这是我第一次写博客，里面有些内容可能描述不当，但是我能保证最后的程序可以在eclipse环境下运行最近有了作业，要求写中文分词程序，主要是依据一个词典，txt文本，里面是词语，然后要求依据词典，对输入的一句话进行分词。txt的部分截图见下：首先，要明确中文分词，需要包含的功能：读取txt文件的数据存储词语的容器，这里可以使用array，但是推荐使用set具体中文分词的比对逻辑过程首先读取txt文件
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2023-07-20 10:42:52
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# Java分词技术及其在文章匹配中的应用
在自然语言处理（NLP）中，分词是一项基本任务，尤其是在处理中文文本时，分词的准确性直接影响后续的文本分析和匹配结果。Java作为一门广泛使用的编程语言，拥有多种分词工具和库，使得开发者可以轻松实现文章的分词和匹配功能。本文将介绍Java分词的基本原理、常用库以及如何进行文章匹配，并辅以代码示例及状态图。
## 一、分词的基本原理
分词是将一段连续
1、集成分词器IKAnalyzer是一个开源的，基于Java语言开发的轻量级中文分词器工具包，独立于Lucene项目， 同事提供了对Lucene的默认优化实现。IK分词器3.0有下面几个特性： 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法”， 具有60万字/秒的告诉处理能力采用了多子处理器分析模式， 支持： 英文字母（IP、 Email、URL）、数字（日期、常用中文数量词、罗马数
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2024-03-20 14:50:59
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昨天在AINLP公众号上分享了乐雨泉同学的投稿文章：《分词那些事儿》，有同学留言表示"不过瘾"，我想了想，其实我爱自然语言处理博客上已经积攒了不少中文分词的文章，除了基于深度学习的分词方法还没有探讨外，“古典”机器学习时代的中文分词方法都有涉及，从基于词典的中文分词（最大匹配法），到基于统计的分词方法（HMM、最大熵模型、条件随机场模型CRF），再到Mecab、NLTK中文分词，都有所涉及。回头看
原创
2021-03-31 19:29:00
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本次代码的环境： 运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： PyCharm一、 前言这篇内容主要是讲解的中文分词，词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。本篇博文会主要介绍基于规则的分词、基于统计的分词、jieba库等内容。 一直在说中文分词，那中文分词和欧语系的分词有什么不同或者
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2024-01-17 05:28:37
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1.分词import jieba
#全模式 , HMM 代表新词发现模式，一般关闭
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all = True, HMM = False)
我 来到 北京 清华 清华大学 华大 大学
#精确模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all = False) #默认是 False
我 来到 北
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2023-08-06 13:32:00
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安装jiebapip install jieba简单用法结巴分词分为三种模式：精确模式（默认）、全模式和搜索引擎模式，下面对这三种模式分别举例介绍：精确模式import jieba
s = u'我想和女朋友一起去北京故宫博物院参观和闲逛。'cut = jieba.cut(s)
print '【Output】'
print cut
print ','.join(
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2023-06-20 10:54:38
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pkuseg-python：一个高准确度的中文分词工具包pkuseg-python简单易用，支持多领域分词，在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。目录主要亮点pkuseg是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。pkuseg具有如下几个特点：高分词准确率。相比于其他的分词工具包，当使用相同的训练数据和测试数据，pkuseg可以取得更高的分词准确率。多领域分词。不
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2023-06-30 17:20:18
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最近我在学习自然语言处理，相信大家都知道NLP的第一步就是学分词，但分词≠自然语言处理。现如今分词工具及如何使用网上一大堆。我想和大家分享的是结巴分词核心内容，一起探究分词的本质。(1)、基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图什么是DAG(有向无环图)？例如，句子“去北京大学玩”对应的DAG为{0:[0], 1:[1,2,4], 2:[2], 3:[3,4
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2023-08-08 13:58:17
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中文分词技术中文自动分词可主要归纳为“规则分词”“统计分词”和“混合分词”，规则分词主要是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，实现简单高效，但对新词很难进行处理，统计分词能够较好应对新词发现能特殊场景，但太过于依赖语料的质量，因此实践中多是采用两者的结合，即混合分词。1.1 规则分词基于规则的分词是一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹
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2023-05-28 18:15:01
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python做的好的分词应该就是结巴分词了，不但速度快，还可以自定义词库，对于SE来说一般应用于词库的维护，比如，通过分词后可以根据词性去除掉停词，再根据TF-IDF过滤高频词（没用的），还得做一些拼错的，多种称呼其实一样的的等也得做一下分类。最后就是关键词分类了，分类我是人工的，太失败了是吧，见笑，像我连阿里巴巴国际站也做，我这个行业的关键词的分类还好，特征比较明显，主要可能是英文的关系吧，不过
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2023-05-27 17:05:22
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目录1、问题背景2、解决思路3、实现方法4、代码5、注意事项 1、问题背景用Python实现一个分词的功能。即从一段英文中，提取所有单词（不重复），并记录单词出现的频率。这个功能是比较好做的，直接就判断单词的分隔符在哪里？比如“I love China！And you？”这句话空格肯定是单词之间的分隔符，另外一些标点符号也是单词之间的分隔符。2、解决思路这里有三种办法： 1）一个个字符遍历，遇到
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2023-11-21 21:14:29
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最近公司在做一个推荐系统,让我给论坛上的帖子找关键字,当时给我说让我用jieba分词,我周末回去看了看,感觉不错,还学习了一下具体的原理首先,通过正则表达式,将文章内容切分,形成一个句子数组,这个比较好理解然后构造出句子的有向无环图(DAG)defget_DAG(self, sentence):
self.check_initialized()
DAG={}
N=len(sentence)for
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2023-06-27 15:59:30
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前言在做文本挖掘时，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，但有时也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，分词的原理都类似，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。分词的基本原理现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标准的语料库。假如有
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2024-03-12 10:33:09
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本次采用python对汉语的一小句文字进行一个简单的分词； 简单介绍一下，分词所用到的—jieba:中文分词组件，可用于中文句子/词性分割、词性标注、未登录词识别，支持用户词典等功能。该组件的分词精度达到了97%以上。 安装jieba:pip install jieba 分词代码：#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
u'''
Created
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2023-06-29 11:54:14
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顾名思义，直接靠规则来进行分词，这种方法是一种机械的分词方法，主要手段就是通过将语句的每个字符串与词表进行匹配，找到就分，找不到就不分。
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2023-06-16 11:02:00
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在上节教程中我们已经对 jieba 库进行了安装，本节教程就对 jieba 库如何分词进行讲解。jieba 库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，支持 3 种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。这3种模式的特点如下。精确模式：试图将语句最精确地切分，不存在冗余数据，适合做文本分析。全模式：将语句中所有可能是词的词语都切分出来，速度很快，但是存在冗余数据，不能解决歧义。搜索引擎模式，
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2023-10-10 16:56:45
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基于python中jieba包的中文分词中详细使用(一)01.前言之前的文章中也是用过一些jieba分词但是基本上都是处于皮毛，现在就现有的python环境中对其官方文档做一些自己的理解以及具体的介绍。本文主要内容也是从官网文档中获取。02.jieba的介绍02.1 What“jieba” (Chinese for “to stutter”)Chiese text segmention:built
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2023-09-05 22:38:13
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一、原题参考编程模板，完善代码，实现以下功能。 利用 jieba 库实现中文分词。对分词后的列表进行去重处理，然后将分词结果中字符数大于等于 3 的词语，按照字符顺序排序，写入到文件 out1.txt 文件中。
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2023-08-09 18:40:52
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相对于英文而言，中文在计算机处理方面有个必须要面对的问题就是中文分词，英文的单词都是空格间隔的，而中文的词语则不同，所以用程序解决中文分词，在很多自然语言处理方面都是首要进行的步骤。 其中最简单的就是最大匹配的中文分词了，比如“今天天气不错”可以分词为“今天/天气/不错”，但是面对一些有歧义的句子时却显得捉襟见肘，于是“南京市长江大桥”就会被分成“南京市长/江/大桥”而不是“
