ansj_seg,是中科院开源的一个中文分词工具。这是一个ictclas的java实现.基本上重写了所有的数据结构和算法.词典是用的开源版的ictclas所提供的.并且进行了部分的人工优化。 今天这篇博文的主要内容,就是通过ansj_seg对搜狗实验室的语料进行分词,然后用word2vec的skip-gram模型进行预测上下文。正如前面说的,说到王宝强...
基于ansj_seg的分词实现 ansj_seg,常用的分词工具,基于Java,简单好用 依赖 mvn依赖如下: <dependency> <groupId>org.ansj</groupId> <artifactId>ansj_seg</artifactId> <version>5.1.6</version> </dependency> 代码实例 个人做了简单封装,仅供参考 /*** 获取分词后 词组集合 *@paramsequence *@return*/p...
访问http://maven.ansj.org/org/ansj/ 下载两个jar 。最好下载最新版 ansj_seg/ 和 tree_split/ 的jar。 导入到eclipse ,开始你的程序吧 maven 第一步在你的pom.xml中加入. <project...> ... <repositories> <repository> <id>mvn-repo</id> <url>http://maven.ansj.org/</url> </repository> ...
ansj_seg+word2vec的使用 word2vec是谷歌开源的一个语义预测框架。主要是将词映射到一个维度空间上,每个词都有n个不同维度的信息,用vector表示,词与词之间的关系,就用vec之间的cosine值来表示,consine值越大,说明这两个词之间的关系越近。 传统的计算词与词之间相似的算法有: tf-idf,相似余弦等,而word2vec...
选手:IKanalyzer、ansj_seg、jcseg 硬件:i5-3470 3.2GHz 8GB win7 x64 比赛项目: 1、搜索; 2、自然语言分析 选手介绍: 1,IKanalyzer IKanalyzer采用的是“正向迭代最细粒度切分算法”,是比较常见而且很容易上手的分词器了。一般新手上路学习 lucene或者solr都会用这个。优点是开源(其实java分词器多是开源的,毕竟算...
1,下载ansj_seg : 地址:https://github.com/ansjsun/ansj_seg 下载地点:(红色方框内) 2,打开myeclipse,import此文件,(解压先),然后发现问题:pom.xml一直有问题,显示出错,研究很久,发现他说自己没法下载tree_split; 于是自己下载,不用pom.xml ,先把pom里面dependency的tree删除,再看这里https://github.com/an...
Ansj中文分词 ###使用帮助http://nlpchina.github.io/ansj_seg/ ###在线测试地址http://demo.ansj.org 摘要 这是一个基于google语义模型+条件随机场模型的中文分词的java实现. 分词速度达到每秒钟大约200万字左右(mac air下测试),准确率能达到96%以上 目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典...
访问http://maven.nlpcn.org/org/ansj/最好下载最新版 ansj_seg/ 如果你用的是1.x版本需要下载tree_split.jar。 如果你用的是2.x版本需要下载nlp-lang.jar。 如果你用的是3.x以上版本只需要下载 ansj_seg-[version]-all-in-one.jar 一个jar包就能浪了。
官网地址:[url]http://www.ansj.org/ [/url] github:https://github.com/NLPchina/ansj_seg 通过maven引入源码,这里不再赘述。得到结构图如下: 我们可以发现library.properties就是用来配置词典的,最开始配置如下: #redress dic file path ambiguityLibrary=library/ambiguity.dic ...
Ansj中文分词 ###使用帮助http://nlpchina.github.io/ansj_seg/ ###在线测试地址http://demo.ansj.org 摘要 这是一个基于google语义模型+条件随机场模型的中文分词的java实现. 分词速度达到每秒钟大约200万字左右(mac air下测试),准确率能达到96%以上 目前实现...