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
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2023-12-14 13:14:09
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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
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2024-08-14 15:35:28
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# 如何使用 Python 的 Jieba 库获取词性
在自然语言处理中，词性标注是一个重要的步骤，它帮助我们理解文本中每个词的功能和用法。Jieba 是一个非常流行的中文分词工具，它也提供了词性标注的功能。在本文中，我们将详细介绍如何使用 Jieba 获取词性。
## 流程概述
本文将按照以下步骤来实现词性获取：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-01 06:49:50
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# Hanlp 不分词获取词性
在自然语言处理领域，分词是一个非常重要的任务，它可以将一个句子拆分成一个个独立的词语，方便后续的处理。而词性标注则是指对分词结果中的每个词语进行标注，使得我们可以更好地理解句子的语法结构和意义。Hanlp是一个优秀的自然语言处理工具包，可以帮助我们进行中文文本的分词和词性标注。但是有时候我们不需要进行分词，只想直接获取词性，那么该如何使用Hanlp呢？本文将介绍如
原创
2024-03-04 05:12:05
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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
Hello，World！从去年开始学习Python，在长久的学习过程中，发现了许多有趣的知识，不断充实自己。今天我所写的内容也是极具趣味性，关于优秀的中文分词库——jieba库。?关于Jieba ?什么是jieba？1、jieba 是目前表现较为不错的 Python 中文分词组件，它主要有以下特性：中文文本需要通过分词获得单个的词语j
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2023-11-15 15:04:22
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分词器代码 1 package www.ygh.fenciqiUtils;
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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
Java 结巴分词根据词性取词的描述
在处理中文文本分析时，分词是基础而关键的一步。结巴分词是一个在Java生态中广泛使用的开源库，它提供了灵活且高效的中文分词功能。通过结合词性标注，我们可以在分词的基础上进行更深层次的语言处理，比如信息提取、情感分析等。本文将详细记录如何在Java中实现基于词性的结巴分词。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境已经准备好。在此过程中，
# 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
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
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# Java 获取词性标注的科普文章
词性标注是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它的目的是给句子中的每一个词汇赋予一个表示词性的信息，例如名词、动词、形容词等。在 Java 中，有多种库可以实现词性标注的功能，最常用的库之一是 Stanford CoreNLP。本文将介绍如何在 Java 中使用 Stanford CoreNLP 进行词性标注，并提供相应的代码示例。
## 一、Stan
import jieba.posseg as possegres = posseg.cut("我是中国人")print(type(res))for word, flag in res: print(word, flag)
原创
2022-11-16 19:46:18
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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
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2023-12-22 21:38:54
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在做实际项目中，经常用到文本分析过程中的结巴分词功能，为了更好的得到结果，需要限定分词词性，接替可参见之间的博客
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2020-02-23 15:17:17
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1、闲话最近在学编译原理，需要用语言实现一个词法分析器，其实挺简单的，主要涉及一些语言字符串操作处理，如果会正则表达式的话，感觉实现这个会很简单，但是我并不会啊，然后自己用java实现了，也算是加强了对java的一些字符操作方法的使用。实现这个分析器，算法上基本上没什么难度，但是其中涉及的一些逻辑上的思考，说白了就是这么多种情况，有写情况还有交叉部分，你怎么让自己不绕进去，并且用代码实现自己的对这
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2023-07-24 15:23:19
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# 使用 Python 结巴库获取词性解析
在自然语言处理（NLP）中，获取词性的任务非常重要，尤其是在文本分析和信息提取等应用场景中。Python 中的结巴分词库是一个非常流行且强大的中文分词工具，它不仅支持精确的分词，还能获取每个词的词性。对于刚入行的小白，下面我们将详细介绍如何使用结巴分词库获取词性。
## 流程概述
首先，我们将整个任务拆分成几个主要步骤，具体流程如下表所示：
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jieba分词特点支持四种分词模式：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；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。paddle模式利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddle
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2024-01-08 19:19:44
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文本知识提取目录1.安装jieba2.TF-IDF算法2.1算法的定义2.2算法的应用（1）词性标注（2）去停用词（3）关键词提取1.安装jiebaJieba分词官网：https://github.com/fxsjy/jieba解压到相应文件夹 ，打开控制台切换到setup所在的路径，然后 输入python setup.py install 进行安装测试安装成功 2.
jieba（结巴）是一个强大的分词库，完美支持中文分词，本文对其基本用法做一个简要总结。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；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。支持繁体分词支持自定义词典MIT 授权协议安装jiebapip install
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2023-10-25 05:27:19
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