Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的.可能时间太久记不太清楚了.以下文章是分享自“baiziyu”所写(小部分内容有修改),供大家学习参考之用. 简介 pyhanlp是HanLP的Python接口.因此后续所有关于pyhanlp的文章中也会写成HanLP.HanLP是完全用Java自实现的自然语言处理工具包.特点是完全用Java实现不引入第三方工具包.完全开源.中文的开源工具能做到这么完整的大概只有HanLP.包括了词法分析.句法分析.分类.聚类.关键词抽取等常见NLP应用

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h

现有环境: Java JDK1.8 MySQL5.7 [ps]本文是很早前的基于隐马尔科夫模型进行中文词性标注的后续升级完善版,任务就是将之前的写入文件的模型参数写入MySQL 下载Hibernate  http://hibernate.org/orm/releases/ 下载好后解压,将jpa和required路径下的Jar包全部复制出来到自己创建的lib文件夹 构建的lib 还有:要下载Java连接MySQL的驱动 地址 http://static.runoob.com/download/m

先放上一张Demo的测试图 测试的句子及每个分词的词性标注为:   目前/t 这/rzv 条/q 高速公路/n 之间/f 的/ude1 路段/n 已/d 紧急/a 封闭/v ./w 需要基础知识 HMM模型(隐马尔可夫模型) 模型的定义 隐马尔科夫模型(hidden Markov model)是关于时序的概率模型,是最简单的动态贝叶斯网络 模型的参数 HMM模型由Pi.A.B 唯一决定   Pi.A.B 成为HMM模型的三要素 HMM用在词性标注问题 对于下面这句话可以用HMM进行建模 目前/t

C/C++接口——对应的各个函数 函数1-bool NLPIR_Init(const char * sInitDirPath=0, int encoding=GBK_CODE,constchar*sLicenceCode=0);初始化函数 (1)  描述:在使用中文分词操作系统之前必须先进行初始化操作,才能继续接下来的操作 (2)  参数说明: sDataPath:Data 文件夹的路径,为空字符串时从项目根目录下开始寻找,一般在使用的时候先把Data放到项目文件里,所以为空encode:编码格

class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数列表 input_size:x的特征维度 hidden_size:隐藏层的特征维度 num_layers:lstm隐层的层数,默认为1 bias:False则bih=0和bhh=0. 默认为True batch_first:True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature) dropout:除最后一层,每一层的输出都进行dropout,默认为: 0 bidirectional:True则为双向l

本文为本人学习pyhanlp的笔记,大多知识点来源于GitHubhttps://github.com/hankcs/HanLP/blob/master/README.md,文中的demo代码来源于该GitHub主 what's the pyhanlp pyhanlp是HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 安装时可能遇到的问题: 报错:error: Microsoft Visual C++ 14.0 is r

1.名词和介词可以被用作主语或宾语 名词->n  介词->pron 2.当使用名词时,必须有冠词在它前面 n+art(冠词) 3.名词可以被一个形容词修饰,动词可以被一个副词修饰 adj+n | adv+v 4.当形容词修饰名词时,形容词需要放在冠词和名词之间 art+adj+n 5.当用副词修饰动词时,副词需要放在动词前面 adv + v(有及物和不及物) 6.一个介词短语可以被放在主语前面,主语和动词之间,不及物动词后面,动词和宾语之间,宾语后面 7.一个介词短语由 一个介词和一个名词/代

HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 使用命令hanlp来验证安装,如因网络等原因自动安装失败,可参考手动配置或Windows指南. 命令行 中文分词 使用命令hanlp segment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: $ hanlp segment 商品和服务 商品/n 和/cc 服务/vn 当下雨天地面积水分外严重 当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/

  繁简转换 HanLP几乎实现了所有我们需要的繁简转换方式,并且已经封装到了HanLP中,使得我们可以轻松的使用,而分词器中已经默认支持多种繁简格式或者混合.这里我们不再做过多描述. 说明: ·HanLP能够识别简繁分歧词,比如打印机=印表機.许多简繁转换工具不能区分“以后”“皇后”中的两个“后”字,HanLP可以. 算法详解: ·<汉字转拼音与简繁转换的Java实现>——请查阅此文 from pyhanlp import * # 繁简转化 print(HanLP.convertToTrad

pyhanlp 中文词性标注与分词简介 pyhanlp实现的分词器有很多,同时pyhanlp获取hanlp中分词器也有两种方式 第一种是直接从封装好的hanlp类中获取,这种获取方式一共可以获取五种分词器,而现在默认的就是第一种维特比分词器 1.维特比 (viterbi):效率和效果的最佳平衡.也是最短路分词,HanLP最短路求解采用Viterbi算法 2.双数组trie树 (dat):极速词典分词,千万字符每秒(可能无法获取词性,此处取决于你的词典) 3.条件随机场 (crf):分词.词性标注

pyhanlp 共性分析与短语提取内容详解   简介 HanLP中的词语提取是基于互信息与信息熵.想要计算互信息与信息熵有限要做的是 文本分词进行共性分析.在作者的原文中,有几个问题,为了便于说明,这里首先给出短语提取的原理.在文末在给出pyhanlp的调用代码. 共性分析 互信息mi,左熵lr,右熵re,详细解释见下文 信息论中的互信息 一般而言,信道中总是存在着噪声和干扰,信源发出消息x,通过信道后信宿只可能收到由于干扰作用引起的某种变形的y.信宿收到y后推测信源发出x的概率,这一过程可由后

pyhanlp用户自定义词典添加实例说明 pyhanlp是python版封装的的HanLP,项目地址:https://github.com/hankcs/pyhanlp 经过测试,HanLP比nltk在中文分词和实体识别方面都更好用. 如何向pyhanlp添加自定义的词典?以python 2.7.9为例: 1.安装pyhanlp:pip install pyhanlp 2.在字典路径下添加自定义的词典:CustomDictionary主词典文本路径是data/dictionary/custom/

hanlp的词典模式 之前我们看了hanlp的词性标注,现在我们就要使用自定义词典与停用词功能了,首先关于HanLP的词性标注方式具体请看HanLP词性标注集. 其核心词典形式如下: 自定义词典 自定义词典有多种添加模式,首先是展示的一个小例子,展示了词汇的动态增加与强行插入,删除等.更复杂的内容请参考后边的第二段代码. 简单的例子 from pyhanlp import * text = "攻城狮逆袭单身狗,迎娶白富美,走上人生巅峰"  # 怎么可能噗哈哈! print(HanLP.

1 安装 前言 Stanford CoreNLP的源代码是使用Java写的,提供了Server方式进行交互.stanfordcorenlp是一个对Stanford CoreNLP进行了封装的Python工具包,GitHub地址,使用非常方便. 安装依赖 1:下载安装JDK 1.8及以上版本. 2:下载Stanford CoreNLP文件,解压. 3:处理中文还需要下载中文的模型jar文件,然后放到stanford-corenlp-full-2018-02-27根目录下即可(注意一定要下载这个文件

智课雅思词汇---二十四.名词性后缀ary(也是形容词后缀) 一.总结 一句话总结:很多词缀即是名词词缀也是形容词词缀,很多词即是名词也是形容词 1.名词性后缀-tude? 词根词缀:-tude [来源及含义]Latin: a suffix; state, quality, condition of [同源单词]acritude, altitude, altitude, amplitude, amplitude modulation, aptitude 2.名词性后缀-ty-iety-ity?

智课雅思词汇---二十二.-al即是名词性后缀又是形容词后缀 一.总结 一句话总结: 后缀:-al ②[名词后缀] 1.构成抽象名词,表示行为.状况.事情 refusal 拒绝 proposal 提议 withdrawal 撤退 1.名词性后缀acy是什么意思? 后缀:-acy [名词后缀] 构成抽象名词.表示性质.状态.行为.职权等 determinacy 确定性 conspiracy 阴谋.密谋 supremacy 至高,无上 candidacy 候选人的地位 literacy 识字 pri

智课雅思词汇---二十一.名词性后缀acity是什么意思 一.总结 一句话总结:后缀:-acity [名词后缀] 构成抽象名词,表示性质.状态.情况.与形容词后缀-acious相对应 rapacity 掠夺 vivacity 活泼,有生气 sagacity 聪明,贤明 veracity 诚实,真实 capacity 容量 audacity 大胆 laoqucity 多言,健谈 edacity 贪吃 sequacity 盲从 词根词缀:-acity [来源及含义]Latin: suffix; qu

符号表 列举单词表的方式虽然简单但是不全面,如果在词法分析程序运行时可以构建一个单词表,那么就可以在添加新的单词时不用修改词法分析程序. 下面示例便利用符号表实现,即在词法分析程序运行时从输入文件中读取声明的单词时允许动态的声明单词.声明以词性的名字开始,后面跟着要声明的单词. 添加符号表可以完全的改变词法分析程序,不必在词法分析程为每个要匹配的单词放置独立的模式,只要有一个匹配任意单词的模式,再查阅符号表就能决定所找到的词性. lex程序ch1-04.l %{ /* *带符号表的词法分析程序

安装pyhanlp pyhanlp是java写的,外层封装了python. 对于新手,在使用的时候稍有难度. 1. 下载源码 https://github.com/hankcs/pyhanlp git clone https://github.com/hankcs/pyhanlp.git 2. 创建虚机 python3 -m venv env source env/bin/activate 3. 安装pyhanlp cd pyhanlp pip install -e . 以下是日志 Obtain

美国语言协会对美国人日常使用的英语单词做了一份详细的统计,按照日常使用的频率做成了一张表,称为COCA词频表.排名越低的单词使用频率越高,该表可以用来统计词汇量. 如果你的词汇量约为6000,那么这张表频率6000以下的单词你应该基本都认识.(不过国内教育平时学的单词未必就是他们常用的,只能说大部分重合) 我一直有个想法,要是能用COCA词频表统计一本小说中所有的词汇都是什么等级的,然后根据自己的词汇量,就能大致确定这本小说是什么难度,自己能不能读了. 学习了C++的容器和标准库算法后,我发现这