第一类任务(序列标注):分词、词性标注、语义标注和命名体识别等 第1 篇:文本分词+词性标注 kesci.com/home/project/ 第二类任务(分类任务):文本分类、情感分析和文本聚类 第2 篇:文本预处理+独热编码处理kesci.com/home/project/ 第3 篇:文本分类实战训练 kesci.com/home/project/ 第4 篇:情感分析(预告:...
FudanNLP:复旦大学自然语言处理实验室开发的一个NLP工具包,支持分词、词性标注等功能。 pyltp:语言技术平台(LTP)的Python封装版,功能包括分词、词性标注、命名实体识别等。 FoolNLTK:新兴的中文自然语言处理工具,提供快速分词和丰富的功能,如实体识别等。 KumoNLP:提供了一种基于深度学习的中文自然语言处理解决方案,包括...
中文文本标注规范-SIGHAN 热度: 汉语分词与标注 热度: 中文文本的空间关系标注 热度: 相关推荐 2024/9/241 ••詞義標注詞義標注 ••詞義排歧詞義排歧 ••詞義自動標注詞義自動標注與與詞義自動排歧詞義自動排歧 ••語言的編碼語言的編碼 ••漢字字義組合結構漢字字義組合結構 ••基於...
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中文分词字标注通常有2-tag,4-tag和6-tag这几种方法,其中4-tag方法最为常用。标注集是依据汉字(其中也有少量的非汉字字符)在汉语词中的位置设计的。 1. 2-tag法 2-tag是一种最简单的标注方法,标注集合为{B,I},其将词首标记设计为B,而将词的其他位置标记设计为I。例如词语“重庆”的标注结果是“重/...
按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长)匹配和最小(最短)匹配;按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下: 1)正向最大匹配法(由左到右的方向); 2)逆向最大匹配...
Claws C7是一个经过训练的分词标注器，它使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）来对中文文本进行分词和词性标注。该工具基于大规模的中文语料库进行训练，可以对不同领域的中文文本进行准确的分词和标注。二、分词标注规则 1. 词性标注 在Claws C7中，词性标注采用了国际通用的标注集，包括动词、名词、形容词...
分词与词性标注是自然语言处理的基础工作之一,是大多数后续工作的前提,因此,要进行自然语言处理的相关研究,首先要对分词与词性标注有所了解。 个人一直比较倾向于从应用到理论的反向学习方式,先直观的感受一下实际应用的效果,再去学习达成这种效果的理论与算法,这样好处不仅是能让你更有兴趣与动力,更重要的是学习理论...
NLP 基础之分词、向量化、词性标注 基于HMM(隐马尔可夫模型)的分词方法 基本部分 状态值序列 B:Begin; M:Middle; E:End; S:Single; 观察值序列 待切分的词; 初始化概率 BMES这四种状态在第一个字的概率分布情况; 状态转移矩阵 HMM中,假设当前状态只与上一状态相关,则此关系可用转移矩阵表示;...
语料库建设之分词标注分词标注包括分词和标注两个过程,张一孟同学结合示例讲解了分词,推荐了用于标注的工具TreeTagger、CorpusWordParser和StanfordParser。分词标注完成后,语料库的初步建设就已经完成了,之后还需要对语料进行平行对齐以及分析。 大家一起跟着视频学习吧~...