[中文分词]

NLP系列-中文分词（基于词典）

中文分词概述词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分，一般分词是自然语言处理的第一项核心技术。英文中每个句子都将词用空格或标点符号分隔开来，而在中文中很难对词的边界进行界定，难以将词划分出来。
weixin_34284188·2020-08-24 03:19

自己写中文分词之（二）_用HMM模型实现分词

参考：Itenyh版-用HMM做中文分词四：APure-HMM分词器我这里自己实现了用msr_training.utf8用以训练HMM的转移矩阵。
weixin_34235105·2020-08-24 03:10

自制基于HMM的python中文分词器

必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理，这一划分步骤即是所谓的中文分词。主流中文分词方法包括基于规则的分词，基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法。
weixin_33924220·2020-08-24 03:06

高阶HMM中文分词

模型的建立一句话中出现的汉字构成观察序列，如“希腊的经济结构较特殊”对应的观察序列O={希,腊,的,经,济,结,构,较,特,殊}。所有观察值的集合至少应该包含训练集和测试集中出现的所有汉字。状态有4种：B表示词首的汉字；M表示词语中间的汉字；E表示词尾的汉字；S表示单独的汉字构成一个词。举例：希/B腊/E的/S经/B济/M结/M构/E较/S特/B殊/E文本的预处理语料库用的是使用msr_train
weixin_33851177·2020-08-24 03:57

隐马尔可夫模型(HMM)中文分词

1.马尔可夫模型如果一个系统有n个有限状态$S=\{s_{1},s_{2},\dotss_{n}\}$,随着时间推移，该系统将从某一状态转移到另一状态，$Q=\{q_{1},q_{2},\dotsq_{n}\}$位一个随机变量序列，该序列中的变量取值为状态集S中的某个状态，其中$q_{t}$表示系统在时间t的状态。那么：系统在时间t处于状态$s_{j}$的概率取决于其在时间1,2,$\dots$t
badiu_30394251·2020-08-24 03:18

HMM实现中文分词

链接：https://pan.baidu.com/s/1uBjLC61xm4tQ9raDa_M1wQ提取码：f7l1推荐：https://blog.csdn.net/longgb123/article/details/78154295importsyssys.path.append('保存文件的路径')#设置路径#下面三个文件在上面fromprob_emitimportPasp_emitfromp
weixin_30318645·2020-08-24 03:42

中文分词性能分析方法

将文本的分词结果用许多数值对来表示。每一对数字对应一个词，表示词的首字和末字在文本中的位置。例如有一个字符串文本：万人大会堂今晚座无虚席字符串中每个字符的索引分别为：012345678910标准分词结果如下：万|人|大会堂|今晚|座无虚席我们分词结果用一个个数值对来表示（根据每个词在字符串中的索引顺序）：(0,0)(1,1)(2,4)(5,6)(7,10)这样通过比较标准分词结果和测试分词结果的数
_CheneyW·2020-08-24 03:00

【NLP】HMM 词性标注&中文分词

文章目录HMM词性标注任务描述贝叶斯转换模型结构HMM中文分词任务描述模型结构实现实例HMM词性标注HMM是一个生成模型，由隐藏状态序列生成观测序列。
maershii·2020-08-24 03:52

隐马尔可夫模型求解中文分词实例（转）

原文：https://www.jianshu.com/p/f140c3a44ab6什么问题用HMM解决现实生活中有这样一类随机现象，在已知现在情况的条件下，未来时刻的情况只与现在有关，而与遥远的过去并无直接关系。比如天气预测，如果我们知道“晴天，多云，雨天”之间的转换概率，那么如果今天是晴天，我们就可以推断出明天是各种天气的概率，接着后天的天气可以由明天的进行计算。这类问题可以用Markov模型来
阿雅Yage·2020-08-24 03:35

训练中文分词HMM模型，得到A（状态转移矩阵）、B（混淆矩阵）、Pi（初始状态概率）

F://python#pagecoding=utf-8#状态转移矩阵：状态之间的转移概率B（混淆矩阵）：状态为y的情况下，输出为x的概率Pi：初始状态为s的状态#本代码用来训练中文分词HMM模型，得到A
雨点儿·2020-08-24 02:42

自然语言处理1-马尔科夫链和隐马尔科夫模型（HMM）

基于统计的语言模型比基于规则的语言模型有着天然的优势，而（中文）分词是自然语言处理的基础，接下来我们将注重介绍基于统计的中文分词及词性标注技术。
tony_xjz·2020-08-24 02:53

基于HMM的中文分词

模型介绍第一次听说HMM模型是从李开复的博文论文中听说的：李开复1988年的博士论文发表了第一个基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统Sphinx，被《商业周刊》评为1988年美国最重要的科技发明。出处请见KaifuLeeHMM乍一听似乎很玄妙，但是其实很简单。下面是相关参数介绍，也是第一眼觉得很抽象，但是慢慢看下去随着具体含义的解释就渐渐清晰。HMM(HiddenMarkovModel):隐
yqtaowhu·2020-08-24 02:03

viterbi算法 结合中文分词

这里转载一篇文章，看这位博主写的这篇讲解，结合李航老师的《统计机器学习》，可以理解这个算法和在中文分词中的应用。博文链接在此
菜鸟要飞翔·2020-08-24 02:21

Anaconda3（在D盘）安装jieba库具体步骤

Anaconda3虽然自带有大量的package第三方库，但是有些但三方库还是没有的，需要自己去安装，比如中文分词库jieba库从官网（https://pypi.org/project/jieba/）上下载安装包
希望之下·2020-08-24 02:30

中文分词：最大匹配法简示

对于变得强大，首先你能尽量做的，就是接受弱小的事实。各国语言的表达方式不同，书写方式也不同。自然语言处理中，最先做的，也是最基础的就是分词。我们知道，英文分词不存在什么困难。Why？因为它自动分词了啊。Whatisup,man?让机器分词很简单，空格隔开的两边就是分词结果。what是个词，is是个词......中文就麻烦了，比如：中华民族是一个伟大的国家。机器怎么分？最次的分法：中/华/民/族/是
垃圾管理员·2020-08-24 02:49

基于监督学习的隐马尔科夫模型(HMM)实现中文分词

因为语料是分好词来训练的，所以代码写起来还算简单，HMM的参数pi，A，B训练只是做一个简单的统计工作反倒是写维特比算法时出了一些问题，因为之前都是纸上谈兵，真正写这个算法才发现之前有的地方没有搞明白！！维特比的算法大致如下：注：下面[]中代表下标在计算δ[t](i)是需要遍历δ[t-1](j),j遍历所有的隐状态，找到一个隐状态使得δ[t](i)最大，计算完所有的δ后是一个观测序列O长度*状态长
outsider0007·2020-08-24 01:57

基于规则的中文分词

正向最大匹配（MaximumMatchMethod,MM法）的基本思想为：假定分词词典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段，查找字典。若字典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理。如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字
韩明宇·2020-08-24 01:49

jieba分词和高频词提取示例代码

importjiebaimportjieba.analyseasaly#中文分词工具jiebasent='中文分词是文本处理不可或缺的一步！'
光英的记忆·2020-08-24 01:11

HMM和viterbi算法初步实践-----中文分词

马尔科夫性质:当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态。换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的（也就是没有任何的关系），那么此随机过程即具有马尔可夫性质。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。马尔科夫链:状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分
天青如水·2020-08-24 01:30

python中文分词之三种匹配

分词概述目前中文的分词可分为三大类：基于词典的方法、基于统计的方法和混合方法。基于词典的方法需要分词的源字符串，如果能够找到对应的字符串将成功匹配。这是一种很原始且效率相对低效的分词策略。举个简单案例，在“我要认真看论文”句子中查找关键词“论文”，无论采用何种匹配方式，它都需要从左往右或者从右往左一个字或一个词的查找（长度取决于对分词的粒度控制），直到经过几个轮回之后找到“论文”这个词组，这样才算
天青如水·2020-08-24 01:59

使用正向最大匹配算法实现中文分词简单模型-用trie树实现

使用trie树来构造字典。构建词库。扫描词库匹配。Trie树又称为字典树。Trie树当关键码是可变长时，Trie树是一种特别有用的索引结构。Trie树的定义Trie树是一棵度m≥2的树，它的每一层分支不是靠整个关键码的值来确定，而是由关键码的一个分量来确定。如下图所示Trie树，关键码由英文字母组成。它包括两类结点：元素结点和分支结点。元素结点包含整个key数据；分支结点有27个指针，其中有一个空
tattarrattat·2020-08-24 01:34

python 结巴分词(jieba)详解

【转自：https://www.cnblogs.com/jackchen-Net/p/8207009.html】“结巴”中文分词：做最好的Python中文分词组件"Jieba"(Chinesefor"tostutter
卢子墨·2020-08-24 01:50

HMM（隐马尔科夫）用于中文分词

隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。本文阅读了2篇blog，理解其中的意思，附上自己的代码，共同学习。一、理解隐马尔科夫1.1举例理解来源：假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1
longgb123·2020-08-24 01:40

如何给windows版本的pycharm安装jieba包

jieba分词工具1.1.下载jieba工具包1.2.导入到Anaconda中进行安装2.将Anaconda安装好的jieba包导入到pycharm中1.Anaconda安装jieba分词工具“jieba”中文分词
to do 1+1·2020-08-24 00:39

学习隐马尔科夫HMM，通俗易懂

HMM经典应用场景：中文分词、词性标注========================马尔和夫===================首先，讲马尔科夫，经常听到马尔科夫链（MC）、马尔科夫随机过程，马尔科夫链是下图中的链条
hahajing369·2020-08-24 00:10

【文本分类】最强中文分词系统ICTCLAS

中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制了汉语词法分析系统ICTCLAS（InstituteofComputingTechnology,ChineseLexicalAnalysisSystem），主要功能包括中文分词
Walter_Jia·2020-08-24 00:37

隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器 入门-1

http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/http://www.52nlp.cn/中文分词入门之资源中文分词入门之资源作为中文信息处理的“桥头堡”，中文分词在国内的关注度似乎远远超过了自然语言处理的其他研究领域
hzdxw·2020-08-24 00:25

机器学习——基于HMM的中文分词

机器学习——基于HMM的中文分词1、代码展示#encoding=utf-8'''B表示词汇的开始M表示词汇的中间E表示词汇的尾部S表示词汇单独成词'''classHMM(object):def__init
隔壁的NLP小哥·2020-08-24 00:19

从头开始编写基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器之一 - 资源篇

首先感谢52nlp的系列博文（http://www.52nlp.cn/），提供了自然语言处理的系列学习文章，让我学习到了如何实现一个基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器。
guixunlong·2020-08-24 00:02

sphinx搜索引擎中文分词匹配规则说明

sphinx中文分词的检索规则是以最大匹配来提取的，这无凝会使被最大匹配所包含的其它分词不会被sphinx提取。
gianttj·2020-08-24 00:52

nodejieba安装记（Windows）

所以不可避免要针对所有下载种子做关键词检索，因此需要用到中文分词工具。因为我利用nodejs，所以在网上查找了很多资料，发现nodejie是个不错的选择。
风萧萧梦潇·2020-08-24 00:55

中文分词器 jcseg

jcseg是使用Java开发的一个中文分词器，使用流行的mmseg算法实现。1。目前最高版本：jcseg1.6.9。2。mmseg四种过滤算法，分词准确率达到了97%以上。3。支持自定义词库。
chenjia3615349·2020-08-24 00:37

中文分词工具jieba中的词性类型（转载）

转载jieba为自然语言语言中常用工具包，jieba具有对分词的词性进行标注的功能，词性类别如下：Ag形语素形容词性语素。形容词代码为a，语素代码ｇ前面置以A。a形容词取英语形容词adjective的第1个字母。ad副形词直接作状语的形容词。形容词代码a和副词代码d并在一起。an名形词具有名词功能的形容词。形容词代码a和名词代码n并在一起。b区别词取汉字“别”的声母。c连词取英语连词conjunc
海东青77·2020-08-24 00:01

基于HMM的中文分词

一、前言本文主要是基于隐马尔科夫模型对中文词进行分词。二、HMM的理解HMM是一个统计模型，主要有HMM由初始状态概率分布π、状态转移概率分布A以及观测概率分布B确定，为了方便表达，把A,B,π用λ表示，即：λ=(A,B,π)状态集合S：{B,M,E,S}，N=4π：初始状态概率分布，如{B:-0.26268660809250016,E:-3.14e+100,M:-3.14e+100,S:-1.4
Zh823275484·2020-08-23 23:02

自然语言处理——隐马尔可夫模型(HMM)及中文分词器

隐马尔可夫模型概念基础从马尔可夫假设到隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型的三要素隐马尔可夫模型的训练隐马尔科夫模型的预测基于HHM的简单中文分词器概念基础从马尔可夫假设到隐马尔可夫模型  马尔可夫假设是指：每一个时间的发生概率只取决于前一个时间
ZNWhahaha·2020-08-23 23:01

用隐马尔科夫模型实现中文分词

隐马尔科夫模型通常用来解决序列标注问题，因此可以将分词问题转化为一个序列标注问题来进行建模。例如可以对中文句子中得每个字做以下标注：B表示一个词开头的第一个字，E表示一个词结尾的最后一个字，M表示一个词中间的字，S表示一个单字词，那么隐藏状态空间就是{B,E,M,S}。同时对隐藏状态的转移概率可以给出一些先验知识：B和M后面只能是M或者E，S和E后面只能是B或者S。而每个字就是模型中得观测状态，取
Wisimer·2020-08-23 23:06

HMM(Hidden Markov Model)

个基本问题概率计算问题定义：前向概率-后向概率前向算法后向算法前后向关系单个状态的概率：两个状态的联合概率期望学习问题监督学习方法Baum-Welch算法（非监督学习方法）预测问题近似算法Viterbi算法python实现中文分词
SunChao3555·2020-08-23 23:29

用HMM模型进行中文分词

用HMM模型进行中文分词问题情况中文分词任务，采用的是Sighan2004(backoff2005微软数据)数据。给出训练集和测试集，对测试集进行中文分词，要求给出的分词结果F-score尽量大。
pku_zzy·2020-08-23 23:57

使用hmmlearn中的MultinomialHMM实现中文分词

训练集长这样：  HMM中文分词原理：对于一个词语，比如“我爱中国”，每个字有都对应的状态：B、M、E、S中的一个。其中B表示开始，M表示中间，E表示结尾，S表示单
Cyril_KI·2020-08-23 23:45

中文分词之基础算法-隐马和维特比算法

隐马尔可夫模型（HMM）可以用五个元素来描述，包括2个状态集合和3个概率矩阵：1.隐含状态S这些状态之间满足马尔可夫性质，是马尔可夫模型中实际所隐含的状态。这些状态通常无法通过直接观测而得到。（例如S1、S2、S3等等)2.可观测状态O在模型中与隐含状态相关联，可通过直接观测而得到。(例如O1、O2、O3等等，可观测状态的数目不一定要和隐含状态的数目一致。）3.初始状态概率矩阵π表示隐含状态在初始
MC-Zhang·2020-08-23 23:36

程序员必知：平凡而又神奇的贝叶斯方法

3.1再访拼写纠正3.2模型比较理论（ModelComparasion）与贝叶斯奥卡姆剃刀（BayesianOccam’sRazor）3.3最小描述长度原则3.4最优贝叶斯推理4.无处不在的贝叶斯4.1中文分词
wxing2008666·2020-08-23 23:00

基于HMM的中文分词

隐马尔可夫模型（HMM）在中文分词中的应用隐马尔可夫模型的详细解释隐马尔可夫模型的一些范例介绍隐马尔可夫模型中有两个序列，一个是状态序列，另一个是观测序列，其中状态序列是隐藏的。用具体的例子来解释。
CQUPT-Wan·2020-08-23 22:10

隐马尔科夫实现中文分词（Python3实现）

前言：隐马尔科夫的相关概念就不多说了，就是一个三元组（A,B,Pi），分别表示转移概率，发射概率和初始状态概率。首先是语料库的训练部分：#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8importsysimportmathimportpdbstate_M=4word_N=0A_dic={}B_dic={}Count_dic={}Pi_dic={}word_set=set()sta
芋艿ashes·2020-08-23 22:10

文本分类算法之--贝叶斯分类算法的实现Java版本

packagecom.vista;importjava.io.IOException;importjeasy.analysis.MMAnalyzer;/***中文分词器*/publicclassChineseSpliter
红豆和绿豆·2020-08-23 22:36

HMM最大匹配分词算法（Python）

正向最大匹配算法是我国最早提出的解决中文分词问题的算法，因其简单易操作，至今仍作为机器分词的粗分算法，在今天看来，这种算法的准确率远不够高，无法达到令人满意的要求。这只是一次练习。
rebellion51·2020-08-23 22:41

基于HMM和维特比算法的中文分词

隐马尔可夫模型(HMM)是将分词作为字在字串中的序列标注任务来实现的。其基本思路是：每个字在构造一个特定的词语时都占据着一个确定的构词位置，现规定每个字最多只有四个构词位置：即B(词首)、M(词中)、E(词尾)和S(单独成词)，那么下面句子(1)的分词结果就可以直接表示成如(2)所示的逐字标注形式：(1)中文/分词/是/文本处理/不可或缺/的/一步！(2)中/B文/E分/B词/E是/S文/B本/M
韩明宇·2020-08-23 22:34

用HMM实现中文分词

1.jieba分词jieba分词的三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的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；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。jieba分词的三种算法：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)，根据给定的词典进行
小屁猴多看书·2020-08-23 22:32

HMM模型下的中文分词的Python3代码

参数估计代码：#-*-coding:utf-8-*-#二元隐马尔科夫模型（BigramHMMs）#'trainText.txt_utf8'为人民日报已经人工分词的预料，29万多条句子下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1kXosD1P密码：mq61importsysdefgetList(input_str):outpout_str=[]iflen(input_str)=
jobsfyf·2020-08-23 22:20

python实现HMM做中文分词-----有监督模型

隐马尔科夫模型的简单介绍：五个元组：1、初始化π2、状态转移矩阵ANN(N为所有可能的状态q数)3、观测概率分布BNM（M为所有可能的观测值）4、观测值序列O{o1,o2……oT}5、状态值序列I{i1,i2……iT}以中文分词为例状态值的取值有四个
W&J·2020-08-23 22:49

一个隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词

什么问题用HMM解决现实生活中有这样一类随机现象，在已知现在情况的条件下，未来时刻的情况只与现在有关，而与遥远的过去并无直接关系。比如天气预测，如果我们知道“晴天，多云，雨天”之间的转换概率，那么如果今天是晴天，我们就可以推断出明天是各种天气的概率，接着后天的天气可以由明天的进行计算。这类问题可以用Markov模型来描述。markov进一步，如果我们并不知道今天的天气属于什么状况，我们只知道今
芦金宇·2020-08-23 22:11
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