中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块,在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词。本文详细介绍现在非常流行的且开源的分词器结巴jieba分词器,并使用python实战介绍。jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径,找出基于词频的最大切分组
转载 2023-10-29 23:42:11
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上一篇文章说到结巴分词用了包装实现了在 get_DAG 函数执行生成了 trie 树。在这篇文章中我们要研究一下jieba分词中的 DAG(有向无环图,全称:directed acyclic graphs )。在 cut 函数使用正则表达式把文本切分成一个一个短语和句子后,再用 __cut_DAG 函数对其进行分词。这些句子和短语就是 所谓的 sentence。每
引言本文使用的开源项目库如下:1.MySQL数据实时同步到elasticsearch的工具库:go-mysql-elasticsearch 2.elasticsearch 中文分词插件:elasticsearch-analysis-ik温馨提示:本文使用的是7.17.3版本的elasticsearch,故安装的IK分词器插件也是7.17.3版本的,小伙伴们可以根据自身elasticsearch版本
# Java Jieba分词器使用指南 Jieba分词器是一个广泛使用的中文分词工具,它能有效地将连续的汉字文本切分为更小的有意义的单元(词汇)。在Java中使用Jieba分词器,可以帮助我们在文本分析和自然语言处理任务中获得更好的效果。本文将介绍如何在Java中使用Jieba分词器,并提供相关的代码示例。 ## 1. 引入依赖 要在Java项目中使用Jieba分词器,首先需要引入相关的依赖
原创 2024-09-05 04:30:35
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# 如何在Java中实现Jieba分词器 在自然语言处理(NLP)中,分词是将文本切分成单词的过程。而Jieba是一个流行的中文分词库,广泛应用于文本处理和分析。虽然Jieba是用Python实现的,但我们可以通过Java调用其功能。本文将带领你一步一步地在Java中使用Jieba分词器。 ## 整体流程 以下是实现Jieba分词器的主要步骤: | 步骤 | 描述
原创 10月前
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# 使用 Jieba 分词器在 Java 中进行中文文本处理 在自然语言处理领域,分词是一个基础而重要的任务。对于中文文本分词,我们可以使用开源库 Jieba。虽然 Jieba 是用 Python 编写的,但我们可以通过 Java 的 JNI(Java Native Interface)或者 HTTP API 来使用它。本篇文章将重点介绍如何在 Java 中使用 Jieba 分词器,并通过示例来
原创 11月前
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一、查找官方文档1.百度2.完整文档:https://github.com/fxsjy/jieba  二、介绍1.简介 jieba(中文意思是“结巴”)中文文本切分:打造成最好的Python中文分词模块。2.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,
转载 2023-09-07 17:51:13
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在所有人类语言中,一句话、一段文本、一篇文章都是有一个个的词组成的。词是包含独立意义的最小文本单元,将长文本拆分成单个独立的词汇的过程叫做分词分词之后,文本原本的语义将被拆分到在更加精细化的各个独立词汇中,词汇的结构比长文本简单,对于计算机而言,更容易理解和分析,所以,分词往往是自然语言处理的第一步。对于英文文本,句子中的词汇可以通过空格很容易得进行划分,但是在我们中文中则不然,没有明显的划分标
好玩的分词——python jieba分词模块的基本用法 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。 安装jiebapip install jieba 简单用法结巴分词分为三种模式:精确模式(默认)、全模式和搜索引擎模式,下面对这三种模式分别举例介绍: 精确模式 import jieba s = u'我想和女朋友一起去北京故宫博物院参观和
转载 2023-10-02 22:22:03
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文章目录一、jieba简介二、jieba的使用1. 精确模式分词2. 全模式分词3. 搜索引擎模式分词4. 使用用户自定义分词三、hanlp简介四、hanlp的使用1. 使用hanlp进行中文分词2. 使用hanlp进行英文分词五、命名实体识别六、词性标注 一、jieba简介jieba是一个常用的中文分词python库#安装jieba库 pip install jieba#使用jieba库 im
jiebajieba分词的算法主要有以下三种:1、基于统计词典,构造前缀词典,基于前缀词典对句子进行切分,得到所有切分可能,根据切分位置,构造一个有向无环图(DAG); 2、基于DAG图,采用动态规划计算最大概率路径(最有可能的分词结果),根据最大概率路径分词; 3、对于新词(词库中没有的词),采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。jieba分词接下来我们进行jieba分词练习,第一步首先引
jieba分词jieba分词可以参考官方提供的github地址:https://github.com/fxsjy/jieba结巴分词0.4版本以上支持四种分词模式: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Pad
elasticsearch使用中文分词器和拼音分词器,自定义分词器 1. 到github 下载分词器 上面有已经编译好打好的包。下载后在es安装目录下的plugins/目录下创建ik和pinyin两个文件夹,把下载好的zip包解压在里面。重启es就会生效了。github上readme.txt文件里有使用说明。注意下载的时候下载版本对应的,比如我
转载 2024-04-02 00:03:13
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一、IK分词器全民制作人,大家好,我是练习时长2年半的个人练习生亚瑟王,喜欢ES、钢琴、鼓励队友。ES默认的standard分词器对中文不友好,会将中文分割成一个个汉字。对于中文分词,目前比较常用的是IK分词器。IK分词器的作者对这个项目维护的比较积极,能紧跟ES的最新版本。安装IK分词器的教程网上太多了,我这里就不再赘述了。本篇博客仅仅记录我自己学习IK的一些小小心得。1. 创建测试的Mappi
最近因业务中需要对数据库里面的数据进行多维度检索,完全依赖SQL已经无法满足业务的需求了,显然我们需要搜索技术的支持。这玩意也没啥可技术调研的,基本上就如下几种方案:自己搭建搜索引擎,采用ElasticSearch自己搭建搜索引擎,采用Solr使用云服务,使用阿里云的开放搜索产品或者ES产品业务场景:不需要数据实时同步数据量小、访问频次低,因此单机即可能提供各个字段的多维度模糊查询能简单快速上手,
jieba分词算法 主要有以下三步: 1.基于统计词典,构造前缀词典,基于前缀词典对句子进行切分,得到所有切分可能,根据切分位置,构造一个有向无环图(DAG); 2.基于DAG图,采用动态规划计算最大概率路径(最有可能的分词结果),根据最大概率路径分词; 3.对于新词(词库中没有的词),采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。import jieba import jieba.posseg
# 使用Jieba中文分词器在Java中的实现 Jieba是一个非常流行的中文分词工具,最开始是用Python开发的,但我们也可以在Java中使用类似的功能。今天,我将向你介绍如何在Java中实现Jieba中文分词器的基本步骤,以及每一步的代码实现和解释。 ## 整体流程 在开始之前,我们先来看一下整个实现的流程: ```mermaid flowchart TD A[开始] -->
原创 9月前
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# 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
原创 8月前
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在上一篇說的猜你喜歡功能中,又加了新的需求,需要對關鍵詞進行分詞,擴大推薦文章的范圍,這樣能夠拓展用戶的喜歡范圍,這時候我就想到可以用jieba分詞對中文進行分詞,同樣的需要去官網下載源碼,這樣方便自己對源碼的修改以達到自己的目的。這里,我需要判斷切分出來的詞是否是無意義的詞,就需要對切出來的詞進行篩選,這時候,jieba分詞的一個屬性就體現出它的強大之處了,jieba分詞會將切分出來的詞進行詞性
# 如何在Java中集成Jieba分词器 Jieba分词器是一个非常流行的中文分词工具。在Java中集成Jieba分词器并不是一件复杂的事情,下面我会详细介绍整个流程以及每一步所需的代码和说明。 ## 整体流程 在开始之前,我们把整个流程总结成一个表格,方便我们清楚地了解每一步的作用。 | 步骤 | 描述 | |------|----------
原创 2024-09-11 03:16:13
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