# 如何实现“NLP 中文 词表 词典”
在自然语言处理（NLP）领域，构建中文词表和词典是非常重要的一步。词表就是将文本语料中出现的所有词汇进行汇总，而词典则包括了这些词汇的相关信息，例如词频、词义等。本文将详细介绍如何实现中文词表和词典的构建，适合刚入行的小白。
## 整体流程
下面是构建中文词表和词典的步骤。
| 步骤 | 描述
# 自然语言处理中的中文词表与词典下载
随着自然语言处理（NLP）领域的快速发展，中文的处理逐渐引起了越来越多的关注。在中文NLP中，词汇的丰富性和复杂性使得建立一个有效的词表和词典尤为重要。本文将介绍如何获取中文词典及词表，并通过代码示例来说明相关的操作方法。
## 中文词表与词典的意义
在自然语言处理中，词表和词典是用于分词、文本分析和模型训练的重要工具。词表通常是一个包含多种词汇的列表
https://github.com/xianhu/funNLP最近需要从文本中抽取结构化信息，用到了很多github上的包，遂整理了一下，后续会不断更新。很多包非常有趣，值得收藏，满足大家的收集癖！ 如果觉得有用，请分享并star，谢谢！涉及内容包括：中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇
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2024-03-14 11:29:15
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引入书接上回，我们讲这个关键词提取的时候没有说停用词；那啥是停用词呢？当一个词语出现频率很高但是这个词并不是你所需要的信息，这个时候就会用到停用词表这个概念什么是停用词表？停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为 Stop Words（停用词）。 这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会形
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2023-07-28 10:33:56
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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
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2024-03-14 12:05:51
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# NLP 中文词表：构建中文自然语言处理的基础
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的领域，旨在使计算机理解、解析和生成人类语言。特别是在中文 NLP 的发展中，构建词表是一个核心步骤。本文将探讨中文词表的构建过程，并通过代码示例加深理解。
## 什么是中文词表？
中文词表是指一个包含各种汉字词汇的集合，常用于文本处理。这些词汇可以包括单字、词组、成语等。词表的构建过程不仅仅是对
探索NLP-China/nlp-lang：一款强大的自然语言处理工具项目简介NLP-China/nlp-lang 是一个开源的自然语言处理（NLP）库，专注于为中文文本提供高效、易用的处理工具。该项目旨在帮助开发者和研究人员更便捷地进行中文信息提取、文本分类、情感分析等各种NLP任务，极大地推动了中文自然语言处理技术的发展。技术分析模块化设计：nlp-lang采用了模块化的架构，使得各个功能组件可
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2024-08-06 19:49:40
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分词与NLP关系：分词是中文自然语言处理的基础，没有中文分词，我们对语言很难量化，进而很能运用数学的知识去解决问题。对于拉丁语系是不需要分词的。拉丁语系与亚系语言区别拉丁语言系不需要分词，因为他们的词语之间有空格分割，可以根据空格就可以把单词分开。比如英语、法语等。亚系语言中间没有空格，比如中文、韩文及日文等。因此需要 分词。什么是中文分词：中文分词(Chinese Word Segmentati
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2023-09-05 16:49:51
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前言在聊NLP领域的语言模型的时候，我们究竟在聊什么？这就涉及nlp语言模型的定义。语言模型发展至今，其实可以简单的分为传统意义上的语言模型和现代的语言模型，传统语言模型主要是指利用统计学计算语料序列的概率分布，对于一个给定长度为m的序列，它可以为整个序列产生一个概率 P(w_1,w_2,…,w_m) 。其实就是想办法找到一个概率分布，它可以表示任意一个句子或序列出现的概率。现代的语言模型，则是指
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2023-12-10 07:25:08
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花书十二章+NLP最近刚好轮到自己讲花书十二章，感觉goodfellow在NLP这块写的不是很全，所以就自己参考宗老师的《统计自然语言处理》来理了一下思路，现在整理一下。一.NLP前言1.主要研究领域机器翻译、自动文摘、信息检索、文档分类、问答系统、信息过滤、信息抽取、文本挖掘、舆情分析、光字符识别、说话人识别/验证、语音识别、语音合成（语音这块实际上也可以是单独的一个大类，毕竟深度学习应用的最好
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2023-10-13 23:11:24
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1、NLP知识构成 （1）分词 分词常用的手段是基于字典的最长串匹配，基本可以解决85%的问题，但是歧义词很难。 （2）词性标注 词性一般是指动词、名词、形容词等。标注的目的是表证词的一种隐藏状态，隐藏状态的转移就构成了状态转移序列。 （3）命名实体识别（NER） 从文本中识别具有特定类别的实体 （4）句法分析 句法分析的目的是解析句子中各个成分的依赖关系，往往最终的生成结果是一棵句法分析树。可以
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2023-11-03 09:45:43
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LAC是什么LAC全称Lexical Analysis of Chinese，是百度NLP（自然语言处理部）研发的一款词法分析工具，可实现中文分词、词性标注、专名识别等功能。LAC在分词、词性、专名识别的整体准确率超过90%，以专名识别为例，其效果要比同类词法分析工具提升10%以上。例如：我知道你不知道，百度开源词法LAC帮你更懂中文！LAC 2.0可以从语义合理性角度精确完成分词、词性标注和专名
# 如何实现NLP中文词典
## 整体流程
首先我们需要明确整个实现NLP中文词典的流程，然后逐步教你如何实现。
以下是实现NLP中文词典的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------|
| 1 | 收集中文文本数据
原创
2024-04-04 05:50:38
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词典输出词典中不常见的词，即没有出现在文本中的词import nltk
def unusual_words(text):#输出不常见的词
text_vocab = set(w.lower() for w in text if w.isalpha())
english_vocab = set(w.lower() for w in nltk.corpus.words.words())
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2024-06-11 06:51:02
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常规序列标注一般的序列标注算法的格式有BOI，IOBES，BMES等，其中，B表示这个词处于一个实体的开始(Begin), I 表示内部(inside), O 表示外部(outside), E 表示这个词处于一个实体的结束为止， S 表示，这个词是自己就可以组成一个实体(Single)，一个简单的BOI举例：'Selegiline','-','induced','postural','hypote
文章目录前言导读非欧数据欧式空间Euclidean domains非欧数据图如何利用图结构？知识图谱知识就是力量知识推理知识图谱前期知识储备精读GCN动机R-GCN模型R-GCN正则项实体分类链接预测实验结果实体分类链接预测讨论和总结 前言Modeling Relational Data with GraphConvolutional Networks 使用图卷积神经网络建模关系数据 作者：Mi
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2024-01-05 19:17:49
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字词的表示引言离散词表征分布式词表征 引言中文自然语言处理的基本单位是字与词，同时可以将字词的表示视为文本表示的基础，广义上的文本表示包含字词的表示，我们这里讨论的文本指的是句子以及篇章的形式。文本中词汇的表示可以分为离散表示和分布式表示。离散词表征文本经过分词工具的处理后会生成词汇的序列，把所有的词汇集中到一起去重后就组成了当前语料库的词表。离散型表示法中最经典的就是独热编码（One-Hot）
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2023-09-26 20:22:37
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# 自然语言处理中的词表及其应用
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的学科，它使得计算机能够理解、分析和生成人类语言。词表作为NLP中的基础组件之一，是将文本数据转换为可以进行计算的形式的重要工具。本文将介绍词表的概念、构建方法，并通过代码示例演示其应用，最后通过图示展示NLP项目的流程。
## 1. 什么是词表？
词表（Vocabulary）是一个包含文本中所有唯一词语的集合。
原创
2024-10-17 13:42:28
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在自然语言处理（NLP）领域，一个有效的“中文打招呼词典”是提升用户体验和对话系统自然交互的重要工具。本文将详细记录解决“nlp 中文打招呼词典”相关问题的过程，重点讲述我们如何发现并解决问题。
### 问题背景
在开发中文对话系统时，我们发现用户在使用过程中，系统对打招呼的响应不够自然，导致了用户体验上的重大问题。尤其是在高并发的情况下，系统对常见问候语的识别率极低，从而引发了大量用户的流失
spaCy 是Python中比较出名，专门用于自然语言处理的库。它有助于实现最先进的效率和敏捷性，并拥有活跃的开源组织积极贡献代码。加分项：与所有主要的深度学习框架很好地结合，并预装了一些出色且有用的语言模型由于Cython支持，速度相对较快 使用spaCy最适合做的事情词性（POS）标注：这是给单词标记制定语法属性（例如名词，动词，形容词，副词等）过程。实体识别：将文本中发现的命名实体标记到预
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2024-04-09 19:38:28
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