1.知识点 """ 1)cut() a) codecs.open() 解决编码问题 b) f.readline() 读取一行,也可以使用f.readlines()读取多行 c) words =" ".join(jieba.cut(line))分词,每个词用空格分隔 2)lcut() 返回一个list列表 """ 2.标点符号处理,并分词,存储到文件中 def fenCi(): """ 标点符号处理

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 算法简介 在 结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词 博文中,博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词,但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中,jieba分词一样可以分词,那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢?这就是本文将要讲解的,基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词. 利用HMM模型进行分词,主要是将分词问题视为一个序列标注(

Nianwen Xue在<Chinese Word Segmentation as Character Tagging>中将中文分词视作为序列标注问题(sequence labeling problem),由此引入监督学习算法来解决分词问题. 1. HMM 首先,我们将简要地介绍HMM(主要参考了李航老师的<统计学习方法>).HMM包含如下的五元组: 状态值集合\(Q=\{q_1, q_2, \cdots, q_N\}\),其中\(N\)为可能的状态数: 观测值集合\(V=\{v_

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来

神马小说--- 使用opensearch打造高性能搜索服务 [使用背景] 神马小说是最早使用opensearch的用户,和opensearch一起成长.目前神马小说每天2亿搜索pv,1000w 用户.产品形态分全网sc,垂搜,app三大块. opensearch在使用中表现稳定可靠,每天平均latency 40ms,平均qps 2500. [使用过程] 神马小说团队有着资深的搜索背景,在小说产品刚起步的时候,面临着自己搭建引擎或者选用opensearch的基础方向问题.当时选择opensearc

因为想把一段文字分词,所以,需要明确一定的词语关系. 在网上随便下载了一篇中文小说.随便的txt小说,就1mb多.要数数这1mb多的中文到底有多少字,多少分词,这些分词的词性是什么样的. 这里是思路 1)先把小说读到内存里面去. 2)再把小说根据正则表达法开始分词,获得小说中汉字总数 3)将内存中的小说每段POST到提供分词服务的API里面去,获取分词结果 4)按照API说明,取词 素材: .linux/GNU => debian/ubuntu Preferred .python .中文分词AP

闲暇时间喜欢看小说,就想着给小说做词云,展示小说的主要内容.开发语言是Python,主要用到的库有wordcloud.jieba.scipy.代码很简单,首先用jieba.cut()函数做分词,生成以空格分割的字符串,然后新建WordCloud类,保存为图片. #coding:utf-8 import sys import jieba import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerat

分词是中文自然语言处理的基础.目前常用的分词算法有 1.张华平博士的NShort中文分词算法. 2.基于条件随机场(CRF)的中文分词算法. 这两种算法的代表工具包分别是jieba分词系统和哈工大的LTP语言技术平台.下面就分别演示这两个工具的使用方法. jieba包有两个分词函数,cut和cut_for_search,后者主要为搜索引擎设计,粒度更细.jieba.cut(sentence,cut_all=False,HMM=True)方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参

前言 用过老版本UC看小说的同学都知道,当年版权问题比较松懈,我们可以再UC搜索不同来源的小说,并且阅读,那么它是怎么做的呢?下面让我们自己实现一个小说线上采集阅读.(说明:仅用于技术学习.研究) 看小说时,最烦的就是有各种广告,这些广告有些是站长放上去的盈利手段,有些是被人恶意注入.在我的上一篇博客中实现了小说采集并保存到本地TXT文件 HttpClients+Jsoup抓取笔趣阁小说,并保存到本地TXT文件,这样我们就可以导入手机用手机阅读软件看小说:那么我们这里实现一个可以在线看小说. 话

文章摘自github,本次测试选用 HanLP 1.6.0 , LTP 3.4.0 测试思路 使用同一份语料训练两个分词库,同一份测试数据测试两个分词库的性能. 语料库选取1998年01月的人民日报语料库.199801人民日报语料 该词库带有词性标注,为了遵循LTP的训练数据集格式,需要处理掉词性标注. 测试数据选择SIGHan2005提供的开放测试集. SIGHan2005的使用可以参见其附带的readme. HanLP java -cp libs/hanlp-1.6.0.jar com.ha

目录 前言 目录 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词 两个假设 Viterbi算法 代码实现 实现效果 完整代码 参考文献 前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分

实现文本分词+在线词云实现工具 词云是NLP中比较简单而且效果较好的一种表达方式,说到可视化,R语言当仍不让,可见R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包 当然用代码写词云还是比较费劲的,网上也有一些成型的软件供大家使用. 本节转载于金砖咖啡馆公众号 我们词云制作工具是目前非常流行的tagxedo,tagxedo对于英文的分词做的很好(废话,英文单词之间有空格),但是对于中文分词做的不好,于是我们需要用到另外一个在线工具http://life.chacuo.net/convertexpor

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

这周老师布置了一项作业,让我们回去将自己喜欢的小说里面的主角出场次数统计出来,我对这个充满了兴趣,但我遇到了三个问题: (1)一开始选了一部超长的小说(最爱之一),但是运行时老是不行,老是显示下图错误: (2)我一开始是像书本那样直接把txt文件名打上去,类似于open(‘two.txt’,'r').read(),但总是出现一下一行字: (3)三个字的人名总是会有几个人只打了两个字 一.撇开这些问题,开始写代码: 我刚开始以为是小说太长了,运行不了,就找了一部短一些的小说,我最爱的小说——<我和

(标题长一点就能让外行人感觉到高大上) 直接切入主题好了,这个比赛还必须一个神经网络才可以 所以我们结合主题,打算写一个神经网络的中文分词 这里主要写一下数据的收集和处理,网络的设计,代码的编写和模型测试 数据问题 这个模型的数据,我们打算分三类来: 用msr, pku, as, cityu的语料作数据 这些是人工分词的数据,作为数据是最合适的 虽然数据量确实不小(共158999行),但我们有几个另外的想法 用已有的多个中文分词工具,对小说.新闻.法律等进行分词,作为数据 很多分词工具的分词结果

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 文本分析 很多时候,我们会去统计一片文章中的高频词汇,以此来作为文章的关键词条,那么词频分析在python中,该用什么模块做?jieba! 第一次听到这个词就乐了,一个**"结巴",帮助我们统计词频-但仔细了解这个模块后,你会发现它

不同分词工具原理解析 对各种分词工具的介绍,具体参考: http://www.cnblogs.com/en-heng/p/6234006.html 1) jieba 具体参考: https://blog.csdn.net/rav009/article/details/12196623 jieba分词原理解析 采用的是Unigram + HMM,Unigram假设每个词相互独立 具体参考: http://www.cnblogs.com/en-heng/p/6234006.html 先总结一下jie

https://www.cnblogs.com/jiayongji/p/7119072.html 文本准备 到网上随便一搜"三体全集",就很容易下载到三体三部曲的全集文本(txt文档大概有2~3Mb),这里重命名为santi.txt,并存放到当前目录下. 读取三体全集文本 # coding:utf-8 import sys # 设置环境为utf-8编码格式,防止处理中文出错 reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') # 读取三体全集文本 s

前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法. 目录 浅谈分词算法(1)分词中的基本问题浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法浅谈分词算法(3)基于字的分词方法(HMM)浅谈分词算法(4)基于字的分词方法(

上节课,我们学习了自然语言处理课程(一):自然语言处理在网文改编市场的应用,了解了相关的基础理论.接下来,我们将要了解一些具体的.可操作的技术方法. 作为小说爱好者的你,是否有设想过通过一些计算机工具对小说做一些有趣的事情呢?阅读本文,你可以了解到如何运用现在最流行.最容易运用的jieba分词包,统计一个段落的词频,然后来通过词频推断小说的关键情节.核心人物. 作为文本分析和情感分析最基础的工作就是对文本进行分词,后期的文本挖掘.情感分析.规律探寻等工作很大程度上取决于分词的精确度.在当代的中文