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...
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...
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: 比较正向最大匹配和逆向最大匹配结果。 如果分词数...
随着大规模语料库的建立,统计机器学习方法的研究和发展,基于统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法。 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...
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; ...
#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', ' ', 'learning', ')', ...
파일: ngram.py 프로젝트: q13245632/CourseGoodPractice def jieba_cut(filename): """Return list with jieba.cut.""" jieba.enable_parallel(4) with open(filename, 'r') as f: data = f.read() lst = [i for i in jieba.cut(data)] return lst 예제 #11 0 파...
{ String gram2; int j = 0; for (; j < token.length() - 1; ++j) { gram2 = token.substring(j, j + 2); if (wordDict.containsWord(gram2)) tokens.add(new SegToken(gram2, offset + j, offset + j + 2)); } } if (token.length() > 3) { String gram3; int ...
cv=CountVectorizer(max_df=0.8,stop_words=stop_words_set, max_features=100, ngram_range=(1,3)) X=cv.fit_transform(result_titles) In [21] import pandas import os import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def get_top_n_words(corpus, n=None): vec = CountVec...
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...