2021SC@SDUSC 2021SC@SDUSC 本文主要解决分词的另一块：未登陆词，也就是我们常说的新词。对于这些新词，我们前面所说的前缀词典中是不存在的，那么之前的分词方法自然就不能适用了。为了解决这一问题，jieba使用了隐马尔科夫（HMM）模型。在上上篇博客也曾经提到过。这篇文章会详细讲下发现新词的函数代码。搜索引擎模式的分词方法在一些业务场景是需要的，但是它的进一步切分方法比较粗暴，这
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2024-05-29 11:35:06
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在前面的 jieba 分词源代码研读系列中，提出了一个问题即结巴分词对于未登录词的分词表现有待改进。所谓工欲善其事，必先利其器。在探寻解决之道前，我们先研究一下HMM三大算法中的最后一个：向前-向后算法。这个算法解决的问题是 在已经知道输出序列和状态序列后找出一个最匹配的HMM模型即HMM的学习问题。顾名思义 向前-向后算法中的向前即前向算法。而向后算法也和前向算法类似，不同点在于后向算法在初始化
jieba库的使用和好玩的词云一、jieba库使用（1）安装：输入命令：pip install jieba(如图：在后面加上所示网址超级快） （2）jieba库常用函数jieba库分词的三种模式： 1、精准模式：把文本精准地分开，不存在冗余 2、全模式：把文中所有可能的词语都扫描出来，存在冗余 3、搜索引擎模式：在精准模式的基础上，再次对长词进行切分 精准
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2023-12-19 15:20:14
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# Python 中文分词与自定义词库
中文分词是中文文本处理的重要环节，因为中文没有空格来划分词语，不同的分词方式会影响后续的文本分析、情感分析、机器翻译等任务。在 Python 中，有多种库可以实现中文分词，其中较为常用的包括 `jieba` 和 `thulac`。本文将详细介绍如何使用 Python 的 `jieba` 库进行中文分词，并说明如何自定义词库以提高分词的精度。
## 安装与
原创
2024-09-30 03:50:57
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Jieba分词是一个非常强大的中文分词库，通常用于文本分析和自然语言处理。为了使Jieba更好地适应我们的业务需求，特别是需要对特定领域的术语进行准确处理时，我们需要加载自定义词典。今天，我们就来探讨在Java环境中如何实现“jieba分词加载自定义词典”的过程。
### 问题背景
在我们的项目中，利用Jieba分词进行中文文本分析已经成为常态。然而，由于我们的文本数据中包含许多特定领域的术语，
基于python的jieba包中文分词jieba包载入词典调整词典1、add_word()2、del_word()3、get_FREQ()4、suggest_freq() jieba包载入词典开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率。可通过以下方法引入词典。jieba.load_userdict(
2021SC@SDUSC 2021SC@SDUSC 之前三篇博客中分析的前缀词典、有向无环图和寻找最大概率路径的方法其实都是在函数__cut_DAG(self, sentence)中调用的，首先构建前缀词典，其次构建有向无环图，然后计算最大概率路径，最后基于最大概率路径进行分词，如果遇到未登录词，则调用HMM模型（隐马尔克夫模型）进行切分。其实也就是再对词进行切分。 对于未登录词（注意：未登录词不
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2023-11-01 22:42:36
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# jieba分词器自定义词典在Java中的实现
jieba 分词是一个高效的中文分词工具，广泛应用于自然语言处理的多个领域。在实际应用场景中，jieba 提供了自定义词典的功能，这对于处理特定领域的词汇至关重要。本文将介绍如何在 Java 中使用 jieba 分词器，并演示如何自定义词典来提升分词的准确性。
## 什么是 jieba 分词
jieba 分词采用了基于前缀词典的分词算法，并引
IKAnalyzer1.3.4要自定义我们自己的词库，而且我们可以随时新增分词，网上查了一圈没有相关资料，看来只有自己搞定了。这里大家需要熟悉HTTP协议中的Last-Modified、ETags这些概念，这样能更容易理解IKAnalyzer作者的设计思路。 观察了下IKAnalyzer分词器的配置文件IKAnaly
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2023-11-26 14:14:43
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世界是很复杂的，语言对于思想是弱者，世界上有无限多的事物，每个事物有无限多的属性，每个事物又与其他事物发生无限多的关系。 而我们却只能借助有限的符号与声音模糊的标识他们，这种模糊是自然的，并且是会永久模糊下去的客观。 每个人都可以发明概念与符号，而不用与其他人商量，发现一个东西就给他起个名字，给个符号，一词多意是语言对于思想的妥协，不过我关心的不是它叫什么，而是只有一个目的-------
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2024-10-18 17:52:57
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摘要:用商品描述为语料库训练商品词向量为例,分享一下用pyspark自带word2vec+jieba分词训练词向量的流程.工具:python,pyspark,jieba,pandas,numpy数据格式:自定义词典,语料库均为pyspark dataframe,停用辞典不大,直接使用txt.1 create spark我的pyspark参数设置如下: def create_spark()
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2024-07-14 06:22:06
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目录三种分词模式自定义词典使用停用词词典的使用补充知识1.中文语料库：2.中文分词技术2.1 规则分词2.2 统计分词 三种分词模式精确模式：试图将句子最精确地切分开，适合文本分析。全模式：把句子中所有可以成词的词都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义问题。搜索引擎模式 ：在精确模式的基础上，对长词再次进行切分，以提高召回率，适合搜索引擎分词。自定义词典使用当某些特定的词在jieba的词典中没
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2023-11-20 09:06:07
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每年都会涌现一些特殊的流行词，网红，蓝瘦香菇，喊麦，鬼畜，一般不会在ik的原生词典里,所以这样的话自己补充自己的最新的词语，到ik的词库
原创
2022-07-04 10:59:59
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用基本不等式解决极值问题：“当x是正实数时，求函数f(x)=x/(1+x^2)的最大值？”，并用Canvas绘制函数图线验证之。
【问题】当x是正实数时，求函数f(x)=x/(1+x^2)的最大值？【解答】解：f(x)=x/(1+x^2)=1/(x+1/x))<=1/2倍根号下(x*1/x)=1/2所以函数在[0,+∞)的区域最大值为0.5【函数图
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2024-09-11 19:47:41
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写论文的时候，数据处理用jieba分词，建立了自定义词典但怎么也分不出想要的词，搜了半天发现国内基本上没人写这个，所以写下来自用，也分享给做数据处理的小伙伴们。因为是自留，所以会写的比较细一点，看起来会有点啰嗦，如果想节约时间可以只看解决方法部分参考帖子 https://github.com/fxsjy/jieba/issues/967问题：1.这是要处理的文本(举例) ：【我在人民路上
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2024-05-16 21:03:02
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下面给大家介绍一下如何打造自己的coreseek分词词库。 coreseek自身带的词库不是很大，直接使用它分词可能会返回大量没用结果。要想搜索结果准确打造一个专门的分词 词库必不可少。i. 首先到搜狗http://pinyin#sogou#com/dict/下载你要的词库ii. 因为下载回来的词库不是文本文件我们不能直接使用，所以要先转换成文本文件。网上找一个搜狗转 google的小工具，用它把
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2024-06-25 10:53:45
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文章目录如何阅读本文？Hanlp用户自定义词典引用简介操作步骤环境创建编辑词典文件将用户自定义词典路径加入配置文件删除缓存文件 如何阅读本文？首先我们对Hanlp用户词典进行简介，推荐首先阅读链接文章，它是本文的第一来源；环境配置方面分为几个步骤，每个需要动手操作的步骤都用黑体加粗显示，依据这些步骤你完全可以将用户自定义词典创建完成，但是我们建议将分析部分仔细看一看，加深理解；对每一个步骤出现的
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2024-03-04 04:53:35
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如果配置好分词，它会智能分词，对于一些特殊的词句，可能不会分成你想要的词 比如这么一句话，“清池街办新庄村”，配置好分词后，会有如下的结果： 分词后的结果，并没有你想要的“清池街办新庄村”的这个词，这种情况就需要配置自定义的扩展词库了。扩展词库的配置很简单,具体步骤如下：1.前提是你要先配置好分词，分词的配置在上一篇博客中写到搜索引擎solr系列—solr分词配置
2.然后找到你的运行sol
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2023-12-07 12:20:41
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一，分词系统地址：https://github.com/NLPchina/ansj_seg二，为什么选择ansj？1.项目需求：我们平台要做手机售后的舆情分析，即对购买手机的用户的评论进行分析。分析出手机每个模块(比如：相机，充电等。这些大模块还需要细分，比如充电又可以分：充电慢，没有快充等)的好差评，并且计算差评率，供开发后续改进。之前一直是人工分析，随着评论的增加，这一块也是一个很大的工作量。
主要知识点： 知道IK默认的配置文件信息 自定义词库 一、ik配置文件 ik配置文件地址：es/plugins/ik/config目录 IKAnalyzer.cfg.xml：用来配置自定义词库 main.dic：ik原生内置的中文词库，总共有27万多条，只要是这些单词，都会被分在一起 quantifier.dic：放了一
