Sphinx中文分词

中文分词技术(一)

不同于英文，计算机对中文分词时，由于中文句子中词与词之间是没有空格的，而且，两个字组合起来看似是一个词在句子中
kavadina·2020-08-24 19:16

solr4.5配置中文分词器mmseg4j

solr4.x虽然提供了分词器，但不太适合对中文的分词，给大家推荐一个中文分词器mmseg4jmmseg4j的下载地址：https://code.google.com/p/mmseg4j/通过以下几步就可以把
yaodick·2020-08-24 18:10

ELK学习3-kibana 深入学习

es默认的分词器主要针对的是英文的，所以我们需要安装中文分词，以下以ik分词器为例进行安装（网上的教程有些我觉得没有细说）通过GitHub获取插件
jani·2020-08-24 15:50

使用elasticsearch英文不能拆的问题

比如name字段有zhangsan、zhang三、zhangsan这三个名称查询zhang则只能查到zhang三、zhangsan，查不到zhangsan这是由于使用的IK分词器只支持中文分词而不支持英文分词解决办法以后用到了再写
qq_41609488·2020-08-24 15:55

样本类别均衡化、K均值算法等核心API使用 ---- 机器学习

中文分词（jieba）https://github.com/fxsjy/jieba样本类别均衡化上采样与下采样处理样本类别均衡化下采样：把样本数据量大的那一类样本减少到与数据量小的那一类样本数量相近。
大大枫free·2020-08-24 15:25

CentOS6 mininal 安装CouchDB2 详细版

CentOS6mininal安装CouchDB2详细版couchdb官网：http://couchdb.apache.org/安装依赖-ErlangOTP(>=R61B03,==2.7)fordocs-PythonSphinx
shaonbean·2020-08-24 13:21

使用haystack实现django全文检索搜索引擎功能

中文搜索需要进行中文分词，使用jieba。
aaanthony·2020-08-24 13:27

Centos 编译安装sphinx-0.9.9全文检索

Sphinx简介Sphinx是开源的搜索引擎，它支持英文的全文检索。所以如果单独搭建Sphinx，你就已经可以使用全文索引了。但是往往我们要求的是中文索引，怎么做呢？
YPHP·2020-08-24 13:00

基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构

系统包括几个独立的部分：使用Python的Scrapy框架开发的网络爬虫，用来爬取磁力链接和种子；使用PHPCI框架开发的简易网站；搜索引擎目前直接使用的MySQL，将来可以考虑使用sphinx；中文分词
justjavac·2020-08-24 13:17

coreseek,sphinx安装mmseg遇到的错误

src/Makefile.am:TheusualwaytodefineCXX'istoaddAC_PROG_CXX'其实很简单，只是安装的时候忘记了，自己去找了mmseg3.12好像原来下载的4.1beta里面就有mmseg所有make会报错
jhfnetboy·2020-08-24 13:20

Apache Lucene(全文检索引擎)—分词器

ApacheLucene(全文检索引擎)—分词器阅读目录目录1.分词器的作用2.英文分词器的原理3.中文分词器的原理4.停用词的规则5.分词器的使用代码6.Compass简单介绍(不建议使用)回到顶部目录返回目录
zmcyu·2020-08-24 12:05

Sphinx 实现海量数据的快速查询

说到Sphinx，就会想到：站内搜索，mysql优化，分词等等有关搜索海量数据的需求，本文介绍了sphinx的基本概念、安装、和一个联系动态语言实现大数据海量查询的实例。
Leon0204·2020-08-24 09:20

中文分词预处理之N最短路径法小结(转)

所以，中文分词就自然而然的成了一切中文信息处理的必要前提。但是，由于中文往往会出现歧义、人
TheAlgorithmArt·2020-08-24 07:01

Anaconda 换源

不得不说使用了Sphinx来构建帮助文档，这个确实做得好，再细查看使用的是reStructuredText来编写的，真佩服无私的贡献者所付
York_Yu·2020-08-24 04:55

自然语言处理之维特比算法实现中文分词

维特比算法实现中文分词实例维特比(viterbi)算法介绍算法思路分词实例维特比(viterbi)算法介绍维特比算法是一种动态规划算法用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列，可以解决任何一个图中的最短路径问题
Wake Up @Dionysus·2020-08-24 04:24

HMM实现中文分词

importnumpyasnpimportwarningsfromhmmlearn.hmmimportMultinomialHMMasmhmmdata=[{u"我要吃饭":"SSBE"},{u"天气不错":"BEBE"},{u"谢天谢地":"BMME"}]defprints(s):passprint(s)defget_startprob():"""getBMESmatrix"""c=0c_map=
润森·2020-08-24 04:12

隐马尔科夫HMM应用于中文分词

下图是描述天气变化的隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型:一般用(A,B,pi)来表示A是指状态转移矩阵,在这里是指Rainy与Sunny之间四组的状态转移概率,在分词中也就是标注(比如SBME),B是发射矩阵,在这里是指Rainy中的Walk,Shop,Clean三种观测值的概率以及Sunny中的Walk,Shop,Clean三种观测值的概率,在分词中是指一个个的字,PI是初始状态分布,在这里就是sta
sdfreregtrh·2020-08-24 04:12

使用HMM进行中文分词

一、代码#%loadhmm_segment.py#（1）通过对语料库进行统计，建立隐马尔科夫链模型（初始概率，转移概率，观测概率）#（2）通过维特比算法（动态规划），确立某具体语句按其顺序出现每个字时，每个字对应的最大可能状态。#（3）确定了每个字对应的状态，按('BM*E|S')的模式进行分词#B代表词开始，M代表词的中间，E代表词的结尾。S代表单字词M*表示中间大于等于0#HiddenMark
sysu_zzd·2020-08-24 04:49

HMM中文分词_CodingPark编程公园

文章介绍新词识别OVV是中文分词一大难点，为此我们从词语级模型切换到字符级模型，将中文分词任务转换为序列标注问题。
TEAM-AG·2020-08-24 03:49

简单上手用于中文分词的隐马尔科夫模型

前段时间一直在看自然语言处理方面的知识，所以不可避免的接触到了隐马尔科夫模型和条件随机场模型。这两个模型可以说是自然语言处理方向的基础模型了，所以自然而然对它们上心许多。它们之间也确实是有许多的异同，当时为了清晰地区分开它们，确实是花费了我好一阵子时间，而且到现在自己也还没有完完全全把它们吃透，但还是斗胆把自己整理的一些资料和心得贴出来供大家参考，希望大家都能少走弯路，节约时间。隐马尔科夫模型第一
飞奔的菜猪·2020-08-24 03:09

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。
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
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