登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
文章目录一、问题二、解决方法一、问题在分词的过程中会碰到一些新的潮流词汇在无法正确的进行分词。如下图所示：二、解决方法换一个容易找到解决方法的库如jieba。使用pkuseg_update_user_dict（详情可以查询官网：https://spacy.io/usage/v2-3）...
【代码】jieba中文分词库-三国演义人名词频统计-Python。
解决方案：进入elasticsearch容器对应plugins目录下，进行 chmod 777 ik 授权即可。问题原因：plugins中添加的ik目录没有权限；
我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比之英文要复杂得多、困难得多。起初在使用nodejieba时，遇到了很多安装的问题，比如npm权限，g++版本不匹配等等，期间也尝试了node-segment，但因为服务对性能的要求较高，所以还是选择克服
双向最大匹配法将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法得到的结果进行比较，选取更为合适的作为结果。理论上讲，构建一套完备的分词规则便可以将所有句子正确划分，但语言规则庞大复杂并且是动态发展的，编写这样一套规则是不现实的，因此目前主流的分词方法可以大致分为：（1）基于词典匹配的分词算法；在实验中实现中文分词处理，可考虑使用课堂讲解过的算法（比如基于统计、基于词典的分词方法等），或者课外学习算法
爱校对错别字识别软件在线 作为一个智能纠错工具，可以高效检查形近字、音近字、的地得错误、量词搭配错误、语法语病、用词不规范、标点符号及数字错误、公文规范等各类错误，应用范围很广泛。
基于规则或词典的分词方法是一种较为机械的分词方法，其基本思想如下。将待分词语句中的字符串和词典逐个匹配。找到匹配的字符串则切分，不匹配则减去边缘的某些字符。从头再次匹配，直至匹配完毕或者没有找到词典的字符串而结束。基于规则分词主要方法如下。正向最大匹配法（Maximum Match Method，MM法）。逆向最大匹配法（Reverse Maximum Match Method，RMM法）。双向最
本质上是字符串匹配的方法，将一串文本中的文字片段和已有的词典进行匹配，如果匹配到，则此文字片段就作为一个分词结果。利用词典匹配和统计模型的方法，结合了基于词典的规则和基于统计的概率模型，以提高分词准确性和效率。1.基于词典的词汇切分方法（又称机械词汇切分）1）正向最大匹配法（从左到右的方向）；2）逆向最大匹配法（从右到左的方向）；3）最小切分（每一句中切出的词数最小）4.词典与统计相结合的词汇切分
Jieba是一个中文分词组件，可用于中文句子/词性分割、词性标注、未登录词识别，支持用户词典等功能。该组件的分词精度达到了97%以上。下载介绍在Python里安装Jieba。 1）下载Jieba 官网地址：http://pypi.python.org/pypi/jieba/ 个人地址：http://download.csdn.net/detail/sanqima/9470715
java中文分词的简单实现中文分词算法算法思路算法实现代码及注释评价结语中文分词通俗来讲，中文分词是指将一句中文句子中的所有中文词汇相互分隔开来。它是文本挖掘的基础，有着十分广阔的应用前景。下面，我们来看一看对于这个技术的简单实现。算法对于中文分词技术的实现，有许多算法可以完成，目前大致可以把算法分为三大类：基于字符串匹配的分词方法；基于理解的分词方法；基于统计的分词方法。其中...
大家好，我是半虹，这篇文章来讲分词算法
ieba.NET分词器是一款基于.NET平台的中文分词工具，它借鉴了jieba分词器的算法和思路，为.NET开发者提供了高效、准确的中文分词功能。中文分词：jieba.NET分词器能够将中文文本按照词语进行切分，使得文本更易于被处理和分析。分词是中文文本处理的基础步骤，对于词频统计、文本分类、情感分析等任务具有重要意义。多种分词模式：jieba.NET分词器支持多种分词模式，包括精确模式、全模式和
自然语言处理之结巴分词一、介绍jieba“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.Scroll down for English ...
这次实验的内容是中文分词。将一个句子的所有词用空格隔开，将一个字串转换为一个词序列。而我们用到的分词算法是基于字符串的分词方法中的正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法。然后对两个方向匹配得出的序列结果中不同的部分运用Bi-gram计算得出较大概率的部分。最后拼接得到最佳词序列。
n-grams：n元(语)法——python代码实现
弹幕爬取方式一：直接复制粘贴网址链接中的BV值（如上图所示）提取B官方限制当日最大数量弹幕，不用去查找网址cid值、反爬虫设置等，适合不熟悉爬虫的使用。B弹幕爬取方式二：根据输入的历史日期精确爬取每条弹幕的id，发送时间、字体、颜色、内容信息等，可一键精确爬取所有弹幕信息！自动分词功能：自动分词关键词，统计词频，出现频率并下载成excel数据表。
python 按指定图片背景绘制词云图
隐马尔可夫模型（HMM）在中文分词中的应用隐马尔可夫模型的详细解释隐马尔可夫模型的一些范例介绍隐马尔可夫模型中有两个序列，一个是状态序列，另一个是观测序列，其中状态序列是隐藏的。用具体的例子来解释。假设一个房间内有N个装有球的盒子，在这些盒子中分别有M种不同颜色的球，我根据某一个概率分布（初始概率分布，在中文分词中就是一句话中第一个字符对应的状态概率）随机地选取一个初始...
- 就是需要给zhparser解析器取一个在sql里面可以使用的名称，一下“zh”则为名称 CREATE create text search configuration chinese (parser=zhparser);要使用 zhparser，首先需要安装 SCWS 分词库，SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母缩写（即：简易中文分词系统）G
使用预训练模型的分词器
GB2312 一二级汉字字库 带拼音 单字换行 用于自定义键盘
在这篇文章中，我们十分深入的理解了什么是结巴分词，从最底层的原理出发，利用代码进行辅助，并用一个例子将整个内容串起来。最后还有对Jieba库的一个简单说明。
HanLP和BERT-BiLSTM-CRF在命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）方面的主要区别体现在模型架构、特征提取能力、训练方式以及应用场景的适应性上。
fastHan2.0在fastHan原有的基础上，在训练数据集的种类和规模、模型架构、功能类型等都得到了极大的改进。可以说，fastHan2.0的能力得到了质的提升。相比于fastHan，fastHan2.0不但可以处理中文分词、词性标注、命名实体识别、依存分析多项任务，还可以对古汉语分词、古汉语词性标注进行处理。此外，fastHan2.0还可以处理中文AMR任务。fastHan在各项任务均有不错
基于隐马尔可夫的中文分词方法
维基百科语料分析，加购物平台商品评论分析实战
本文主要在学校实验的基础上, 分享与讲解从数据集到宋词生成的全过程本篇为分词与统计词频的分享
倒排索引（Inverted Index）详解
林海音《人像摄影教程》第一期01自然环境人像环境：秋天公园树林。镜头，50 1.8 特写，全身，半身，大环境场景也可以， 70-200 长焦虚化效果好，突出人物和拍摄主体服装，符合自然环境的材质和色彩中午顶光，可以背对阳光 ， 人物出现轮框光 ，手动调节参数获得正确曝光中午顶光，在阴影拍摄，整张照片光线非常柔和平均和自然，模特肤质会显得特别好。在阴影色温容易偏冷，将白平衡略微调高5600-5800
这里报错的原因是由于readlines（）读取的数据是list类型，导致后面content的数据类型也为list；
wordcloud词云制作
1 本文算法1.1 算法概述或框架图本次实验主要可以分为三大部分：标注序列、模型训练用于预测标签以及维特比求解最优路径。下面将依次对这三大部分进行概述。1.1.1 标注序列这一部分主要就是给句子中的每个字进行标注，具体字标注的方为法有好几种，其中最常见的为4标注和6标注。本次实验采用MSR语料库进行，MSR数据集是人民日报标注语料库是在得到人民日报社新闻信息中心许可的条件下，以1998年和2014
数据集来源：https://github.com/aceimnorstuvwxz/toutiao-text-classfication-dataset共382688条今日头条客户端的15个分类的新闻。参考代码：https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/89856566处理数据：每行为一条数据，以_!_分割的个字段，从前往后分别是 新
【WordNet】词典——omw-1.4下载
本文主要介绍与NLP有关的 nltk 工具包的相关知识，包含分词（tokenization）、词性标注（POS tagging）、命名实体识别（NER）、句法分析（parsing）、情感分析（sentiment analysis）、文本分类（text classification）等。
jieba中文分词的.NET版本jieba.NET是jieba中文分词的.NET版本（C#实现）。特点•支持三种分词模式：•精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；•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。具体来说，分词过程不会借助于词频查找最大概率路径，亦不会使用HMM；•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...
这次发布的MagicCloud3.0词云图一键制作软件，说是新版，倒不如说是全新开发的另一个词云图制作软件。因为从整个界面就已经做出了全新的更漂亮的展示界面，参数功能区域做了清晰的划分，更简单明了，制作速度改善提高。很多之前需要手动输入参数的地方改成了只需要动动鼠标即可实现参数更改和设置的功能，更容易上手和操作了。其中我最喜欢的功能改进就是文本数据的功能，从最初版本无法编辑导入的文本数据，到现在改
AI时代，我们听到很多新名词，技术领域，应该不陌生：向量技术，语义搜索。我们稍稍了解深入一点，就知道语义相似搜索，是基于向量技术的。但是，普通的文本，是怎么转成向量的呢？为什么转成向量，就能进行相似计算呢？这些问题，就算是有相当经验的IT从业人员，也会存疑，知其然不知其所以然。最近深入研究，把这个问题科普了，在此总结一下。
升级elasticsearch-analysis-hanlp，支持elasticsearch8.X和hanlp最新分词
IKBC键盘win键失灵解决方法
中文分词技术学习总结——头歌实战
这里介绍常用的开源中文分词工具，大部分是java实现，其他也有C++、python等。
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的
HanLP和Jieba都是优秀的中文分词工具，它们各有特点并适用于不同的场景。选择哪个工具取决于具体的需求和场景。如果需要处理复杂的文本任务并追求高性能和可扩展性，HanLP可能是一个更好的选择；而如果需要快速实现中文分词功能并希望工具简单易用，Jieba则是一个不错的选择。
中文分词
——中文分词
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
AI编程社区
魔乐社区
DeepSeek技术社区
