基于词典

基于词表的中文分词算法

基于词表的中文分词算法正向最大匹配法对于输入的一段文本从左至右,以贪心的方式切分出当前位置上长度最大的词.正向最大匹配法是基于词典的分词方法,其分词原理是:单词的颗粒度越大,所能表示的含义越确切.该算法主要分两个步骤
0error(s)·2020-09-14 15:54

用户评论实体识别及情感分类

实体识别方法：1.传统常见方法：CRF,HMM2.深度学习方法：RNN下的LSTM3.规则匹配：基于词典1,2两种方法都是序列标注问题，eg"宝马的座椅比帕萨特更舒服",标注"宝(B)马(E)""宝马座椅比帕萨特更舒服
黑夜之烛·2020-09-13 17:46

NLP基础--文本特征提取&&中文分词&&word2vec原理

文章目录1.文本特征提取1.1词集模型1.2BOW（BagofWords）词袋模型1.3TF-IDF2.中文分词2.1基于词典匹配的分词方法2.1.1正向最大匹配（MM，MaximumMatching）
你搁这儿写bug呢？·2020-09-11 09:14

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。在汉语中，虽然是以字为最小单位，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的。因此处理中文文本时，需要进行分词处理，将句子转为词的表示，这就是中文分词。中文分词的三个难题：分词规则，消除歧义和未登录词识别。构建
weixin_34284188·2020-08-24 03:19

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。
天青如水·2020-08-24 01:59

机器学习当道，还在使用基于词典的文本挖掘方法么，过时啦！

摘要：机器学习时代，基于词典的文本挖掘方法已不那么适用，快用新方法开始你的探索吧！摘要：机器学习时代，基于词典的文本挖掘方法已不那么适用，快用新方法开始你的探索吧！
阿里云云栖号·2020-08-20 20:02

机器学习当道，还在使用基于词典的文本挖掘方法么，过时啦！

摘要：机器学习时代，基于词典的文本挖掘方法已不那么适用，快用新方法开始你的探索吧！摘要：机器学习时代，基于词典的文本挖掘方法已不那么适用，快用新方法开始你的探索吧！
阿里云云栖号·2020-08-20 20:02

文本挖掘（一）—— 新词发现2

续接文本挖掘（一）——新词发现1苏剑林新词发现https://spaces.ac.cn/archives/6920进一步解读基于词典分词原理：基于词典和AC自动机的快速分词优缺点：便于维护，容易适应领域
微知girl·2020-08-20 13:00

NLP中的数据增强技术综述

NLP数据增强技术1.词汇替换LexicalSubstitution基于词典的替换Thesaurus-basedsubstitution基于词向量的替换Word-EmbeddingsSubstitution
JL_Jessie·2020-08-19 02:44

从编辑距离、BK树到文本纠错

搜索引擎里有一个很重要的话题，就是文本纠错，主要有两种做法，一是从词典纠错，一是分析用户搜索日志，今天我们探讨使用基于词典的方式纠错，核心思想就是基于编辑距离，使用BK树。
weixin_33796205·2020-08-18 22:10

自然语言处理——分词算法

前向最大匹配算法所有的分词算法都是基于词典的，假设我们要分词的句子为"我爱北京天安门"，词典如下：word_dic=['我','爱','北京天安门','北京','天安门']#自
愤怒的可乐·2020-08-10 05:54

CRNN-基于序列的（端到端）图像文本识别

文章目录一、前言二、网络架构2.1特征序列提取2.2.序列标注2.3.转录2.3.1标签序列的概率2.3.2无字典转录2.3.3基于词典的转录2.4.网络训练4.总结一、前言在现实世界中，稳定的视觉对象
SongpingWang·2020-08-09 15:57

让机器学会断句：基于词典的Bigram分词算法

目录概述从序列到图Unigram模型Bigram模型实现概述分词是NLP任务Pipeline中的重要步骤，一般来说都需要将句子切分成词之后，才能进一步把词进行向量化，最终输出各种各样的数学模型中，从而完成特定的NLP任务。中文不同于英文句子那样天然会用空格分割单词，所以中文句子切成独立的词相对困难，并且中文句子的词是上下文相关的，不同的分词方式会导致同一个句子出现不同含义。例如:研究所取得的成就，
李兰溪·2020-08-08 22:17

九、（1）情感分类——基于词典。评论。

九、（1）情感分类——基于词典。评论。
Memory Of Seven Seconds·2020-08-03 08:24

【HanLP】正向、逆向及双向最长匹配法分词

中文分词大概可分为：基于词典规则基于机器学习本篇主要介绍第一种1、环境准备windows10安装pyhanlp：pip
Daycym·2020-08-02 12:01

中文分词研究入门

接着，本文总结了调研文献中的分词方法，包括基于词典的最大匹配法以及其相应的改进方法、基于字标注的分词方法等，同时也介绍了当前中文分词的研究进展和方向，如统计与词典相结合、基于深度学习的分词方法等。
aiwuzhi12·2020-08-01 11:10

Elasticsearch (ES) 学习之路（三） IK 分词器安装与使用自定义词典

Elasticsearch(ES)学习之路三IK分词器安装与使用IK分词器在是一款基于词典和规则的中文分词器,如果项目所做业务为国内业务那么使用IK分词器即可满足大部分分词场景IK分词安装（Win）解压上文中下载的
保护我方胖虎·2020-07-15 14:45

Mmseg算法

1.Mmseg算法简介Mmseg是一种基于字符串匹配（亦称基于词典）的中文分词算法。
後鲎·2020-07-15 08:26

中文分词算法 之 基于词典的逆向最大匹配算法

中文分词算法之基于词典的逆向最大匹配算法博客分类：人工智能中文分词逆向最大匹配基于词典在之前的博文中介绍了基于词典的正向最大匹配算法，用了不到50行代码就实现了，然后分析了词典查找算法的时空复杂性，最后使用前缀树来实现词典查找算法
keke_Xin·2020-07-14 13:19

情感分析总结

情感分析是学术领域研究多年的课题，用google学术搜索可以找到很多paper，基本的方法上有基于词典规则的方法、语言文法的方法，此外还有分类器以及近几年比较火的深度学习的方法(稍后有详
小丸子的研究生活·2020-07-12 10:29

Java中文分词组件 - word分词

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Java分布式中文分词组件-word分词word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义
weixin_33878457·2020-07-12 08:05

hanlp源码解读之字符正规化CharTable

在hanlp中的实现方法是基于词典的，也就是正规则字符对照表。就是“data/dictionary/other/CharTable.txt”这个词典，打开后是下面这个样子的！
阿童木-atom·2020-07-09 05:15

知识图谱与KBQA——意图识别

意图识别的基本方法1.基于词典以及模版的规则方法不同的意图会有的不同的领域词典，比如书名，歌曲名，商品名等等。
vivian_ll·2020-07-05 19:46

NPL系列之分词常用原则以及算法(三)

有时候可能需要根据自己的业务对已有的分词进行扩展或者像一些大型互联网的公司基本上都是直接自研发分词器,这个时候就需要对分词常用的算法需要有所了解,才有可能根据自己公司或者特定的业务数据来完善开源的分词或者自研发分词.对于分词算法而言可以大体上分为两大类,一类是基于概率,一类是基于词典基
贾红平·2020-07-05 03:09

mmseg分词算法及实现

中文分词算法大概分为两大类：一是基于字符串匹配，即扫描字符串，使用如正向／逆向最大匹配，最小切分等策略(俗称基于词典的)基于词典的分词算法比较常见，比如正向／逆向最大匹配，最小切分（使一句话中的词语数量最少
DanielWang_·2020-07-04 16:37

SEO实战密码阅读笔记

章吸引蜘蛛权重高的网站页面更新快导入链接与首页点击距离,离首页点击距离越近,页面权重越高,被爬行的机会越大站长可通过搜索引擎网页提交表格来提交网址遇到权重很低的网站上大量转载内容时,很可能不再继续爬行预处理的过程提取文字部分中文分词(基于词典或统计
命中无时必强求·2020-07-02 11:24

基于词典和弱标注信息的电影评论情感分析系统

♚作者：沂水寒城，CSDN博客专家，个人研究方向：机器学习、深度学习、NLP、CVBlog:http://yishuihancheng.blog.csdn.net情感分析的方法包括基于情感词典的方法，有监督的机器学习方法和无监督的机器学习方法。基于情感词典的情感分析方法就是通过构建一个包含各类情绪的情感词典，制定评价规则，对文本进行拆句、分析及匹配词典，通过分析文本中的正向情感词和负向情感词数目来
Python中文社区·2020-07-01 08:01

nlp基础学习 中文分词原理

分词算法综述分词算法先把句子按照字典切分成词，再寻找词的最佳组合方式基于字的分词，先把句子分成一个个字，再将字组合成词，也可转化为序列标注问题基于词典的分词最大匹配分词算法（正向、逆向、双向）先将字典构造成一个字典树
YEE_HOLIC·2020-06-30 08:50

基于词典的中文分词-前向/后向最大匹配（Python）

说明当前自然语言处理的理论都是基于西方语言学，而这些语言学结论大部分是从英语等语言中归纳出来的。那么问题来了：对汉语适用吗？不知道有没有人想过想过这个问题，反正多少年了搞中文信息处理的人都是这么用的，我们很自然地接受了语法、词、句法等概念，于是，中文信息处理的第一步便是所谓的“分词”。但我这里保留自己的观点：我认为汉语有没有“词”“句法”等概念还待研究。这也是我为什么打算不做自然语言处理方向的原因
两沓信纸·2020-06-29 16:49

NLP（二）：中文文本特征处理

目录一.基本文本处理技能暂时先学一下基于词典的方法、基于统计的分词和词、字符频率统计1.基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法）1.1正向最大匹配思想MM1.2逆向最大匹配算法RMM1.3双向最大匹配法
我想听相声·2020-06-29 05:40

大数据舆情情感分析，如何提取情感并使用什么样的工具？（贴情感标签）

情感分析是学术领域研究多年的课题，用google学术搜索可以找到很多paper，基本的方法上有基于词典规则的方法、语言文法的方法，此外还有分类器以及近几年比较火的深度学习的方法(稍后有详细介绍)。
weixin_34138255·2020-06-28 12:41

中文分词常用算法之基于词典的双向最大匹配

启发式规则：1.如果正反向分词结果词数不同，则取分词数量较少的那个。2.如果分词结果词数相同a.分词结果相同，就说明没有歧义，可返回任意一个。b.分词结果不同，返回其中单字较少的那个。算法描述：S1为带切分字符串，FMM为S1正向最大匹配切分结果，BMM为S1逆向最大匹配切分结果如果FMM和BMM长度不相等则输出长度较短的那个否则转3如果FMM和BMM的结果相同则输出任意一个否则输出单个字字数最少
weixin_33769207·2020-06-28 05:32

中文分词算法 之 基于词典的全切分算法

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在使用基于词典的分词方法的时候，如果我们解决了下面4个问题：1、如何把一句话中所有的词找出来呢？只要词典中有就一定要找出来。
weixin_33714884·2020-06-28 03:36

中文分词算法笔记

中文分词基本算法主要分类基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、（传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统，按下不表）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一个
weixin_30363817·2020-06-27 18:22

传统情感分类方法与深度学习的情感分类方法对比

定义：是对人脑的简单模拟，核心模式是基于词典和规则，即以情感词典作为判断评论情感极性的主要依据，根据以往经验
晴天的啦啦啦·2020-06-27 13:21

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）

从早期基于词典和规则的方法，到传统机器学习的方法，到近年来基于深度学习的方法，NER研究进展的大概趋势大致如下图所示。在基于机器学习的方法中，NER被当作序列标注问题。利用大规模语料来学习出标注模型，
MarissaG·2020-06-27 11:29

词语相似度计算方法总结

（1）基于词典或某种分类体系计算词语相似度常用的词典有hownet、wordnet和同义词词林，这三种词典的构造方法互不
空空看春晚·2020-06-27 08:25

中文文本情感分析：基于机器学习方法的思路

2）常用方法：基于词典、基于规则、基于统计、基于字标注、基于人工智能。
aliceint·2020-06-27 07:01

文本识别CRNN论文翻译

相比于之前的场景文本识别，本问提出的方法有4个特别的地方：1.端到端的训练；2.可以处理任意长度的序列；3.不受限于预定的词汇（不基于词典）4.更高效更小的模型。
好运吉祥·2020-06-27 01:07

命名实体的识别

基于词典来介绍一下整个流程，首先跟大家介绍一下理论知识以方便大家理解，最后附上完整代码供大家参考学习。
董文博（DWB）·2020-06-26 12:16

Python3 jieba分词

1.基于词典：基于字典、词库匹配的分词方法；（字符串匹配、机械分词法）2.基于统计：基于词频度统计的分词方法；3.基于规则：基于知识理解的分词方法。
sinat_34022298·2020-06-26 11:20

中文分词原理和实现

三大主流分词方法：基于词典的方法、基于规则的方法和基于统计的方法。1、基于规则或词典的方法定义：按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。
狮子座明仔·2020-06-26 09:14

python自然语言处理（NLP）1------中文分词1，基于规则的中文分词方法

最大匹配方法是最有代表性的一种基于词典和规则的方法，其缺点是严重依赖词典，无法很好地处理分词歧义和未登录词。优点是由于这种方法简单、速度快、且分词效
三个石头2016·2020-06-24 21:39

基于词典的实体识别

在不需发现未知词的情况下基于词典的实体识别已足够基于字典的ner也有两种做法：字符串多模匹配和切词(词典加入自定义词库)字符串多模匹配多模匹配有两种基本算法：trie树和记录长度集合的最长匹配trie树匹配效率更高
长空飞鹰·2020-06-24 18:46

NLP_中文分词/jieba分词原理

【1】基于词典分词方法：将待分析的汉字串与词典进行匹配。若在词典中找到某个词，则分出一个词。主要有正向最大匹配；逆向最大匹配；最少切分；基于索引树等。
小豆芽_·2020-06-24 12:36

xmnlp — 轻量级中文自然语言处理工具

为了方便平时的处理工作，我尝试找了一些集成工具包，发现snownlp还可以，它的分词是基于TnT的，总得来说分词效果逊色于基于词典的分词（比如jieba）。
seanlee97·2020-06-24 11:15

中文分词方法介绍

中文分词的基本方法可以分为基于语法规则的方法、基于词典的方法和基于统计的方法。基于语法规则的分词法基本思想是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来进行词性标注，以解决分词歧义现象。
流沙009·2020-06-24 00:36

基于java的字符串所有可能的分词遍历

在使用基于词典的分词方法的时候，如果我们解决了下面4个问题：1、如何把一句话中所有的词找出来呢？只要词典中有就一定要找出来。2、如何利用1中找出来的词组合成完整的句子？组合成的句子要和原句一样。
刘晖·2020-06-23 03:42

中文分词实现——双向最大匹配

双向最大匹配方法双向最大匹配方法是一种基于词典的分词方法。基于词典的分词方法是按照一定策略将待分析的汉字串与一个“大机器词典”中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。
追梦船·2020-06-22 22:46

jieba源码阅读与思考

jieba源码阅读笔记由于在做模型的时候需要对切词这块做些优化，jieba切词目前主要融合了基于词典的分词和HMM两种方法，阅读了一下jieba的源码，思考了几个优化方案，在此mark一下，欢迎各位大牛前来交流
东南枝DP·2020-06-22 15:33
上一页 1 2 3 4 5 6 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他