，让商家轻松方便的配置商品的图片，最好是可以一键完成配置的。先看一下效果图吧： 商品单个推荐效果：匹配度高的放在最前面 这个想法很好，那怎么实现了。分析了一下解决方案步骤： 1、图库建设：至少要有图片吧，图片肯定要有关联的商品名称、商品类别、商品规格、关键字等信息。 2、商品分词算法：由于商品名称
