111111111111111

前几天的召开的2019年大数据生态产业大会不知道大家关注到没有，

深耕核心技术·

 本篇分享一个hanlp

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类，而不涉及感知机和条件随机场分词器，也不涉及基于字的分词器

HanLP发射矩阵词典nr.txt中收录单字姓氏393个。袁义达在《钟国的三大姓氏是如何统计出来的》文献中指出：当代钟国100个常见姓氏中，集中了全国人口的87%，根据这一数据我们只保留nr.txt中的100个常见词语的姓氏角色，其他词语去掉其姓氏角色状态。过滤后，nr.txt中具

人名识别

HanLP收词特别是实体比较多

本篇接上一篇内容《HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍》介绍一下层叠隐马的原理。

Hanlp自然语言处理包中的基于HMM-Viterbi处理人名识别的内容大概在年初的有分享过这类的文章，时间稍微久了一点，有点忘记了。看了 baiziyu 分享的这篇比我之前分享的要简单明了的多。下面就把文章分享给大家交流学习之用，部分内容有做修改。

文章整理自 

 HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名

 本文分享自 6丁一的猫 的博客，主要是python

本篇分享一个hanlp添加自定义字典的方法，供大家参考！

项目简要：关于java web的一个项目，用的Spring MVCd 框架。鉴于参与此次项目的人中并不是所人都做的Spring，为了能够提高效率，建议大家是先抛开SPring来写自己负责的模块，最后再把各个模块在Spring里面集成。

前几天（

摘要：elasticsearch是使用比较广泛的

繁简转换

HanLP几乎实现了所有

基于字标注法的分词

中文分词字标注通常有

中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块，不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性，句法树等模块的效果，当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。在人机自然语言交互中，成熟的

一、Ansj

本文是整理了部分网友在配置hanlp自定义词典时遇到的一小部分问题，同时针对这些问题，也提供另一些解决的方案以及思路。这里分享给大家学习参考。

1.  整体思路

第一步：先

使用 HanLP - 汉语言处理包 来处理，他能处理很多事情，如分词、调用分词器、命名实体识别、人名识别、地名识别、词性识别、篇章理解、关键词提取、简繁拼音转换、拼音转换、根据输入智能推荐、自定义分词器

说明

·

·支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxE

基于 HanLP 的 Elasticsearch 中文分词插件，核心功能：