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∗=argmaxW...
在jieba分词中,基于HMM的分词主要是作为基于Uni—gram分词的一个补充,主要是解决OOV(out of vocabulary)问题。 需要注意一点是:HMM 是一个统计模型HMM 两个假设 马尔科夫性假设。当前时刻的状态值,仅依赖于t-1的状态值,而不依赖于其它时刻的状态值,也于t 时刻无关 观测独立性假设。当前时刻的观察值,仅依赖于...
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、...
print(cuted) #分割后进行n-gram表示的示例 print([cuted[i:i+2] for i in range(len(cuted)-1)]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 结果: <generator object Tokenizer.cut at 0x0000029E05708580> ['深度', '学习', '(', '英语', ':', 'deep', ' ', 'learnin...
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; ...
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。 jieba分词的 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...
Example: from segjb import SegJb hdl_seg = SegJb() hdl_seg.init() hdl_seg.set_param(delim=' ', ngram=2, keep_stopwords=True, keep_puncs=False) print(hdl_seg.cut2str('这是一场精彩的比赛')) Reference: Bigdict from iLife(562193561@qq.com) About...
2.3.4 代码实现:搭建模型并进行训练---skip_gram.py(第三部分) # 1.3 搭建模型并进行训练# 首先定义一个词嵌入层用手训练,将输入的样本和标签分别用词嵌入层进行转化。# 在训练过程中,将输入与标签的词嵌入当作两个向量,将二者的矩阵相乘当作两个向量间的夹角余弦值,并用该夹角余弦值作为被优化的损失函数。
jieba库概述(jieba是优秀的中文分词第三分库) 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 jieba库提供三种分词模式,最简单只需要掌握一个函数 jieba库的安装 (cmd命令行)pip install jieba (导入)import jieba (查看版本)jieba.__version__ ...
for i, n := 0, len(r)-1; i < n; i++ { gram2 := string(r[i : i+2]) if freq, ok := t.dict.GetFreq(gram2); ok && freq != 0 { res = append(res, gram2) } } } if len(r) > 3 { for i, n := 0, len(r)-2; i < n; i++ { gram3 := string(r[i ...