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最后活动于 13 天前


 

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,

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:


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