之前发文剖析了「结巴分词」中用「DAG」和「Viterbi」算法进行中文分词的两个方案。有了前面的基础，这里再来讨论词性标注(POS)与关键词提取。词性标注如图，在 DAG分词时所用的 dict 里面含有词汇、词频和词性三个信息。所以，最简单的情况下，只需要在分词时查询 dict 记录下每个词的词性即可。对于 dict 中没有给出 pos 信息，或者采用 Viterbi 算法对 OOV 做分词时，
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2023-08-04 17:45:05
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近期须要用到分词，无聊写个算法。。。算法：给定一个字典和一句话，做分词。Target：输入词典，输出全部可能的分词结果思路：dfs加速：首先推断是不是这句话里全部的词在字典中都有（validate）// // Wordsplit.cpp // // Target: Find all possible
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2017-06-22 16:12:00
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介绍在项目开发中，借助JPA和Mybatis Plus我们已经可以做到单表查询不写SQL，但是很多时候我们需要关联字典表，关联其他表来实现字典码和外键的翻译，又要去写sql，使用 EasyTrans 你只需要在被翻译的pojo属性上加一个注解即可完成字典码/外键 翻译。先看效果： easy trans适用于三种场景 1 我有一个id，但是我需要给客户展示他的title/name 但是我又
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2023-11-11 18:41:28
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# 基于字典的分词在Java中的实现
在自然语言处理(NLP)的领域中，分词是一个不可或缺的步骤。尤其是在汉语这样的语言中，句子中没有明确的词边界，分词显得尤为重要。基于字典的分词是一种常用的分词方法，通过将词典中的词与待分词的文本进行匹配，从而实现对文本的切分。本文将介绍如何在Java中实现基于字典的分词，并提供相应的代码示例。
## 什么是基于字典的分词？
基于字典的分词是通过将一个大词
原创
2024-09-26 09:29:42
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刷LeetCode会遇到字典树这道题，但是还不知道有这么多的应用文本识别相关词其实就是匹配词表，找到包含的最长词，我在最后附一个样例代码分词读苏神【中文分词系列】 1.
原创
2022-12-02 16:11:11
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中文分词 默认对中文分词的效果并不好，我们添加IK分词。 下载 重新下载：先下载solr8版本对应的
中文分词默认对中文分词的效果并不好，我们添加IK分词。下载重新下载：先下载solr8版本对应的ik分词器，分词器GitHub源码地址：https://github.com/magese/ik-analyzer-sol添加动态加载词典表功能，在不需要重启s
一、什么是ik分词器分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是每个字看成一个词，比如“超级喜欢不经意”会被分为“超”，“级”，“喜”，“欢”，“不”，“经”，“意”这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。 IK提供了两个分词算法：ik_smart和i
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2023-12-15 17:36:17
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一、 实验目的深入理解汉语分词的基本概念。掌握并实现前向最大匹配算法、后向最大匹配算法和最少分词法。掌握分词的评价指标，学会计算正确率、召回率和F-测度值。二、 实验内容利用人民日报语料库或自己构建的语料库（30词以上）作为词典，任选五个句子，并基于正向最大匹配算法和最短路径法分别对这五个句子进行分词，并分别计算分词结果的正确率，召回率和F-测度值。输出句子，基于两种算法的分词结果和其对应的评价指
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2023-12-14 00:11:55
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字典分词 代码(C)本文地址:http://blog.csdn.net/caroline_wendy给定字典, 给定一句话, 进行分词.使用深度遍历(DFS)的方法.使用一个參数string, 保存当前分支的分词后的句子; 使用一个參数vector, 保存全部可能的组合.使用一个验证函数, 推断句子...
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2015-05-18 11:14:00
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2021年9月8日16:33:14 使用ElasticSearch ik做分词查询的时候，发现对医药相关的分词并不理想，找了一下相关的字典 搜狗输入法的词典 https://pinyin.sogou.com/dict/ 比如 https://pinyin.sogou.com/dict/search/ ...
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2021-09-08 16:42:00
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# 使用 HanLP 分词器并指定字典
在自然语言处理（NLP）领域，分词是处理中文文本的一个重要任务。HanLP 是一个强大的 NLP 库，它支持中文分词，并且可以通过指定字典来优化分词效果。本篇文章将带你完成使用 HanLP 分词器并指定字典的整个流程，确保你能在实际项目中自如使用。
## 流程概述
在实现指定字典的分词前，我们需要遵循以下几步流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 04:23:54
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结巴分词模块的简单应用张华平NShort中文分词算法是目前大规模中文分词的主流算法，下面将介绍以其为核心的结巴分词算法。该模块在Python中使用机及其简单。不需要及其繁琐的安装步骤。结巴分词支持如下三种模式（1）精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析（2）全模式，把句子中所以可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义（3）搜索引擎模式，在精确模式的基础上对长词再次切分，提高召
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2024-05-30 19:51:25
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分词是自然语言处理的第一步，这里主要从序列标注的角度递进介绍HMM如何实现分词，然后介绍分词工具的使用，在NLP中，分词、词性标注和命名实体识别都属于标注任务，也就是对token进行分词，对于分词任务难点有以下几个：新词的发现 未登陆此（人名、地名、商标名、公司名称）2. 词典与算法优先级 我们 中信 仰 佛教 的 人3. 歧义（颗粒度、交集等） 股份 有限公司 、郑州天和服装厂分词的
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2023-08-25 09:54:03
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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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题目：http://acm.ecnu.edu.cn/problem/3261/题意：有一句句子因为粘贴的时候出现了一点问题空格
原创
2017-05-24 17:19:38
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本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用，文章内容分享自 gladosAI 的博客，本篇文章中提出了一个问题，hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此，不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。学习内容在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6
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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