LAC全称Lexical Analysis of Chinese,是百度自然语言处理部研发的一款联合的词法分析工具,实现中文分词、词性标注、专名识别等功能。该工具具有以下特点与优势: 效果好:通过深度学习模型联合学习分词、词性标注、专名识别任务,词语重要性,整体效果F1值超过0.91,词性标注F1值超过0.94,专名识别F1值超过0.85,效果业内领先。
LAC分词基于线性近似文法(Linear Approximation to Context-Free Grammars)模型,通过对上下文无关文法进行线性化处理,将分词问题转化为一个序列标注问题。LAC分词算法主要包括两部分:1)基于条件随机场(CRF)的序列标注;2)基于统计机器学习(SMT)的解码算法。 三、LAC分词在自然语言处理中的应用 LAC分词作为一种高效的分词...
lac 分词 取用 LAC是Lexical Analysis of Chinese的缩写,是百度公司研发的一款词法分析工具,可实现中文分词、词性标注、专名识别等功能。LAC基于一个堆叠的双向GRU结构,在长文本上准确复刻了百度AI开放平台上的词法分析算法。 LAC在分词、词性、专名识别的整体准确率超过90%,以专名识别为例,其效果要比同类词法分析...
LAC 分词的全称是“Lexical Analysis of Chinese”,它是由清华大学计算机科学与技术系的研究者们提出的一种分词算法。LAC 分词主要基于以下三个步骤: 1.预处理:对文本进行预处理,包括去除标点符号、数字、英文等非中文字符,以及将文本转换为小写等操作。 2.词频统计:对预处理后的文本进行词频统计,得到词频分布表。
根据百度官方消息,LAC全称Lexical Analysis of Chinese,是百度NLP(自然语言处理部)研发的一款词法分析工具,可实现中文分词、词性标注、专名识别等功能。百度方面宣称,LAC在分词、词性、专名识别的整体准确率超过90%,以专名识别为例,其效果要比同类词法分析工具提升10%以上。目前,百度已经发布了LAC2.0版本,之前...
LAC全称Lexical Analysis of Chinese,是百度NLP(自然语言处理部)研发的一款词法分析工具,可实现中文分...
http://ip:port/lac 参数 {"text":"lac是百度开源的一款优秀分词工具",/* 待分词文本 */"meddledic":"custom.txt"/* 特定词语字典 ,放在python的web文件同级目录,该字段可不传,不传则按默认分词规则*/"model":"modelPath"/* 可不传,自己训练的模型地址 */} ...
LAC的个性化增量训练能够调整模型的分词粒度,显著提升在法律、医疗、新闻等领域的分词效果。对于粤语数据,LAC在默认模型下表现不佳,但在训练后效果明显提升,这可能是因为LAC训练语料中缺少粤语数据。LAC作为一家专注于提供人工智能人机交互解决方案的企业,展示了其在分词领域的能力与潜力,为行业提供了高效...
LAC(Lexical Analysis of Chinese)分词是一种中文分词技术,用于将一个汉字序列切分成一个个词的过程。在中文语言处理中,分词是非常重要的一步,因为中文句子中词与词之间没有明确的分隔符,而分词的精度直接影响到后续的语义分析、信息检索和文本分类等任务的准确性。 LAC分词技术具有广泛的应用场景。首先是自然语言处理...
LAC分词 :param content: str :return: str """ # 运行lac lac_result = lac.run(content) # 将分词和词性转为dataframe lac_result_df = pd.DataFrame(data=zip(lac_result[1], lac_result[0]), columns=['char', 'word']) # 选取重要词性的dataframe ...