之前用maxent进行中文分词，发现效果不是特别理想，所以又实验了下用CRF来进行中文分词。这里先简单介绍下什么是CRF(条件随机场)：introduction
Conditional random fields (CRFs) are a probabilistic framework for labeling and segmenting structured data, such as seq
本文主要是自己的在线代码笔记。在生物医学本体Ontology构建过程中，我使用Selenium定向爬取生物医学PubMed数据库的内容。 PubMed是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要。它的数据库来源为MEDLINE（生物医学数据库），其核心主题为医学，但亦包括其他
转载
2024-10-17 18:45:39
67阅读
算法实现:基于Trie树结构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（DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法支持三种分词模式： a,精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； &n
转载
2023-09-09 22:12:45
169阅读
# Python在医学分词中的应用
随着医学信息化的不断发展，医学文本数据的处理和分析变得越来越重要。在处理医学文本时，分词是一项必不可少的任务。分词的目的是将连续的文本序列切分成有意义的词语，为后续的文本分析和挖掘提供基础。
在Python中，有一些强大的工具可以用来进行医学分词，如jieba分词、snownlp等。本文将以jieba分词为例，介绍Python在医学分词中的应用。
## j
原创
2024-05-02 03:47:39
82阅读
目前我常常使用的分词有结巴分词、NLPIR分词等等最近是在使用结巴分词，稍微做一下推荐，还是蛮好用的。一、结巴分词简介利用结巴分词进行中文分词，基本实现原理有三：基于Trie树结构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(DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法二、安装
转载
2024-01-25 21:53:58
46阅读
# 使用 Python 正则表达式删除指定汉语词汇
在处理文本数据时，删除特定的词汇是一个常见的需求。本文将教会你如何使用 Python 的正则表达式（`re` 模块）来删除指定的汉语词汇。
## 流程概述
以下是实现这一任务的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
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
转载
2024-03-07 21:24:39
112阅读
中文分词基本算法介绍本文内容框架： 1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法） 2基于统计的分词（无字典分词） 3基于规则的分词（基于语义） 4基于字标注的中文分词方法 5基于人工智能技术的中文分词方法 6中文分词的难点 7小结 基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法等1、基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法） 定义:按照一定策略将待分析的汉字串与
转载
2024-01-05 18:59:46
30阅读
选自:分词技术研究报告(报告人:杨超) 现有的分词算法主要可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。1、 基于字符串匹配的分词方法这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按
转载
2023-07-24 17:48:58
138阅读
目前主流的中文分词算法有： 1、 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分
转载
2023-11-08 22:32:51
40阅读
中文分词，通俗来说，就是将一句(段)话按一定的规则(算法)拆分成词语、成语、单个文字。中文分词是很多应用技术的前置技术，如搜索引擎、机器翻译、词性标注、相似度分析等，都是先对文本信息分词处理，再用分词结果来搜索、翻译、对比等。在Python中，最好用的中文分词库是jieba。用“结巴”给一个中文分词库命名，非常生动形象，同时还带有一种程序员式的幽默感。最好的Python中文分词组件“结巴”中文分词
转载
2024-07-24 16:12:41
83阅读
# Java汉语分词包概述
汉语分词是自然语言处理（NLP）中的一项重要技术，它旨在将连续的汉字字符串切分为有意义的词语。在许多应用中，如搜索引擎、文本分析和机器翻译，准确的分词对于提高系统的有效性至关重要。本文将介绍Java语言中的多个汉语分词库，包括代码示例，并通过关系图和旅行图帮助更好地理解这一主题。
## 分词库概述
在Java中，常用的汉语分词库有：
1. **Ansj** -
中文分词：原理及分词算法 05 Nov 2014 By DianaCody 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空格作为自然分界符的，Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。 一、中文分词 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，英文单词之间是以空
转载
2023-11-16 14:48:35
63阅读
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）
转载
2023-08-10 13:55:42
103阅读
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
转载
2024-06-03 12:35:11
31阅读
# 如何实现Python汉语分词后全是单个字
## 一、整体流程
以下是实现Python汉语分词后全是单个字的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------- |
| 1 | 导入Jieba库 |
| 2 | 对文本进行汉语分词 |
| 3 | 筛选出单个字的词语 |
| 4
原创
2024-04-25 03:25:22
76阅读
NLPIR汉语分词系统在线是一个强大的工具，广泛用于中文处理领域，尤其是在自然语言处理（NLP）任务中。本文将详细探讨如何解决“NLPIR汉语分词系统在线”相关问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。
### 版本对比
在比较不同版本的NLPIR汉语分词系统时，我发现每个版本都有其独特的特性和改进。以下是对主要版本的兼容性分析：
```mermaid
quadr
中文分词主要分为三个流派：机械式分词法（基于词典）：简单来说就是建立一个巨大的词典，然后将词典中的词语和文章中的词语相匹配，找到这个词语就算匹配成功，但是词典的完备性得不到保证。也就是文章中的有的词语在词典中找不到。基于语法和规则的分词法：分词的同时在句法语义方面进行分析，利用句法信息和语义信息进行词性标注，解决分词的歧义。因为现在的语法句法还十分复杂，所以精度还不高。基于统计的分词法根据字符串在
原创
2018-04-24 10:43:47
1796阅读
点赞
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
转载
2023-10-17 22:48:21
135阅读
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
转载
2023-12-13 22:05:46
182阅读
