Sphinx中文分词第15页

中文分词工具jieba使用-高频热词提取

目录一、概念二、使用1.基本分词2.词性标注3.实战-高频热词提取一、概念近年来，随着NLP技术的日益成熟，开源实现的分词工具越来越多，如Ansj、盘古分词等。本文选择的是更易上手的Jieba做简单介绍。原理：Jieba分词结合了基于规则和基于统计这两类方法。首先基于前缀词典进行词图扫描，前缀词典是指词典中的词按照前缀包含的顺序排列，例如词典中出现了“上”，之后以“上”开头的词都会出现在这一部分，

左岸Jason·2022-12-24 20:51

ubuntu离线中文语音识别

下可以采用：大佬的方法ubuntu下，依然是这位大佬的延伸，其中en-US文件在~/.local/lib/python3.6/site-packages/speech_recognition/pocketsphinx

恐怖机脑·2022-12-24 16:11

python离线语音唤醒算法_python实现离线语音识别

0.2.11-cp37-cp37m-win_amd64.whl2、安装语音识别pipinstallSpeechRecognition3、安装离线语音识别python-mpipinstallpocketsphinx

weixin_39760434·2022-12-24 15:39

python离线语音唤醒算法_python语音唤醒-pocketsphinx

使用pocketsphinx模块，实现唤醒词功能。

weixin_39614754·2022-12-24 15:09

中文自动分词技术

这就要求在对中文文本进行自动分析前，先将整句切割成小的词汇单元，即中文分词。用具体的例子来说明，就是如何把“我的爸爸是李刚”这样连续书写的语句切分为“我”

weixin_30580341·2022-12-24 07:01

使用Java调用Stanford CoreNLP 进行中文分词

StanfordCoreNLP进行中文分词中文分词的工具有很多，使用斯坦福的CoreNLP进行分词的教程网上也不少，本篇博客是记录自己在使用StanfordCoreNLP进行中文分词的学习笔记。

MeteorMan99·2022-12-24 07:31

python中文分词：结巴分词

http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/3595879.html特点1，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；b,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；c,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。2，支持繁体分词3，支持自定义词典安装1，Pyt

tianbwin2995·2022-12-24 07:00

用stanfordCoreNLP进行中文命名实体识别时，出现一直运行不报错，或者报错json编码错误的解决方案

解决方法总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：本文主要解决使用"stanfordcorenlp"包时遇到到的2个问题：问题1：一直运行,但是不报错问题2：用stanfordCoreNLP进行中文分词或者命名实体识别等工作时

romantickai·2022-12-24 07:26

Python中文分词及词频统计

Python中文分词及词频统计中文分词中文分词(ChineseWordSegmentation)，将中文语句切割成单独的词组。

lishuaics·2022-12-23 19:52

【NLP】jieba分词

2.3添加用户自定义词典2.4使用停用词2.5统计切分结果中的词频3.文章关键词提取3.1extract_tags()3.2textrank（）1.jieba简介jieba库是一款优秀的Python第三方中文分词库

WarmOrange丨·2022-12-22 15:22

从jieba分词到BERT-wwm——中文自然语言处理（NLP）基础分享系列（3）

常见的基于中文分词算法有：正向最大匹配法、

moronism189·2022-12-22 13:40

理论：NLP学习路径（三）：NLP中文分词技术

1、中文分词简介难点：分词歧义方法：1）规则分词：人工建立词库，按一定方式匹配切分。缺点：对新词很难进行处理。2）统计分词：利用机器学习技术。缺点：过于依赖语料的质量。

zmjames2000·2022-12-22 06:03

自然语言处理系列十三》中文分词》机器学习统计分词》隐马尔可夫模型HMM分词

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列十三中文分词隐马尔可夫模型HMM

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2022-12-22 06:02

Python隐形马尔科夫实战_Python实现HMM（隐马尔可夫模型）

1.前言隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法，其主要用于序列数据的分析，广泛应用于语音识别、文本翻译、序列预测、中文分词等多个领域。

weixin_39611546·2022-12-22 06:30

hmm 流程图_一种基于HMM的中文分词方法与流程

本发明涉及一种基于HMM的中文分词方法，属于信息处理技术领域。背景技术：现代社会，中文分词在信息检索、机器翻译、信息过滤等信息处理中起着重要的作用，是信息处理的关键技术与难点。

純樂·2022-12-22 06:00

python自然语言处理—HMM模型实战

中文分词—HMM模型实战importosimportpickleclassHMM(object):def__init__(self,model_file):#存取算法中间结果，不用每次都训练模型self.model_file

诗雨时·2022-12-22 06:00

基于Hmm模型和Viterbi算法的中文分词和词性标注

使用python实现基于Hmm模型和Viterbi算法的中文分词及词性标注；使用最大概率算法进行优化。

xuzf-cs·2022-12-22 06:59

Ubuntu下CRF++中文分词实验（一）文档阅读工具安装

概念入门二、CRF++文档简要阅读CRF++的官方文档Introduction（介绍）Download（下载链接）Installation（安装说明）介绍1、实验内容实验内容：应用CRF++工具，进行中文分词任务工具

夏至夏至520·2022-12-22 06:58

【Python机器学习】隐马尔可夫模型讲解及在中文分词中的实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~隐马尔可夫模型（HMM）是关于时序的概率模型，它可用于标注等问题中基本思想假设一个盒子里可以装两个骰子，骰子的种类有四面的和六面的两种。现在进行猜骰子实验，该实验由实验者和分析者完成。实验者每次随机从盒子中取出一个骰子，然后补入一个另外种类的骰子。实验者记录下每次实验后盒子中不同种类骰子的数量，可得到一个盒子状态的序列。实验者在每次实验后掷一次骰

showswoller·2022-12-22 06:25

【jieba分词】中文分词工具jieba

本文介绍了中文分词原理以及分词工具jieba，最后利用它进行词性标注以及关键词提取首先，我们要理解为什么要中文分词？因为我们要通过词量化文本，让计算机能够理解文本。那么，什么是中文分词呢？

Minor0218·2022-12-22 06:55

基于隐马尔科夫模型(HMM)的中文分词(CWS)（附代码以及注释）

我是一个刚入门的菜鸟，刚学习了HMM算法以及BiLSTM+CRF进行中文分词，记录下学习过程，欢迎大家讨论。本文以模型使用为导向，介绍如何一步步使用HMM算法进行中文分词。

白给菜鸟·2022-12-22 06:55

基于隐马科夫模型，HMM用于中文分词

HMM用于中文分词一、在分词、分句前用规则处理句子#在分词前用规则处理句子defpreprocess(oriSentence):#删除后缀oriSentence=deleteTMword(oriSentence

陈Yang·2022-12-22 06:54

基于HMM模型实现中文分词

本案例在前文将说明常用分词库及其简单应用，之后会通过中文分词的例子介绍和实现一个基于统计的中文分词方法——HMM模型，该模型能很好地处理歧义和未登录词问题，应用在jieba等分词器中。

数学是算法的灵魂·2022-12-22 06:23

【Python机器学习】条件随机场模型CRF及在中文分词中实战（附源码和数据集）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想假如有另一个标注序列（代词动词名词动词动词），如何来评价哪个序列更合理呢？条件随机场的做法是给两个序列“打分”，得分高的序列被认为是更合理的。既然要打分，那就要有“评价标准”，称为特征函数。例如，可以定义相邻两个词的词性的关系为一个特征函数，那么对于“语言处理”来说，上文提到的两个序列分别标注为“名词动词”和“动词动词”。从语言学的知识可知，“动

showswoller·2022-12-22 06:53

实战三十七：基于HMM模型实现中文分词

本案例在前文将说明常用分词库及其简单应用，之后会通过中文分词的例子介绍和实现一个基于统计的中文分词方法——HMM模型，该模型能很好地处理歧义和未登录词问题，应用在jieba等分词器中。

甜辣uu·2022-12-22 06:53

LSTM中文分词

预处理及训练过程：代码：#-*-coding:utf-8-*-fromtensorflow.python.keras.modelsimportModel,load_modelfromtensorflow.python.keras.layersimportInput,Dense,Dropout,LSTM,Embedding,TimeDistributed,Bidirectionalfromtenso

我只有三天不想上班·2022-12-21 14:59

ROS机器语音

语音识别功能包：pocketsphinx 由于pocketsphinx只支持到Ubuntu14.04，ROSKinetic不支持sudoapt-getinstallros-kinetic-pocketsphinx

melodic18·2022-12-20 12:55

隐马尔可夫模型HMM笔记——HMM原理介绍、python hmmlearn库的使用

中文分词、词性标注以及命名实体识别，都可以转化为序列标注问题。本文按照隐马尔

音无八重·2022-12-20 07:30

【一】头歌平台实验-基于jieba的中文分词实战

Jieba是目前最好的Python中文分词组件。本实训主要介绍Jieba模块的使用，并通过示例与实战，帮助大家掌握使用Jieba的方法。

霜淮子·2022-12-18 11:17

SimpleITK常用指令

说明文档：SimpleITKSphinxDocumentation—SimpleITK2.0rc2documentationimportSimpleITKassitk1、数据类型1）查看img_itk.GetPixelIDTypeAsString

emergency_rose·2022-12-17 22:53

Python文本分析（NLTK,jieba,snownlp）

近些年，NLP在中文分词、词性标注、词汇语义、句法解析方面均获得了很大的突破。大量的技术都应用于商业实践，并在商业

数据攻城小狮子·2022-12-17 13:05

学习笔记（6）——感知机分类与序列标注

线性分类模型三、感知机算法四、基于感知机的人名性别分类五、结构化预测问题1定义2结构化预测与学习流程六、线性模型的结构化感知机算法1结构化感知机算法2与感知机算法比较3结构化感知机与序列标注七、基于结构化感知机的中文分词隐马弥可夫模型能捕捉的特征仅限于两种

StriveQueen·2022-12-17 08:04

HanLP《自然语言处理入门》笔记--5.感知机模型与序列标注

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP5.感知机分类与序列标注第4章我们利用隐马尔可夫模型实现了第一个基于序列标注的中文分词器

imherer·2022-12-17 08:34

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码1标注序列2训练网络3Viterbi算法求解最优路径4keras代码讲解最后源代码地址在自然语言处理中（NLP

weixin_34115824·2022-12-16 22:24

机器学习算法－随机森林

二、数据预处理（1）分词：用jieba中文分词将内容切分成一组分词。（2）热

weixin_33943347·2022-12-16 15:31

机器学习文本分类

中文分词中文的基本单位是字，需要一些算法来进行分词：基于词典与规则的方法基于统计的方法基于理解的分词算法去停用词指文本处理过程中遇到

黑曜石小刀·2022-12-16 02:05

Python jieba库简介和使用

一、jieba库概述jieba库是Python的一个第三方库，该库常用于中文分词。所谓分词，就是给定一段中文文本，然后将这一段中文文本分成单个的词语。jieba库使用简单，分词效率和准确性较好。

永远是少年啊·2022-12-16 00:47

2.文本预处理（分词，命名实体识别和词性标注，one-hot，word2vec，word embedding，文本数据分析，文本特征处理，文本数据增强）

1.1认识文本预处理文本预处理及其作用文本预处理中包含的主要环节文本处理的基本方法文本张量表示方法文本语料的数据分析文本特征处理数据增强方法重要说明1.2文本处理的基本方法学习目标什么是分词分词的作用流行中文分词工具

GCTTTTTT·2022-12-15 18:43

PyTorch自然语言处理入门与实战 | 文末赠书

本内容主要涉及的知识点有：中文分词概述。分词方法的原理。使用第三方工具分词。01中文分词中文分词的困难主

Python数据之道·2022-12-15 15:05

pyhanlp:hanlp的python接口

命令行中文分词使用命令hanlpsegment进入交互分词模式，输入一个句子并回车，HanLP会输出分词结果：$hanlpsegment商品和服务商品/n和/cc服务/vn当下雨天地面积水

weixin_34206899·2022-12-15 14:09

自然语言处理工具包HanLP的Python接口

命令行中文分词使用命令hanlpsegment进入交互分词模式，输入一个句子并回车，HanLP会输出分词结果：$hanlpsegm

weixin_33698043·2022-12-15 13:38

隐马尔可夫模型与序列标注详解

目录第4章隐马尔可夫模型与序列标注4.1序列标注问题4.2隐马尔可夫模型4.3隐马尔可夫模型的样本生成4.4隐马尔可夫模型的训练4.5隐马尔可夫模型的预测4.6隐马尔可夫模型应用于中文分词4.7性能评测

ASS-ASH·2022-12-13 20:17

标注数据少的方法 —— 词汇增强

文本增强+半监督学习」总结（从PseudoLabel到UDA/FixMatch）1.中文NER的难点（和英文的区别）和英文NER每个单词都使用空格分隔不同，中文NER是基于字的表示方法，所以一般会涉及到中文分词和中文

ywm_up·2022-12-13 12:36

python 遇到 No module named ‘pocketsphinx‘ 在 windows 10

Notes：试过直接安装pipinstallpocketsphinx，遇到各种问题：swig.exe找不到.尝试下载了swig并且配置好了环境变量.Error:Unabletofind‘swig.swg

leon龙·2022-12-13 10:21

边界熵和边界多样性

另外，也可以引入一些基于统计的量，例如边界熵（boundaryentropy），边界多样性（accessorvariety）等就常用于非监督型的中文分词模型

皮果提·2022-12-13 09:33

基于MLR资讯多分类

资讯分类可以拆解为两个问题：文本分词，提取特征多分类模型针对文本分词，常见中文分词工具有：HanLP、ansj、jieba和fudannlp。这里选取HanLP。

Mr_哲·2022-12-12 09:34

入门NLP-3-基于机器学习的文本分类

入门NLP-基于机器学习的文本分类综述传统文本分类方法文本预处理：中文分词英文分词文本表示OnehotBagofWordsBi-gramandN-gramTF-IDF分类器综述文本分类在文本处理中是很重要的一个模块

可以学习吗·2022-12-12 08:56

自然语言处理 jieba

简介jieba是目前表现较为不错的Python中文分词组件。

幽影相随·2022-12-12 06:31

lcut在python_jieba结巴分词使用

在python3的中文分词中，可以使用jieba来进行中文分词。jieba分词是一款免费的中文分词工具，既然是免费的，就凑合用吧。和不同领域专业的分词工具，区别在于词库上。

weixin_39889788·2022-12-12 06:01

《自然语言处理》- Jieba分词器的使用

1.jieba中文分词处理importjiebatext="大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。"

兀坐晴窗独饮茶·2022-12-12 06:01

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