在这里只介绍jieba分词用到的基于N-gram语言模型的分词方法和基于HMM的分词方法 基于N-gram语言模型的分词方法 假设随机变量S为一个汉字序列,W是S上所有可能的切分路径。对于分词,实际上就是求解使条件概率P(W∣S)最大的切分路径W∗,即 W∗=argmaxWP(W|S) 根据贝叶斯公式 W∗=
基于N-gram语言模型的分词方法采用N-gram模型进行词频统计，并通过动态规划算法在有向无环图（DAG）中求解最大概率路径，从而完成分词。基于HMM的分词方法将分词问题转化为序列标注问题，利用HMM模型进行训练，通过维特比算法预测最可能的分词结果。Jieba分词流程涉及依据词典构建前缀词典、分割子句、构造DAG、...
word2vec是Google在2013年开源的一款将词表示为实数值向量的高效工具,是将单词嵌入到向量空间的一种词嵌入方法(word embedding)。word2vec采用的模型包含了连续词袋模型(CBOW)和Skip-Gram模型。通过它可以在大数据量上进行高效训练从而得到词向量。 将词数值化的方法包括 n-gram语言模型:一种统计语言模型,计算每个单词...
首先简单介绍一下jieba分词的原理,jieba分词采用的是基于统计的分词方法,首先给定大量已经分好词的文本,利用机器学习的方法,学习分词规律,然后保存训练好的模型,从而实现对新的文本的分词。主要的统计模型有:N元文法模型N-gram,隐马尔可夫模型HMM,最大熵模型ME,条件随机场模型CRF等。 jieba分词包含三个主要的类,分别...
N元语言模型: 以此类推,如果一个词的出现依赖于前面N-1个词,那称这种模型为N元语言模型(N-gram)在实践中用的最多的就是二元语言模型和三元语言模型,高于三元用的非常少,因为这样导致计算效率很低,时间复杂度高,精度提升很有限。 在NLP中,通常我们用到齐次马尔科夫假设,即每一个分词出现的概率只与前面一个分...
evaluate函数可以测试这种标记方法的准确率。这里使用brown语料库提供的标记好词性的tagged_sents进行测试: 输入结果说明将所有单词标记为名词(NN)的方法只有13%的准确率,这也说明brown_tagged_sents里名词占13%。 2. N-gram标注器将b...python【】词性标注横排 --- >>> for line in lines: ... words = ...
主要的统计模型有:N元文法模型N-gram,隐马尔可夫模型HMM,最大熵模型ME,条件随机场模型CRF等。 jieba分词包含三个主要的类,分别是jie 用户1622570 2018/04/12 2.2K0 使用python 的结巴(jieba)库进行中文分词 python “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese...
最直接的方法就是看官方文档,不过,很多文档都是英文的(暴击),此博客就是帮助萌新快速上手的,不会牵涉很复杂的理论,老司机请自动略过(当然欢迎指正) jieba 分词的作用 在做文本分析的时候,我们经常要做的一件事就是对文本进行分词,最直接的就是 n-gram 模型,但很时候,我们希望按照一定的语义进行分词,例如下面...
主要统计模型:N元文法模型(N-gram),隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model ,HMM),最大熵模型(ME),条件随机场模型(Conditional Random Fields,CRF)等。 Feature 支持三种分词模式 1 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析; 2 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义...
最后一个问题:除了最大前向匹配和N-gram算法,你还知道其他分词算法吗? 既然刚刚提到了最大前向匹配算法,那我自然而然就想到了最大后向匹配算法,与前向最大匹配算法类似,只是方向相反,即从后向前寻找词典中存在的词并输出。 而双向最大匹配算法是前两者的集合: ...