中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所 NLPIR、哈工大 LTP、清华大学 THULAC 、斯坦福分词器、Hanlp 分词器、jieba 分词、IKAnalyzer 等。jieba官方： https://github.com/fxsjy/jieba1、分词三种分词算法基于统计词典，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）
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2023-08-10 13:55:42
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作者：刘建平Pinard 在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。1. 分词的基本原理现代分词都是基于统计的
汉语分词系统NLPIR(前身ICTCLAS)从2000年诞生以来，历时14年，全球用户突破30万，先后获得了2010年钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖，2003年国际SIGHAN分词大赛综合第一名，2002年国内973评测综合第一名，已经成为中文信息处理领域标杆性的工作。ICTCLAS创始人张华平博士倾力打造，即将推出的NLPIR2014版，是迄今为止最大的一次更新，在汉语分词体系架构下增加了
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2023-10-17 22:48:21
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注：新版本NLPIR的JNI接口支持配置，可以将链接库和Data目录定义到配置文件中，但好像不支持UTF-8编码。由于项目中要应用分词，因此前几天的时候了解了一下中文分词系统NLPIR（又叫ICTCLAS2013）的应用，并写了一篇学习笔记：前面只是记录了一下在普通的Java工程中如何使用NLPIR，相对来说很简单，使用起来比较容易；但我们的项目是Web项目，因此从前天开始试着将NLPIR整合到W
好吧，之前用的是旧版的，现在出了个新版的，优先选择用新版的哈。 官网:http://ictclas.nlpir.org/ 从官网下载相应的开发包，然后主要需要找到这几个东西添加到项目工程里面，1.Data文件夹 2.NLPIR_JNI.DLL 3.NLPIR.jar 4.nlpir.properties 添加完那些东西后，需要配置的东西主要为nlpir.properties文件，大概内容如下:
原创
2013-10-28 11:27:18
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我们即将召开NLPIR2014发布暨ICTCLAS用户大会，由北京理工大学大数据搜索挖掘实验室主办，计算机世界与大数据论坛联合承办。张华平博士诚邀历年来所有支持我们前行的ICTCLAS用户，中文分词及中文信息处理的技术爱好者莅临参加，分享中文语言智能理解的美妙。届时，张华平博士将亲自讲解NLPIR2014背后的技术原理与最新进展，并由资深工程师在不同操作系统不同开发语言下NLPIR的实训技巧，同时还有不同背景的资深用户分享他们的使用开发经验。
原创
2013-11-26 15:01:47
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（第一版，创建时间2014-11-12）这篇文档内容主要从官方文档中获取而来，对API进行了翻译，并依据个人使用经验进行了一些补充，鉴于能力有限、水平较低，文档中肯定存在有很多不足之处，还请见谅。下载地址：http://ictclas.nlpir.org/downloads， NLPIR是用C/C++编写的，如果要用JAVA来使用NLPIR，需要通过JNA调用NLPIR的函数来实现。下面
主要部分详细代码：开发工具ecliplse；本文没有做太详细的步骤解析：但只需要在nlpir官网，下载你需要的文件就可以了，文件包括数据源 Data 文件夹，jna.4.0.0 jar包，NLPIR.dll或者NLPIR.so 文件，这些在下载的文件内都有；具体在哪些地方用，看代码就可以了； 写完后 写一个main方法测试一下就可以了；1）注意的问题：加载动态链接库，注意dll文件的存放位置；一般
笔者想说：觉得英文与中文分词有很大的区别，毕竟中文的表达方式跟英语有很大区别，而且语言组合形式丰富，如果把国外的内容强行搬过来用，不一样是最好的。所以这边看到有几家大牛都在中文分词以及NLP上越走越远。哈工大以及北大的张华平教授（NLPIR）的研究成果非常棒！但是商业应用的过程中存在的以下的问题：1、是否先利用开源的分词平台进行分词后，再自己写一些算法进行未登录词、歧义词的识别？2、或者直接调用
介绍最近在查找关于中文分词解析方面的开源工具，最开始找到了腾讯的文智与百度的自然语言，这两个平台都是对外提供HTTP接口调用需要把数据传输过去返回解析结果。 使用这种方式会有两种隐患：1.要确定网络情况；2.数据保密性； 在此基础上找到了NLPIR分词系统，下面来介绍一下使用方式，这里使用NLPIR的基础上完成二次开发。环境jdk1.7-64/win7-64/myeclipse8.5NLPIR官网
前叙博主写这篇文章使用了八十分钟,阅读需要十五分钟,读完之后你将会学会在Python中使用NLPIR2016.如果你花费更多的时间练习后半部分的例子,你将能够在一天内学会在Python中使用NLPIR2016的全部所需知识 如果你想要获取更详细的API翻译,你需要进一步学习ctypes,附赠一篇关于API翻译,虽然是java语言的,但是NLPIR的接口翻译都是一样的 我决定上传一下有关NLP
1.导语：全视角的概览，目标是掌握什么是分词技术、为什么需要分词技术和如何使用分词技术。后续将分不同篇幅对其中内容进行深挖和讲解。文章结构如下（全文阅读时间大约10分钟）: 2.简介：NLP），是人工智能领域中一个重要的方向，主要研究如何让人类和计算机之间，能够使用人类能够理解的语言进行有效沟通，其涵盖语言学、计算机科学、数学等多种交叉学科。在现如今人工智能
一、安装官方链接：http://pynlpir.readthedocs.org/en/latest/installation.html官方网页中介绍了几种安装方法，大家根据个人需要，自行参考！我采用的是：Install PyNLPIR using easy_install:
$ easy_install pynlpir二、使用NLPIR进行分词注：此处主要使用pynlpir.nlpir模块，该模块
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2023-09-02 16:12:09
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什么是分词？分词是 自然语言理解 – NLP 的重要步骤。分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。“我爱自然语言处理” 分词：我 \ 爱 \ 自然 \ 语言 \ 处理我 \ 爱 \ 自然语言\ 处理我 \ 爱 \ 自然语言处理为什么要分词？1.将复杂问题转化为数学问题机器学习之所以看上去可以解决很多复杂的问题，是因为它把这些问题都转化为了数学问题
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2023-07-04 10:32:03
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目录 1、实例理解2、添加自定义词典3、关键词抽取4、分词-词云展示Python中分分词工具很多，包括盘古分词、Yaha分词、Jieba分词、清华THULAC等。它们的基本用法都大同小异，使用的比较广泛的是结巴分词。 Jieba分词结合了基于规则和基于统计这两类方法：基于前缀词典实现词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG），采用动态规划查找最大概率路
一、普通java项目(1)添加项目jar包File -> Project Structure Libarries 添加jar包jna-4.0.0.jar(2)将Data文件夹复制到ICTCLAS2015文件夹下(3)声明调用分词器的接口，如下：//定义接口Clibrary，继承自com.sun.jna.Library
public interface CLibrar
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2023-07-03 13:06:05
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NLPIR介绍NLPIR是中科院出的一款汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。工程lib目录下win32、win64、linux32、linux64都是包含库文件的文件夹。你需要根据自己的系统配置，选择相关的目录里的文件。 关于中科院分词软件的详细使用请见：http://www.datal
大家好，我是半虹，这篇文章来讲分词算法1 概述所谓分词就是将文本段落分解成基本语言单位，这里的基本单位也可以称为词元在上篇文章，我们主要从分词过程的角度出发，介绍了一些不同类型的分词算法而本篇文章，我们将要从分词结果的角度出发，来介绍一些不同粒度的分词算法 2 按粒度划分分词算法按照粒度可以分为以下三类：词粒度、字粒度、子词粒度，下面会逐一进行讨论 2.1 词粒度基于词粒度
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2023-08-18 15:30:03
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本文原版为中科院分词系统(NLPIR)JAVA简易教程,由于个人需要，将其修改为Scala版本，供有需求者参考。其中工程结构基于IDEA，目录如下： 将原文CLibrary.java修改为CLibrary.scala，源码如下：import com.sun.jna.{Library, Native}
/**
* Created by maplejaw on 2017/2/8.
*/
t
列举：中文分词算法你知道几种？
摘要：看似普通的一句话，甚至几个词，在机器眼里都要经过好几道“程序”。这个过程主要靠中文分词算法，这个算法分为三大类：机械分词算法、基于n元语法的分词算法、基于隐马尔可夫模型的分词算法，本文将为大家重点介绍
作者：江永青 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要
