规则分词规则分词是一种机械分词方法，主要通过维护词典，在切分语句时将语句的每个字符串和词表中的词逐一匹配找到则切分，找不到则不切分。 具体包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向最大匹配法正向最大匹配算法描述①从左向右取待切分汉语句的m 个字符作为匹配字段， m 为机器词典中最长词条的 字符数。 ②查找机器词典并进行匹配。 若匹配成功， 则将这个匹配字段作为一个词切分出来。 若匹配不成功，则将这个
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2023-11-17 14:46:37
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# 自然语言处理中的分词与RNN模型
自然语言处理（NLP）是机器学习的一个重要分支，致力于实现人与计算机之间的自然语言交流。在NLP的多个任务中，分词是处理文本的基础步骤之一，而循环神经网络（RNN）则是一种有效的模型，能够捕获文本数据中的上下文信息。本文将深入探讨分词的概念及其在RNN中的应用，并通过代码示例帮助读者理解。
## 什么是分词？
分词是自然语言处理中的一种技术，特别是在处理
原创
2024-10-23 06:26:30
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本文旨在利用Tensorflow训练一个中文评论情感二分类的循环神经网络,由于分词处理是以字为最小单位的，所以该模型同时也是char-based NLP模型。研究表明，基于字的NLP模型的性能要比基于词的NLP模型好。原因有如下几点：基于词模型的第一个任务就是对句子分词，不同分词工具的分词结果往往不同词是由字组成的，所以词的范围要比字的范围广得多。正因如此，基于词产生的特征向量更为稀疏
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2024-03-18 21:53:16
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上一篇我们讲了N一最短路径方法、基于词的n元文法模型，本节将主要介绍由字构词方法、基于词感知机算法的汉语分词方法、基于字的生成模型和区分式模型相结合的汉语分词方法，下面我们就开始讲解由字构词的方法：由字构词方法由字构词方法的由来其实这个方法我们在前面讲解HMM和CRF时就一直在不停的在使用它，下面我们就详细的讲讲他的实现：第一篇由字构词(Character一basedTaggingZ)的分词论文发
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2024-03-14 11:49:56
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文章目录零、前置知识一、LSTM目标二、LSTM的结构解析门结构的介绍遗忘门（forget gate）输入门（input gate）输出门（output gate）总结一下前馈结构流程三、LSTM变种四、解决问题的思路（从循环神经网络到LSTM）问题一：解决随时间的流动梯度发生的指数级消失或者爆炸的情况问题二：将信息装入长时记忆单元论乘法：论加法：问题三：频繁装填带来的问题问题四：网络如何输出，
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2024-10-25 15:02:11
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是否想过智能键盘上的预测键盘之类的工具如何工作？在本文中，探讨了使用先验信息生成文本的想法。具体来说，将使用Google Colab上的递归神经网络（RNN）和自然语言处理（NLP），从16世纪文献中产生文章。这个想法很简单，将尝试为模型提供莎士比亚剧本的样本，以产生所有假零件，同时保持相同的本地语言。虽然预测性键盘会为可能包含多个单词的不完整句子生成最佳的“单个单词”匹配，但通过使用单个单词生
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2023-08-16 20:23:53
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分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用分词 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成 一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合 成词序列的过程。 中文/n 分词/n 是/v 其他/p 中文/n (信息,n) 处理/v 的 基础，搜索引擎、 机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都 需要用到分词。词性标注
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2023-07-03 13:28:03
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分词通俗的讲就是如何将一个句子划分成词语，大多数情况下不同的划分方式会导致不同的语义。分词方法分类自动分词主要分为三个流派：规则分词、统计分词和混合分词（规则+统计）1、规则分词通过维护一个词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不与切分。属于一种机械分词方法，匹配的方式又分为正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法三种。2、统计分词通过建立统计语言模
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2023-08-31 07:18:22
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分词和词向量数据整理jieba分词不同分词模式自定义词典不足去停用词热点事件自动识别基于词向量的固定表征Word2Vec模型（不足：只利用了局部信息）GloVe（改良：能利用全局信息） 数据整理jieba分词（附上参考链接，里面有很多测试样例）不同分词模式 主要围绕两个函数：jieba.cut(), jieba.cut_for_search()jieba.cut() 第一个参数是需要进行分词的字
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2024-03-03 09:18:04
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第一部分：分词的方法概述基于词表: 正向最大匹配法、逆向最大匹配法基于统计： 基于N-gram语言模型的分词方法基于序列标注: 基于HMM/CRF/DeepLearning的端到端的分词方法第二部分：方法简要说明正向最大匹配法：逆行向最大匹配法： 这种基于词表的方法，前提是有一个已经分的较好的词表，然后匹配。正向与逆向只是匹配的方式不同而已。这种基于词表的方法，前提是有一个已经分的较好的词表，然后
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2023-09-13 20:45:53
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文章目录一.中文分词简介二.规则分词1.正向最大匹配法2.逆向最大匹配法3.双向最大匹配法三.统计分词1.语言模型2.HMM模型3.其他统计分词算法四.混合分词 一.中文分词简介“词”这个概念一直是汉语语言学界纠缠不清而又绕不开的问题。“词是什么”（词的抽象定义）和“什么是词”（词的具体界定），这两个基本问题迄今为止也未能有一个权威、明确的表述，更无法拿出令大众认同的词表来。主要难点在于汉语结构
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2023-09-05 13:53:16
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导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。常用中文分词工具工具名称是否开
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2023-10-18 21:21:12
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NLP底层任务----分词算法简介NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句法分析和语义分析。分词是词法分析（还包括词性标注和命名实体识别）中最基本的任务，可以说既简单又复杂。说简单是因为分词的算法研究已经很成熟了，大部分的准确率都可以达到95%以上，说复杂是因为剩下的5%很难有突破，主要因为三点：粒度，不同应用对粒度的要求不一样，比如“苹果手机”可以是一个词也可以是两个词歧义，比如“下雨天
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2023-07-07 20:43:18
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背景最近接触到了一些NLP方面的东西，感觉还蛮有意思的，本文写一下分词技术。分词是自然语言处理的基础，如果不采用恰当的分词技术，直接将一个一个汉字输入，不仅时间复杂度会非常高，而且准确度不行。比如：“东北大学”若直接拆分，会和“北大”相关联，但其实没有意义。有没有英文分词？西方文字天然地通过空格来将句子分割成词语，因此一般不需要分词。但是东方文字往往没有天然形成的分隔符，因此需要将中文进行分词。中
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2023-08-29 12:55:42
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大家好，我是半虹，这篇文章来讲分词算法1 概述分词是自然语言处理领域中的基础任务，是文本预处理的重要步骤简单来说，就是将文本段落分解为基本语言单位，亦可称之为词元 ( 按照粒度的不同，可以细分为：字、词、子词等 我们知道，自然语言是十分典型的非结构化数据，机器是无法直接识别出来的通过分词，自然语言可以转化为有限的词元组合，结合词表就可以将其表示为结构化的数据这样机器才可以接收自然语言为
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2023-08-10 13:21:54
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常见的分词算法：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法。
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2023-06-02 10:26:23
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nlp中文分词（jieba和pyltp）
分词是中文自然语言处理的基础。目前常用的分词算法有1.张华平博士的NShort中文分词算法。2.基于条件随机场（CRF）的中文分词算法。这两种算法的代表工具包分别是jieba分词系统和哈工大的LTP语言技术平台。下面就分别演示这两个工具的使用方法。jieba包有两个分词函数，cut和cut_for_search，后者主要为搜索引擎设计，粒
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2023-07-08 17:25:48
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分三步1、先分词2、做BEMS标注，同时做词性标注3、训练模型 1、对语料进行分词拿到测试部的语料或者其他渠道的语料，先对语料进行分词，我刚刚开始是用NS分词的，等CRF模型训练好后，可以直接用CRF进行分词，分完词后要人工核对分词结果，将分词分得不正确的地方修改好2、标注词性，标注BEMSBEMS所说是中科院的提出一种标注，也有说BEIS的，hanlp用的是BEMSB：开始
文章目录一、中英文分词的区别二、中文分词技术2.1 基于规则的分词正向最大匹配算法逆向最大匹配算法双向匹配算法2.2 基于统计的分词语言模型隐马尔科模型HMM三、总结 一、中英文分词的区别英文的分词相较于中文分词比较简单，因为英文中一个词可代表一个名词、形容词、副词等，且词与词之间用空格隔开，在写程序进行切分的时候只要匹配到空格即可。 而在中文本词语没有明显的区分标记，而中文分词的目的就是由机器
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2023-06-29 11:29:45
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分词的实现分词（word segmentation） 根据输入的文本，如何进行分词呢？当然可以调用一些常用的分词工具包，例如： Jieba分词 https://github.com/fxsjy/jieba SnowNLP https://github.com/isnowfy/snownlp LTP http://www.ltp-cloud.com/ HanNLP https://github.co
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2023-12-05 12:29:14
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