1、基本术语： （1）分词 分词常用手段：基于字典的最长串匹配，但歧义分词很难。比如：美国/会/通过法案。美/国会/通过法案。 （2）词性标注 词性：动词、名词、形容词等 目的：表征词的一种隐藏状态，隐藏状态构成的转移就构成了状态转移序列。比如：我/r爱/v中国/ns。其中，ns代表名词，v是动词，ns，v都是标注。 （3）命名实体识别 指从文本中识别具有特定类别的实体（通常是名词），例如人名、地
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2023-11-20 09:18:02
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第五章 词类标注词类(Part-of-Speech, POS)，能够提供关于单词及其近邻成分的大量有用信息。词类标注的方法：手写规则(基于规则标注)，统计方法(隐式马尔科夫模型标注HMM，最大熵标注，基于转换的标注，基于记忆的标注)。5.1 英语词的分类词类是根据单词的句法功能和形态功能来定义的。分为两大类：封闭类和开放类。前者是单词成员相对固定的词类，又称虚词，如介词，一般很短，在语法中表示结构
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2023-12-03 13:03:00
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HANLP分词工具是一种自然语言处理（NLP）技术，主要用于将一段文字分解成可识别的词汇单位。在进行汉字文本处理时，由于汉字的连续性与组合多样性，分词工作显得尤为重要。然而，很多初学者在使用HANLP进行分词时，面临着分类、准确性和多样化的挑战。因此，本文将详细探讨如何解决“HANLP分词类别”问题，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析以及扩展讨论。
## 背景描述
在当前信息
目录1. 什么是词性标注？2. 词性标注的难点2.1 兼类现象2.1.1 英语词的兼类现象2.1.2 汉语词的兼类现象3. 词性标记集4. 基于HMM的词性标注4.1 什么是基于HMM的词性标注？4.1.1 HMM的提出4.1.2 数学角度4.1.3 Maekov模型4.2 HMM的形式化描述4.2.1 几个概率4.2.2 三大问题的解决方案4.3 参数估计4.4 维特比(viterbi)算法求
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2024-06-15 16:46:51
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中文分词基本算法主要分类基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、（传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统，按下不表）1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法）定义:按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。按照扫描方向的不同：正向匹配和逆向匹配按照长度的不同：最大匹配和最小匹配1.1正向最大匹配思想MM1》从左
1. RestClient查询文档文档的查询同样适用 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括：1）准备Request对象2）准备请求参数3）发起请求4）解析响应1.1.快速入门我们以match_all查询为例1.1.1. 发起查询请求代码解读：第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含
背景:公司最近采用Elasticsearch搜索，以前一直没有深入的了解过，今天看了一下Elasticsearch文本分析这一块，记录自己的理解，也为大家分享自己的见解 分词是针对于文字内容的，所以这里只说文本类型，说起分词，首先来说一下es中的类型，es以前的文本类型是String类型，后来将String类型一分为二，改为keyword与text类
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2024-03-22 16:01:55
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文档(Document)：一般搜索引擎的处理对象是互联网网页，而文档这个概念要更宽泛些，代表以文本形式存在的存储对象，相比网页来说，涵盖更多种形式，比如Word，PDF，html，XML等不同格式的文件都可以称之为文档。再比如一封邮件，一条短信，一条微博也可以称之为文档。 文档集合(Document Co
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2024-07-22 17:28:39
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文章目录1、全文搜索说明2、单机安装（非集群）3、基本概念4、基本使用5、搜索的简单使用6、分词器7、字段类型8、Kibana的简单实用9、批量导入测试数据10、高级查询11、Elasticsearch的高级使用12、springboot整合Elasticsearch13、集群14、Elasticsearch原理 1、全文搜索说明搜索，如果是结构化数据库，那么要搜索的内容一般是某个或多个字段，如
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2024-07-03 10:38:13
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原创
2022-07-15 10:14:24
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第一章 Java基础一、java基础1.HashMap结构1.1 知识点： 数组默认长度16，扩容因子12，当有冲突就转为链表，链表长度超过8就转变为红黑树，或者数组长度达到64也会转变为红黑树。1.2 高效记忆： 数组里石榴(16)扩(扩容因子)散的香味吸引了蚁儿(12)来吃，越来越多的蚁儿形成链(链表)条一样长，戴上眼镜(8)仔细看的话，蚁儿聚集起来后像螺丝(64)转呀转，转成了一颗树(红
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2024-07-11 06:33:17
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分词就是在动词后加上-ing或-ed，起形容词的作用。分词的种类分词有以下两种：在动词后加上-ing的现在分词在动词后加上-ed或不规则的过去分词1、现在分词例“睡觉的孩子”，用“a sleep baby”是错误的，sleep是动词。可以写成“a sleeping baby”，分词sleeping是“正在睡觉的”意思，表示现在进行时，所以叫做现在分词。记住，现在分词就是动词变成了含有主动、进行意思
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2023-09-23 09:55:15
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中文搜索引擎之文本分类
作者：Kelvin from Hour41 文本分类就是根据预先定义的主题类别，按照一定的规则将文档集合中未知类别的文本自动确定一个类别，涉及数据挖掘、计算语义学、信息学、人工智能等个学科，是自然语言处理的一个重要应用领域。 目前，越来越多的统计分类方法、机器学习方法、数据挖掘技术和其它的新技术被应用到文本自动分类领域中，如：回归模型、最近邻分类器、规则学习算法、相
1、分词可分为三个流派：规则分词，统计分词， 混合分词。规则分词是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，其实现简单高效，但对新词很难进行处理。随后统计机器学习技术的兴起，应用于分词任务上后，就有了统计分词，能够较好应对新词发现等特殊场景。然而实践中，单纯的统计分词也有缺陷，那就是太过于依赖语料的质量，因此实践中多是采用这两种方法的结合， 即混合分词。1.1 规则分词基于规则的分词是一种机械分
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2023-12-15 21:27:02
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修饰动词、形容词、副词、介词短语以及整个句子。7.及物动词后接名词，.
原创
2023-05-23 10:18:52
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## Python对作家词类分析有什么用
### 引言
作家词类分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它主要是对文本进行分词和词性标注，以提取文本中的词汇信息和语义信息。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了多种工具和库来进行作家词类分析。本文将介绍Python在作家词类分析方面的应用和工具。
### 作家词类分析的定义和作用
作家词类分析是指将一个句子或者一个文
原创
2023-08-24 09:11:36
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关键词是指能反映文本主题或者意思的词语，如论文中的Keyword字段。大多数人写文章的时候，不会像写论文的那样明确的指出文章的关键词是什么，关键词自动提取任务正是在这种背景下产生的。 目前，关键词自动提取方法分为两类：1)关键词分配，预先定义一个关键词词库，对于一篇文章，从词库中选取若干词语作为文章的关键词;2)关键词抽取，从文章的内容中抽取一些词语作为关键词。 NLPIR/ICTCLAS
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2024-03-19 11:27:18
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诗词类别补充 爬取对应的唐代，宋代，元代，明代，清代的诗词类别 网站爬取的页面如下： 爬取代码： 不在重复爬取之前爬过的数据，直接爬取需要的分类信息 import requests from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree header
原创
2022-09-23 18:22:13
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目录一、分词基础二、分词组件1、Analyzer（分析器）2、Tokenizer（分词器）3、Token Filter（令牌过滤器）4、Char Filter（字符过滤器）三、分词策略与配置四、分词测试与调试五、中文分词支持六、分词优化 一、分词基础分词 (Tokenization) 是将文本字符串拆分成独立的词汇或术语的过程。在 Elasticsearch 中，分词通常发生在索引文档时，确保搜
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2024-06-18 10:25:13
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一位网友推荐了SCWS分词系统，看着挺不错，在这里记一下。 最近做实验，苦于php分词的问题，从网上找了很多，但都不行，导致试验结果不是很好，今天早晨抱着不放弃的努力，又试着重网上找开源的php分词词库，终于功夫不负有心人。
原创
2022-02-21 16:31:09
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