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Hanlp1.7版本的新增功能一览

Hanlp1.7版本在去年下半年的时候就随大快的DKH1.6版本同时发布了,截至目前1.7大版本也更新到了1.7.1了。本篇分别就1.7.0和1.7.1中新增的功能做一个简单的汇总介绍。 HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP 具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 在提供丰富功能的同时,HanLP 内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布,使用非常方便,同时自带一些语料处理工具,帮助用户训练自己的模型。 1.7.0更新如下: 新增文本聚类模块(k-means和repeated bisection) 词法分析器新增流水线模式 词法分析器加入规则 enableRuleBasedSegment #991 支持通过 JVM 的启动参数指定 data 路径:java -DHANLP_ROOT=/opt/hanlp 则加载/opt/hanlp/data #983 分词断句支持指定断句颗粒 #1018 CustomDictionary.insert("新词语", "词性标签...

词嵌入和矩阵分解的统一

2018年对于自然语言处理(Natural Language Processing, NPL)是极有意义的一年,这一年出现了许多新的研究方向和尖端成果。在学术界和工业界,由于带有上下文的嵌入模型对内存和硬件的要求极高,预先训练词嵌入的使用仍然十分普遍。 SGNS and Matrix FactorizationYou shall know a word by the company it keeps. (Firth, 1957)正如Firth所言,词义的确定需要结合它与其它词语之间的搭配关系,他所说的“company”指的就是与某一词语同现的搭配词语。构建预先训练词嵌入的优势在于,其向量表示能够反映通用语言信息,这些信息对后续任务的开展有很大的帮助。对于NLP而言,通过创建单词的词嵌入向量,能够预测可能会出现在该单词周围的单词。 S

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